[发明专利]一种动态环境下移动机器人路径规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及机器人路径规划、人工智能等领域，具体涉及基于全局路径规划和局部滚动预测避碰规划相结合的双层规划方法进行动态环境下移动机器人路径规划的方法。

背景技术

二十世纪八十年代初，移动机器人的研究开始兴起，目前其研究成果主要有排爆机器人、机器鱼、无人飞行器等，这些应用要求机器人具有很高的智能性。机器人导航是实现机器人智能化的关键技术，而路径规划作为机器人导航的重要组成部分受到了广泛关注。经过多年的研究，众多学者已经提出许多优秀的路径规划算法，如早期的可视图法、人工势场法、栅格法以及后期的蚁群算法、遗传算法、神经网络算法等。由此可知机器人路径规划问题已成为机器人相关技术中的重要研究内容。

蚁群算法是解决机器人路径规划问题最常用方法之一，它是由意大利学者M.Dorigo于1991年首次提出，该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为，其计算过程主要包括两个阶段：信息素的累积阶段和蚂蚁间的协作阶段。前者包括各个可行解根据累积的信息不断调整自身结构的过程，即蚂蚁不断选择从信息素浓度高的路径上经过，进而使得该路径上蚂蚁留下的信息素浓度越来越大，而信息素浓度低的路径，蚂蚁选择的概率会越来越小，随着时间推移会被慢慢淘汰；在蚂蚁间的协作阶段，可行解相互间不断进行信息交流，以希望发现更加优秀的路径，产生更好的解。蚁群算法的优点有鲁棒性强、具有高度并行性，但其容易陷入局部最优解。

目前机器人路径规划研究多数还停留在全局环境下，即环境信息全部已知，但在实际情况下，移动机器人对环境信息的掌握通常是不完全的，并且环境中还存在动态障碍物。在动态环境下，由于动态障碍物运动的不确定性，机器人需要不断利用传感器获取的信息，根据动态障碍物当前时刻的运行状态预测其在下一时刻的运行轨迹，以此进行避碰规划。动态环境下路径规划问题已被证明为NP问题，能够高效地解决该问题，将很大程度上提高机器人的智能性。目前已有的动态环境下路径规划方法可归纳为三类，分别是基于滚动窗口的规划方法、行为控制方法和概率统计方法。

(1)基于滚动窗口的规划方法

滚动窗口规划方法是基于预测控制理论的一种次优方法，其基本思想是将机器人的感知区域视为滚动窗口，在此滚动窗口内实施局部路径规划，首先需要确定局部子目标，然后采用碰撞预测和碰撞避免策略以确保生成的局部路径与滚动窗口内动态障碍物无碰。每完成一次局部路径规划，驱动机器人行进一步，进入下一个滚动窗口，刷新滚动窗口内环境信息，再实施相同的策略，直到移动机器人运行到全局目标点。该方法实时性强，为复杂多变的动态环境下路径规划问题提供了一个很好的思路，但在规划初期存在盲目性。

(2)行为控制方法

行为控制方法作为一种常用的机器人避碰与协调方法，能够适应于复杂和动态的工作环境，它将机器人路径规划过程分解为一些具体、简单的行为集合，如趋向目标行为、沿墙行为、避障行为和搜索行为等。行为控制方法能够很大程度上降低系统的计算复杂度，提高机器人的反应速度，但各种行为的设计与实现是行为控制方法的难点。

(3)基于概率统计的方法

概率统计方法认为移动机器人的运动符合一定的概率分布，该方法的核心是建立动态障碍物的运动模型，处理其运动不确定性问题，以此估算出移动机器人与动态障碍物的碰撞概率。该方法可以削弱动态障碍物运动不确定性对机器人路径规划的影响，但动态障碍物的运动模型很难建立。

现有技术中存在的缺陷主要有三点：（1）规划初期存在盲目性。由于动态环境下只能依靠实时获取的环境信息进行规划，没有全局导向，规划初期可能存在盲目性。（2）动态障碍物运动不确定性与预测避碰问题。在一些复杂的场景中，动态障碍物的运行速度和方向可能随时发生变化，此时很难预测机器人在下一时刻是否与动态障碍物发生碰撞，从而很难给出相应的避碰策略。（3）不能很好地适应环境的变化。机器人运行环境具有随机性和不确定性，一旦环境发生变化，会对算法效果产生很大影响。

发明内容

本发明提供一种有效的动态环境下移动机器人路径规划方法，使其能够更好的应用于机器人导航领域，现在动态环境下机器人路径规划方法的难点包括：如何消除规划初期的盲目性，针对动态障碍物运动的不确定性如何提出有效的预测避碰策略以及如何适应环境变化。这些都会对动态环境下移动机器人路径规划造成相当大的阻碍。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种动态环境下移动机器人路径规划方法，包括如下步骤：

步骤一.利用栅格法对移动机器人运行空间进行环境建模；