[发明专利]基于拓扑点分类的巡检机器人全局路径规划方法及系统

权利要求书

1.一种基于拓扑点分类的巡检机器人全局路径规划方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)在机器人运行路线上建立拓扑点；

(2)对所有拓扑点按路径分类，得到不同的拓扑点集合，并将每个集合中包含的所有拓扑点合并形成一个合并点；

(3)基于上述步骤建立以每条路径起点、终点和合并点为节点的有向图数据结构，确定拓扑点之间的弧长；

(4)当需要进行最短路径规划时，依据巡检任务给定的机器人当前位置和目标点位置，并寻找有向图中对应的拓扑点，并判断两个拓扑点所属集合；

(5)如果机器人当前位置和目标点位置所对应拓扑点属于同一拓扑点集，则表示机器人当前位置和目标点属于同一路径，此时无需执行复杂的路径规划算法，直接判定这两点的相对位置关系，并输出至巡检机器人执行；否则，执行步骤(6)；

(6)根据步骤(4)确定机器人当前位置和目标点距各自所属路径起点与终点间距离，更新该路径上合并点与路径起点和终点之间弧的权值；

(7)计算巡检机器人当前点与目标点之间的最短路径，并输出至机器人执行。

2.如权利要求1所述的巡检机器人全局路径规划方法，其特征是：所述步骤(1)中，建立拓扑点,将机器人运行路线上的停靠点及路径交叉点抽象为有向图数据结构的拓扑点。

3.如权利要求2所述的巡检机器人全局路径规划方法，其特征是：所述步骤(2)的具体方法为：将拓扑点按路径分类，具体包括：

(2-1)将巡检路线划分为巡检路径集合，每条巡检路径只通过起点和终点与其他路径连接；

(2-2)将所有停靠点的拓扑点据所属路径进行分类，得到每条路径包含的拓扑点集合，将该集合中的所有拓扑点合并，形成一个合并点，后续路径规划过程中用合并点表示该路径上拓扑点集合内的任意一个拓扑点，参与路径规划计算。

4.如权利要求1所述的巡检机器人全局路径规划方法，其特征是：所述步骤(3)的具体方法为：建立以每条路径起点、终点和合并点为节点的有向图数据结构G＝(V,A)，其中V为有向图数据结构包含的拓扑点集，假设有n个点，则V＝{v_i|i＝1,2,…,n}，Vi表示第i个拓扑点，而A则表示两拓扑点之间的弧集，每条弧的初始权值按下述步骤确定：

(a)每条路径起点和终点对应拓扑点间弧的权值初始化为该条路径的长度；

(b)合并点对应拓扑点与所属路径起点和终点对应拓扑点间弧的权值初始化为∞。

5.如权利要求4所述的巡检机器人全局路径规划方法，其特征是：所述步骤(3)中，形成的有向图数据结构以临接矩阵方式进行存储，临接矩阵中A[i][j]表示弧＜v_i,v_j＞的权值，若弧＜v_i,v_j＞不存在或按合并点初始化权值设置则置A[i][j]为∞，其中i,j＝1,2,…,n，弧＜vⁱ,v_j＞表示为拓扑点v_i与v_j之间的弧。

6.如权利要求1所述的巡检机器人全局路径规划方法，其特征是：所述步骤(4)中，当需要进行最短路径规划时，依据巡检任务给定的机器人当前位置和目标点位置，并寻找有向图中对应的拓扑点v_s和v_e，判定这两点所属步骤2建立的每条路径包含拓扑点的集合。