[发明专利]一种基于动态环境的路径规划方法

权利要求书

1.一种基于动态环境的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、对动态环境构造实现局部通道三角网格Local Clearance Triangulation(LCT)；

步骤二、保持原有的局部通道三角网格中对通道宽度Clearance值的要求，构建动态局部通道三角网格Dynamic Local Clearance Triangulation，即DLCT；

所述的构建动态局部通道三角网格具体包括以下步骤：

步骤2.1、获取三角网格在发生变化后的地图信息；

步骤2.2、获取地图中障碍物变化信息；

步骤2.3、地图网格中障碍物节点信息发生改变时，若有新节点加入，则添加后更新相邻接点；若有节点删除，则删除后更新相邻节点信息；

步骤2.4、反复执行步骤2.3直至所有的更新信息都处理完毕；

步骤2.5、更新地图中三角网格节点信息；

步骤三、将AD*算法作为启发式动态路径规划方法，通过建立新的数据结构使得动态搜索算法能在动态环境中实时获取地图信息进行规划路径；

所述的AD*算法的执行步骤如下：

步骤3.1、程序初始化；构建OPEN、CLOSED和INCONS表，并将该三个表清空，膨胀因子初始值；其中OPEN表保存所有已生成而未考察的节点，CLOSED表中记录已访问过的节点，INCONS表存储在OPEN表中已扩展过需要再次扩展的节点；膨胀因子e通过在搜索过程中递减来找到最优路径；

步骤3.2、计算最短路径：计算最短路径的过程中节点的扩展顺序为从目标点goal到起始点start进行扩展，寻找出从源点到目标点的最短路径；

步骤3.3、个体从起始点start开始沿路径向目标点goal前进；

步骤3.4、在扩展过程中，通过将个体的宽度和通道宽度Clearance值进行对比，将已扩展过的节点存储在INCONS表中，并不断减小膨胀因子e的值；

步骤3.5、判断前进过程中网格代价值是否发生变化，如果发生变化，则以当前节点为新的起始点，并减小膨胀因子e的值；

步骤3.6、在下一次扩展过程中，在对比个体的宽度和通道宽度Clearance值的基础上，用启发函数扩展OPEN表中剩余的点之前，把上一轮INCONS表中的点插入OPEN表中，在原来OPEN表的基础上修改所有与变化节点相关的最小代价值g、继承最小代价值rhs、节点值key的值，清空CLOSE表；

步骤3.7、从新的start点为起始点，goal为目标点，返回步骤3.3直至到达目标点。

2.如权利要求1所述的一种基于动态环境的路径规划方法，其特征在于，进一步地，所述的新的数据结构包括：Map_Node中存储了动态网格中障碍物发生变化后节点的构建网格信息；Agent_Node中记录了当移动个体在寻路过程所扩展的三角网格边；Open_Node中记录了用来计算最优路径而在节点中存放的信息。