[发明专利]基于跳点搜索的多机器人冲突避免的路径规划方法

说明书

本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于跳点搜索的多机器人冲突避免的路径规划方法；其具体包括如下步骤：1、将地图预处理为数据地图；2、利用CBS即Conflict‑based Search的搜索框架并结合无约束跳点搜索算法为所有代理进行路径规划；3、遍历多叉树对所有代理进行冲突检测、增加约束及进行有约束的路径规划。本发明提出的基于跳点搜索的冲突避免的路径规划搜索算法，通过大量减少规划路径过程中扩展节点的数量，提高了系统规划出所有代理无冲突路径序列算法的搜索效率，在处理冲突再次搜索路径时通过EfftiveG表直接搜索出当前结点到达终点的真实距离，再次降低了系统规划出所有代理无冲突路径序列的时间，而且使得搜索的最短路径更接近真实路径。

技术领域

本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于跳点搜索的多机器人冲突避免的路径规划方法。

背景技术

目前多机器人被广泛应用于多个领域，如：物流存储、搜索和救援，矿山勘探，地雷清除以及各种各样其他危险或者枯燥的任务，其中机器人在执行任务的过程中不仅需要绕过一些障碍物区域，且需要保证机器人之间不能发生碰撞。由现有文献可知，每个机器人可以视为一个代理，则为多个机器人快速规划出无冲突的最优路径是一个多代理路径规划问题。

当只存在一个代理时，问题通常可以用A*算法、Dijkstra算法、Floyed算法等算法快速的规划出最优路径。但是当存在多个代理时，会存在多代理资源冲突的问题。多代理协作寻路即MAPE是为多个代理规划出从当前状态到目标状态的非冲突路径。目前,多代理协作寻路问题在多个领域得到了广泛的研究。

针对MAPF问题，其基本思想是为所有代理规划出无冲突的路径，对于冲突的路径采取某种冲突解决办法来解决冲突。其中，Cooperative A*算法利用“预留表”和时间构成的一种存储表来存储多代理环境中的单元路径，通过不断查找每个单元的预留表来避免冲突。其中，“预留表”是指用来存储所有代理路径序列的容器或者是一个集合。但是当存在过多代理时，会产生死锁现象(即系统无法返回所有代理无冲突的路径序列结果，此时可能会显著减慢搜索速度。为了避免死锁现象，Sharon等人在2015年提出的一种基于冲突树的多代理协作最优寻路算法，利用多叉树处理的方式有效的解决代理之间的冲突，当所有代理不存在无冲突避免的路径序列集合时，返回无解，当存在无冲突路径序列结果时，返回最优无冲突路径序列结果。但是，该方法在底层搜索时利用的A*算法在搜索路径的过程中产生的扩展节点较多，降低了系统规划出所有代理的无冲突路径序列的搜索效率，其中扩展节点是指在搜索单个代理路径序列的过程中，从起始点开始即将要遍历的后续节点。经检索，现有关于冲突避免的路径规划方法的专利并未涉及跳点搜索算法，与本发明采用的方法不同。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于跳点搜索的多机器人冲突避免的路径规划方法，其能够解决多代理冲突避免搜索算法时间复杂度较高、系统规划无冲突路径效率较低的问题。

一种基于跳点搜索的多机器人冲突避免的路径规划方法，具体包括如下步骤：

步骤1、将地图预处理为数据地图；

步骤2、利用CBS即Conflict-based Search的搜索框架并结合无约束跳点搜索算法为所有代理进行路径规划；

步骤3、遍历多叉树对所有代理进行冲突检测、增加约束及进行有约束的路径规划。

所述一种基于跳点搜索的多机器人冲突避免的路径规划方法，步骤1具体包括如下步骤：

步骤1.1、输入地图场景信息，其地图场景信息是包含地图实际场景中的障碍物信息的0-1二维矩阵维度为M*N，每一个节点的取值为0或者1，其中障碍物用1表示，非障碍物区域用0表示；