[发明专利]一种机器人路径规划方法、机器人、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例涉及通信领域，公开了一种机器人路径规划方法、机器人、电子设备及存储介质。本发明中，方法包括：获取机器人在人工势场栅格图中的目标点；其中，人工势场栅格图由根据局部地图生成的基础栅格地图与根据障碍物生成的障碍物代价地图叠加形成；获取预设时长后机器人备选的多个位姿点，并根据各位姿点到达目标点的路径代价确定目标位姿点，其中，目标位姿点为路径代价最小的位姿点；根据目标位姿点的状态信息生成目标路径。通过在人工势场栅格图中进行路径规划，避免目标点在障碍物上时，由于无法生成栅格地图而无法进行路径规划，提高路径规划的效率和效果；根据路径代价最小的位姿点进行路径规划，保证得到的路径为最优路径。

技术领域

本发明实施例涉及通信领域，特别涉及一种机器人路径规划方法、机器人、电子设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术、传感器技术及机器人技术的迅速发展，机器人自主导航技术也取得了很大进展。进行自主导航的路径规划过程中，状态栅格搜索算法在现阶段的机器人局部路径规划导航算法中具有明显的优势。相比于基于优化的局部路径规划算法(teb_local_planner)状态栅格搜索算法生成的路径更加稳定、算法效率更高。相比与应用最广的动态窗口法(dwa_local_planner)状态栅格算法生成的路径更加灵活，能够找到居于局部地图的最优解。

发明人发现相关技术中至少存在如下问题：算法的目标点在障碍物上时，算法会自动跳过该栅格，无法建立所需的启发值栅格地图，在地图分辨率较高的时候，算法的耗时难以控制。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种机器人路径规划方法、机器人、电子设备及存储介质，提高导航过程中路径规划的能力以及准确性，并且保证路径规划的效率。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种机器人路径规划方法，包括：获取机器人在人工势场栅格图中的目标点；其中，人工势场栅格图由根据局部地图生成的基础栅格地图与根据障碍物生成的障碍物代价地图叠加形成；获取预设时长后机器人备选的多个位姿点，并根据各位姿点到达目标点的路径代价确定目标位姿点，其中，目标位姿点为路径代价最小的位姿点；根据目标位姿点的状态信息生成目标路径。

本发明的实施方式还提供了一种机器人，包括：获取模块，用于获取机器人在人工势场栅格图中的目标点；其中，人工势场栅格图由根据局部地图生成的基础栅格地图与根据障碍物生成的障碍物代价地图叠加形成；确定模块，用于获取预设时长后机器人备选的多个位姿点，并根据各位姿点到达目标点的路径代价确定目标位姿点，其中，目标位姿点为路径代价最小的位姿点；控制模块，用于根据目标位姿点的状态信息生成目标路径。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的机器人路径规划方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的机器人路径规划方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，在人工势场栅格图中，根据机器人预设时长后备选的多个位姿点中到达目标点路径代价最小的位姿点的状态信息进行路径的生成，通过在基于局部地图生成的基础栅格地图与根据障碍物生成的障碍物代价地图叠加生成人工势场栅格图中进行路径规划，避免了机器人的目标点处于障碍物上时，无法生成启发式栅格地图，进而无法实现路径规划的问题；计算机器人预设时长后可能到达的多个备选的位姿点，并根据备选的位姿点中到达目标点路径代价最小的目标位姿点的状态信息，生成机器人的目标路径，降低了路径规划过程中的计算难度，不仅保证了计算出的目标路径是到达目标点的最优路径，同时也保证了路径规划过程的效率。