[发明专利]一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法

说明书

本发明提供一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法，包括如下步骤：步骤一、首先对移动机器人已知先验信息的三色栅格地图进行二值化处理，在对其进行腐蚀、膨胀处理；步骤二、对处理后的二值地图经进行骨架提取，得到Voronoi图；步骤三、用原始的三色地图进行机器人定位，在骨架地图上进行全局路径搜索，对得到的全局路径进行改进的三次样条平滑处理，得到优化后的全局路径。根据本发明提出的算法提取出来的Voronoi骨架没有大量毛边，整体的路径规划更加高效。同时对最后搜索出来的路径进行改进的三次差值优化，去除了路径上尖点，使最终优化的路径更为平滑，使机器人进行更加高效的移动。

技术领域

本发明属于移动机器人技术领域，特别涉及一种移动机器人的全局路径规划算法。

背景技术

移动机器人技术近年来得到快速发展，它在物流仓储、智能巡检、智能家居、商场导购等诸多领域得到了广泛的应用，同时吸引越来越多的学者进行深入研究。路径规划是影响移动机器人性能最为关键的因素之一。路径规划的目的是在已知的机器人环境地图中规划出一条从机器人当前位置到达目标地点的最优路径。机器人的移动效率直接取决于路径规划的质量。

移动机器人路劲规划一般分为全局路径规划和局部路径规划，其中常用的全局路径规划算法有A*、Dijkstra、Voronoi图算法。其中A*更适合于解决单个目标问题；Dijkstra为广度优先算法，在时间、空间复杂度高，这会导致路径规划计算成本大；传统Voronoi图算法进行骨架提取后生成的路径过于冗余。

其中移动机器人的全局路径规划算法大都是基于栅格地图进行计算的，但是栅格地图存在无法同时满足精度和实时性的要求。因为当栅格划分较精确时，网格数量快速增加，这将导致机器人计算量加大、实时性降低而决策迟钝；当栅格划分粗糙时，每个栅格面积较大，这使机器的导航精度大大降低。

发明内容

本发明针对现有移动机器人全局路径规划方法存在的上述问题，提供了一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法，该算法提取的骨架精简，规划的路径平滑，该算法在保证了路径规划的实时性的同时也保证了路径的精度。

本发明为解决现有技术中存在的问题采用的技术方案如下：

一种移动机器人新型骨架提取的Voronoi路径规划算法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、首先对移动机器人已知先验信息的三色栅格地图进行二值化处理，在对其进行腐蚀、膨胀处理；

步骤二、对处理后的二值地图经进行骨架提取，得到Voronoi图；

步骤三、用原始的三色地图进行机器人定位，在骨架地图上进行全局路径搜索，对得到的全局路径进行改进的三次样条平滑处理，得到优化后的全局路径。

所述步骤一中，机器人首先获得的黑白灰三色栅格地图每个像素值设为S(x,y)，二值化处理后的像素值为D(x,y)，其中(x,y)代表的是像素点的坐标，二值化运算过程为：

得到只有黑白两色地图，再进行腐蚀、膨胀处理。

所述腐蚀处理的数学表达式为：

所述膨胀处理的数学表达式为：

所述步骤二包括如下两步：

步骤2.1、首先使用八邻域标记图像上的每一个像素点，设某一像素点为P₁，其相邻的8个点分别标记为P₂～P₉，黑色像素值为0，白色像素值为1；

步骤2.2、进而设P₁的八邻域P₂～P₉像素值从0到1的变化次数为N，P₁点的八邻域之和为M(PX)，将满足以下四个条件的像素点的值设置为0：