[发明专利]一种球形两栖机器人的全局路径规划方法

说明书

一种球形两栖机器人的全局路径规划方法，采用A‑Star算法得到两目标点之间的路径，且融合了Floyd算法对路径进行平滑度的优化，依此路径作为目标点之间的距离矩阵，并通过融合蚁群算法解决了多目标点的遍历顺序问题，缩短了路径的长度，能够结合各目标点之间的路径情况，使得两栖机器人完成全局的路径规划。

(一)技术领域：

本发明属于球形两栖机器人领域，具体涉及一种球形两栖机器人的全局路径规划方法。

(二)背景技术：

目前，两栖机器人因其具备环境适应性强、运动高度灵活等优势而被广泛应用，包括多目标点巡航、搜寻救援、勘测探索、管道检查、资源开发、渔业捕捞等方面。机器人的路径规划研究已经成为当前机器人技术中较为重要的研究课题之一。而路径规划的发展也为机器人走向实用、更安全更可靠地执行任务提供了安全保障。目前大多数的机器人规划出的路径由于转折点较多，使得路径不平滑，从而导致效率低下且耗能大，并且只能对单一的目标点进行路径规划，已无法满足现在社会的需求，如果能找到一条转折点较少，路径较平滑，且能使机器人完成多个目标点的路径显得尤为重要，本方法针对以上问题，首先融合了Floyd算法平滑路径，其次融合蚁群算法使得机器人完成多个目标点的任务。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种球形两栖机器人的全局路径规划方法，既解决了现有技术中路径由于转折点较多，导致路径不平滑的问题，又解决了只能对单一目标点路径规划的问题，是一种操作简单容易实现的路径规划方法。

本发明的技术方案：一种球形两栖机器人的全局路径规划方法，其特征在于它具体包括如下步骤：

(1)通过两栖机器人所配置的激光雷达全局环境信息进行采集，得到能够描述作业环境信息的环境图像信号；

(2)根据步骤(1)采集到的环境图像信号，基于栅格法，创建两栖机器人的作业环境模型；

(3)基于步骤(1)创建的两栖机器人的作业环境模型，利用A-Star算法规划出每两个目标点的路径；

所述步骤(3)中采用A-Star算法规划每两个目标点间的规划路径，由以下步骤构成：

(3-1)建立存放待考察节点的Open列表和存放从Open列表中选出的即考察到的，且评价函数最低的节点的Closed列表，Closed列表中所有的节点将组成最终的路径；所述待考察节点由A-Star算法原理直接给出，从起点开始，以起点为中心，周围与之相邻的节点，即为待考察节点；此外，从待考察节点中选出评价函数最低的节点，再以评价函数最低的节点为中心，周围与之相邻的节点，也是待考察节点；直到找到目标点为止，待考察节点包括已经考察过的节点，或者含有障碍物的节点；

(3-2)确定起始栅格节点S，把起始栅格节点S归入Open列表中；

(3-3)在Open列表中进行选择，根据式(1)所示的评价函数，计算Open列表中的每个待考察节点的评价函数，并从中选择评价函数最低的节点放入到Closed列表中；

F(i)＝G(i)+H(i) (1)

其中，i表示第i个节点，G(i)表示从起始栅格节点S到第i个节点的付出代价值，H(i)表示从第i个节点到目标点T的预测代价值。

(3-4)若此时Open列表为空，也就是指以当前节点为中心，Open列表中的待考查的节点分为两大类，一类是障碍物栅格不能通过，另一类则是已经放入到了Closed列表中，导致待考察的节点都不能选择，此时，两种情况都会导致表现为Open列表为空，意味着路径规划失败；若此时Open列表为非空，则查找Open列表中评价函数F(i)最小的节点，将其作为当前节点A，并将该节点A放入到Closed列表中；