[发明专利]导航方法、装置、存储介质及设备

权利要求书

1.一种导航方法，其特征在于，包括：

根据机器人的当前位置和导航请求中的终点位置确定目标地图中的全局规划路径；

基于局部规划范围确定所述全局规划路径中对应的初始局部路径，其中，所述局部规划范围与局部代价地图的边界相对应，所述局部代价地图中包含所述局部规划范围内的障碍物信息；

根据所述初始局部路径和所述局部代价地图生成对应的局部规划路径；

根据所述局部规划路径和所述机器人对应的预设机器人模型生成所述机器人的导航控制指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据机器人的当前位置和导航请求中的终点位置确定目标地图中的全局规划路径之前，还包括：

获取机器人所处环境对应的拓扑路网，根据所述拓扑路网确定目标地图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据机器人的当前位置和导航请求中的终点位置确定目标地图中的全局规划路径之前，还包括：

获取机器人所处环境对应的栅格，根据所述栅格确定目标地图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始局部路径和所述局部代价地图生成对应的局部规划路径，包括：

基于预设搜索方法根据所述初始局部路径和所述局部代价地图生成对应的局部规划路径，其中，所述预设搜索方法以局部规划路径接近所述初始局部路径且避开障碍物为目标进行搜索，所述预设搜索方法包括A星算法、D星算法和最短路径算法Dijkasta中的至少一种。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述局部规划路径和所述机器人对应的预设机器人模型生成所述机器人的导航控制指令，包括：

获取所述局部规划路径中的局部起点对应的第一机器人状态和局部终点对应的第二机器人状态；

利用所述局部规划路径、所述第一机器人状态、所述第二机器人状态、所述机器人对应的预设机器人模型、以及控制步长，生成所述机器人的下一个控制步长内的与最终导航路径对应的导航控制指令。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述局部规划路径、所述第一机器人状态、所述第二机器人状态、所述机器人对应的预设机器人模型、以及控制步长，生成所述机器人的下一个控制步长内的与最终导航路径对应的导航控制指令，包括：

基于模型预测控制算法利用所述局部规划路径、所述第一机器人状态、所述第二机器人状态、所述机器人对应的预设机器人模型、以及控制步长构建代价函数和约束条件，其中，所述代价函数中包含导航控制指令对应的参数；

基于所述约束条件以所述代价函数的取值最小为目标对所述代价函数进行求解，得到所述机器人的下一个控制步长内的与最终导航路径对应的导航控制指令。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述机器人包括差分驱动机器人；

所述代价函数中包含用于表征机器人循迹准确度的第一表达式和用于表征机器人导航控制信号大小和变化率的第二表达式；

所述约束条件中包含用于表征机器人的运动学约束方式的第三表达式和用于表征机器人控制信号取值范围的第四表达式。

8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述预设机器人模型包括预设机器人机械模型、预设机器人运动学模型和预设机器人动力学模型中的至少一个。

9.一种导航装置，其特征在于，包括：

全局规划路径确定模块，用于根据机器人的当前位置和导航请求中的终点位置确定目标地图中的全局规划路径；

初始局部路径确定模块，用于基于局部规划范围确定所述全局规划路径中对应的初始局部路径，其中，所述局部规划范围与局部代价地图的边界相对应，所述局部代价地图中包含所述局部规划范围内的障碍物信息；

局部规划路径生成模块，用于根据所述初始局部路径和所述局部代价地图生成对应的局部规划路径；

导航控制指令生成模块，用于根据所述局部规划路径和所述机器人对应的预设机器人模型生成所述机器人的导航控制指令。