[发明专利]一种基于Harris算法与RRT算法复合的自主路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于Harris算法与RRT算法复合的自主路径规划方法，其步骤包括：1、利用骨架提取算法得到栅格地图中的可行路径的轮廓骨架；2、过角点检测算法得到轮廓骨架中变化较大的特征点，在对特征点进行自适应阈值处理后，得到拓扑节点；3、通过自适应阈值来设定拓扑节点之间的距离来进行分步优化；4、进行分步优化时，通过椭圆采样限制其采样空间来提高路径的优化效率以达到快速规划一条可行路径并优化出一条较短的路径。本发明能将Harris角点检测算法和RRT算法相结合来进行路径规划，从而能实现扫地机器人在室内大场景下能够快速的找到一条可行路径。

技术领域

本发明涉及机器人自动导引路径规划方法领域，具体是一种基于Harris算法与RRT算法复合的自主路径规划方法。

背景技术

如今，智能机器人的应用已经逐渐成为主流，如智能停车场、智能家居等，其中室内家居逐渐转向智能化的发展趋势更为明显，用于室内家居的各种机器人如扫地机器人等已经成为众多学者研究的热点课题。路径规划作为机器人等智能化的核心部分，目前主要有两种规划方式：基于环境已知的全局路径规划和基于环境未知的局部路径规划方法。而针对基于环境已知的全局路径规划对环境变化的适应性较低，尤其是针对大场景下如果特定路径的起点和终点，往往机器人需要很长的时间才能到达所设定的终点，并且其规划的路径往往比较复杂，导致无法及时对室内突发状况进行处理，以及无法及时处理常规情景。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于Harris算法与RRT算法复合的自主路径规划方法，以解决现有技术全局路径规划方法存在对环境变化适应性低的问题。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于Harris算法与RRT算法复合的自主路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、以目标场地的外接矩形的任意一个顶角作为原点o，以所述原点o相连的两条边分别为x轴和y轴，从而建立二维的直角坐标系oxy；

在所述直角坐标系oxy中，将所述目标场地划分成M×N的二维的栅格地图B_M×N如公式(1)所示

其中，M表示所述栅格地图B_M×N的横向栅格数，N表示栅格地图B_M×N的纵向栅格数；GM_n表示所述栅格地图B_M×N上坐标为(n_x，n_y)的坐标点被占用的状态，Mn_x0,Nn_y0，若GM_n＝0表示所述的坐标点为空闲点，若GM_n＝1表示所述的坐标点为障碍点；

在栅格地图B_M×N中设置坐标为(S_x，S_y)的起始点node_s，以及坐标为(g_x，g_y)的目标点node_g；

步骤2、采用骨架提取算法对步骤1得到的栅格地图B_M×N进行计算，经过骨架提取算法计算后，栅格地图B_M×N中的连通区域分别被细化成细线，由此得到包含栅格地图中所有可行路径的多条细线；

步骤3、采用Harris角点检测算法对细化出来的各个可行路径分别进行计算，提取得到各个可行路径对应的特征点node_c，然后对各个特征点node_c进行自适应阈值处理，得到各自对应的拓扑节点node_t；

步骤4、根据拓扑节点node_t，建立拓扑结构地图map_t；