[发明专利]一种基于痕迹地图A_star算法的多机器人路径规划方法

权利要求书

1.一种基于痕迹地图A_star算法的多机器人路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，建立数据列表MoveList,OpenList,CloseList,Parent,OrderList，以及TraceList栅格地图和Map栅格地图，其中TraceList栅格地图与Map栅格地图的大小一致且栅格坐标一一对应；

步骤2，将起点坐标和终点坐标以及地图信息上传至机器人，机器人将地图二值化处理后按照所需精度栅格化并存入Map栅格地图中，将机器人起点栅格坐标和终点栅格坐标依次存入OpenList列表中；

步骤3，将TraceList栅格地图与Map栅格地图直角坐标系化，将起点栅格坐标和终点栅格坐标分别存入OpenList列表，将机器人Robot₍₁₎，Robot₍₂₎，…，Robot_(m)按照优先级由高到低排序后存入OrderList中，赋予Robot₍₁₎优先级指针值为1，Robot₍₂₎优先级指针值为2,…,Robot_(m)优先级指针值为m，其中，Robot₍₁₎，Robot₍₂₎，…，Robot_(m)分别表示第1、2、…、m号机器人；

步骤4，构建机器人待检测栅格坐标并按照k₁(·),k₂(·),...,k₁₂(·)顺序依次存入MoveList列表，机器人依次在MoveList中选取待检测栅格坐标，待检测栅格坐标分别为k₁(x-1,y),k₂(x+1,y),k₃(x,y-1),k₄(x,y+1),k₅(x-1,y-1),k₆(x-1,y+1),k₇(x+1,y-1),k₈(x+1,y+1),k₉(x-2,y),k₁₀(x+2,y),k₁₁(x,y+2),k₁₂(x,y-2)，其中,k₁(·),k₂(·),...,k₁₂(·)为待检测栅格坐标，x,y分别为直角坐标系中的X轴坐标和Y轴坐标，-1,+1,-2,+2分别是相对父节点的栅格坐标，单位为1刻度；

步骤5，依次对Robot₍₁₎，Robot₍₂₎，…，Robot_(m)号机器人进行规划，选取当前优先级指针值对应的机器人的父节点，按照存入顺序依次在MoveList列表中提取待检测栅格坐标，将提取的栅格坐标分别与CloseList，OpenList列表中的栅格坐标对比，如果CloseList列表中有相同坐标则跳过该栅格坐标继续提取下一个栅格坐标并再次检测是否有相同直至提取的栅格坐标不在CloseList中，如果OpenList列表中有相同坐标则跳至步骤7，反之计算该栅格坐标点的评估函数值，其表达式为：

其中，i＝1,2,...,m，表示机器人个数，n＝1,2,...,12，表示待检测栅格坐标在MoveList列表中的序号，f_i(n)表示第i个机器人在第n个栅格坐标处的评估函数，g_i(n)表示第i个机器人从起始栅格坐标到当前第n个栅格坐标的实际代价；代表1,2,...,i个机器人在TraceList栅格地图中第n个栅格坐标处的痕迹代价之和；h_i(n)代表第i个机器人从当前第n个栅格坐标到终点栅格坐标的启发式评估代价函数的值，启发式评估代价函数表达式为：

h_i(n)＝(|n.x-goal_i.x|+|n.y-goal_i.y|) (2)

其中，设第n个栅格坐标在直角坐标系的X轴坐标为n.x，Y轴坐标为n.y，第i个机器人的终点栅格坐标goal_i在直角坐标系中的X轴坐标为goal_i.x，Y轴坐标为goal_i.y；

步骤6，将检测后的栅格坐标存入CloseList列表中，重复步骤5直至Movelist中的栅格坐标被取空；选取k₁(·),k₂(·),...,k₁₂(·)栅格坐标对应的评估函数值最小的点为父节点，存入Parent列表中,再以评估函数值最小的栅格坐标为父节点进行扩展，跳至步骤4；

步骤7，当前机器人搜索结束，优先级指针值加1，将当前机器人生成的Parent列表中的栅格坐标在Map栅格地图上标记，同时将Parent列表中栅格坐标在TraceList栅格地图上标记并将这些栅格坐标对应的栅格赋值为2，清空Parent列表；

步骤8，再次重复步骤4-步骤7，直至优先级指针值最大的机器人找到终点坐标；

步骤9，根据Map栅格地图中的标记生成各个机器人的行驶路径。