[发明专利]基于改进型RRT*算法的水下机器人三维全局路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于改进型RRT*算法的水下机器人三维全局路径规划方法，包括如下步骤：对得到的全局水下环境信息进行预处理；采用离散正态分布的采样策略，进行随机树采样，把目标点的位置设置为正态分布的均值，采样概率为正态分布的概率密度函数；遍历随机树上的节点，采用基本RRT算法获取到新节点；采用基于三角不等式的几何修剪算法进行节点筛选，完成路径规划。本发明利用采样点服从正态分布的空间采样偏置策略来代替RRT*算法中的全局均匀随机采样，用来提高算法的收敛速度，引入了基于三角不等式的几何修剪算法，用来减少随机树扩展过程中的节点数和路径长度以及增加路径的平滑度。

技术领域

本发明属于水下机器人领域，涉及水下机器人的路径规划技术，具体涉及一种基于改进型RRT*算法的水下机器人三维全局路径规划方法。

背景技术

自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle，AUV)由于可以代替人员进行海底搜索、调查、识别和打捞作业，所以在商业和军事上有着越来越广泛的应用。路径规划技术是自主式水下机器人的关键技术之一。

虽然现有的全局路径规划方法比如比较常用的Dijkstra算法、A*算法、蚁群优化算法(ACO)、飞蛾火焰优化算法(MFO)、遗传算法(GA)等可以对水下机器人的全局路径规划出一条无障碍的路径，但是这些算法实现路径规划时计算的复杂度和所需的运行时间会通过增加问题的维数空间或自由度而呈指数增长，应用效果都不是很理想。

所以，需要一个新的技术方案来解决上述问题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种基于改进型RRT*算法的水下机器人三维全局路径规划方法，其不用离散化构型区间，计算的复杂度不会随着维数空间或自由度而呈指数增长，解决了现有的自主式水下航行器路径规划方法在进行路径规划时算法复杂度高、计算时间长、规划出的路径过于曲折，对水下机器人来说缺乏安全性和可行性的问题。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于改进型RRT*算法的水下机器人三维全局路径规划方法，包括如下步骤：

S1：对得到的全局水下环境信息进行预处理；

S2：采用离散正态分布的采样策略，进行随机树采样，把目标点的位置设置为正态分布的均值，采样概率为正态分布的概率密度函数；

S3：遍历随机树上的节点，采用基本RRT算法获取到新节点q_new；

S4：采用基于三角不等式的几何修剪算法进行节点筛选，完成路径规划。

进一步地，所述步骤S1中对全局水下环境信息进行栅格化的预处理，具体的处理方法为：用不同颜色的rgb信息来区分障碍物和无障碍物区域。

进一步地，所述步骤S2中采用如下二维概率密度函数表示正态分布的离散形式：

其中，σ1，σ2分别为x，y方向上的随机变量分布的标准差，μ1，μ2分别为x，y 方向上的随机变量分布的均值。

进一步地，所述步骤S3具体为：遍历随机树上的节点，找出与随机采样点q_sample欧式距离最小的点q_nearest，从节点q_nearest向采样点q_sample方向扩展固定步长得到新节点q_new。