[发明专利]一种基于骨架关键点重规划的Voronoi路径规划方法

说明书

本发明提出了一种基于骨架关键点重规划的Voronoi路径规划方法。本发明机器人构建室内环境栅格地图，将环境栅格地图依次进行二值化、腐蚀、膨胀处理，得到预处理后二值地图，提取出其骨架，得到骨架像素点构成的路径轨迹，搜索路径轨迹中的关键像素点，依据特定的连接关系重规划出新的骨架有效路径轨迹；机器人导航时依据新的骨架有效路径轨迹搜索出起始像素坐标到目标像素坐标之间的导航路径轨迹，进行降梯度采样，得到平滑的导航路径轨迹。本发明基于骨架关键点重规划出的骨架更加简洁，能够更加快速规划出笔直的路径，具有良好的实时性，规划出的路径长度短，转折次数少，机器人导航过程中能够迅速到达目标点，导航效率高。

技术领域

本发明属于机器人技术邻域，尤其涉及一种基于骨架关键点重规划的Voronoi 路径规划方法。

背景技术

移动机器人路径规划常用全局路径规划算法，其中较为常见的Voronoi图法就是连接机器人的起始点和终点到已经生成的Voronoi图上，由此生成整体路径。每次规划时只需要通过图搜索法找到起点和终点到Voronoi图的最短路径，中间部分路径依据Voronoi图生成。这种路径生成方式与栅格法中对整个栅格图进行搜索计算量减小了很多，实时性较好高，生成的路径比较安全，远离障碍物。近年来一些学者针对Voronoi图法进行了许多改进，目前所提出的构建Voronoi图的方法，虽然生成的路径较为简洁，但是路径弯曲，路径长度冗余，存在较大转角，对机器人导航效率有较大的影响，机器人导航过程中实时性差、转折较多、耗时较长等问题。

发明内容

本发明提出一种基于骨架关键点重规划的Voronoi路径规划算法。首先对机器人构建的二维栅格地图进行预处理，去掉地图中的噪点和毛边，填充边界上细微的裂缝，然后提取地图的骨架，搜索出骨架中的关键点，将关键点按原来的相邻点连接关系重新连接，生成新的笔直的骨架，并采用降梯度采样方法平滑依据骨架规划出的路径。

本发明为实现上文所述采用的技术方案为一种基于骨架关键点重规划的Voronoi路径规划方法，具体步骤如下：

步骤1：机器人放置于室内环境角落中，机器人沿着室内环境边缘运动一周，将实时采集的点云数据通过gmapping建图算法构建环境栅格地图，将环境栅格地图依次进行二值化处理、腐蚀处理、膨胀处理，得到预处理后二值地图；

步骤2：将预处理后二值地图通过骨架提取方法得到多个预处理后二值地图上骨架像素点以及多条预处理后二值地图上骨架像素点路径轨迹；

步骤3：构建多个八邻域值判断条件模型，若预处理后二值地图上骨架像素点满足任意八邻域值判断条件模型则将预处理后二值地图上骨架像素点定义为预处理后二值地图上关键点；

步骤4：重复执行步骤3多次直至遍历每个预处理后二值地图上骨架像素点，得到多个预处理后二值地图上关键像素点；

步骤5：在多个预处理后二值地图上关键像素点中任意选择两个预处理后二值地图上关键像素点，若任意选择的两个预处理后二值地图上关键像素点属于同一条预处理后二值地图上骨架像素点路径轨迹，则将任意选择的两个预处理后二值地图上关键像素点配对为预处理后二值地图上关键路径；

步骤6：重复执行步骤5多次，直至遍历每个预处理后二值地图上关键像素点，得到多条预处理后二值地图上关键路径；

步骤7：在预处理后二值地图上筛选出每条预处理后二值地图上关键路径的起点像素坐标至每条预处理后二值地图上关键路径的终点像素坐标之间的所有像素点，以构建预处理后二值地图上每条关键路径的像素集合，若预处理后二值地图上每条关键路径的像素集合中任意一个像素点为黑色像素点，将该预处理后二值地图上关键路径定义为预处理后二值地图上失效路径，并跳转至步骤8；