[发明专利]一种基于二阶贝塞尔曲线的机器人连续路径优化方法

权利要求书

1.一种基于二阶贝塞尔曲线的机器人连续路径优化方法，其特征在于，所述优化方法包括以下步骤：

S1：构建第一控制向量，所述第一控制向量包括由3个顺序相邻的二阶贝塞尔曲线控制点计算得到的第一间距、第二间距和第一夹角，3个顺序相邻的二阶贝塞尔曲线控制点中位于中间的控制点为转折点；

S2：训练预测模型，所述预测模型的输入为所述第一控制向量；所述预测模型的输出为计算所述第一控制向量的二阶贝塞尔曲线控制点中转折点对应的最大偏移量；所述预测模型为

S_i＝f(d_1i,d_2i,β_i)

式中，S_i为二阶贝塞尔曲线转折点对应的最大偏移量，i≥1且为自然数；d_1i表示第一间距；d_2i表示第二间距；β_i表示第一夹角；

S3：以所述预测模型构建评价函数；所述评价函数为

S4：加载环境地图，得到第一路径；

S5：提取所述第一路径中的所有控制点，得到第三集合，所述第三集合包括起始点、终止点和其它所有转折点；

S6：识别所述第三集合中的所有转折点；

S7：逐一选取所述第三集合中的转折点，并随机获取与所述转折点顺序相邻的两侧控制点，组成第四集合；

S8：计算所述第四集合中所有转折点对应的第一控制向量，得到第五集合；

S9：将第五集合输入至评价函数，得到第一评价值；

S10：重复执行S7～S9，得到第二评价值；

S11：比较所述第一评价值与所述第二评价值，保留二者中的较小值及其对应的第四集合，所述较小值作为第一评价值继续参与下一次比较；

S12：重复执行S10～S11，直至达到终止条件，得到最小评价值；

S13：获取最小评价值对应的第四集合；

S14：逐一选取最小评价值对应的第四集合中的转折点及与其顺序相邻的两侧控制点，输入二阶贝塞尔曲线函数，得到所有转折点对应的二阶贝塞尔曲线；

S15：从起始点开始顺序连接所有转折点对应的二阶贝塞尔曲线及终止点，得到优化路径。

2.根据权利要求1所述的一种基于二阶贝塞尔曲线的机器人连续路径优化方法，其特征在于，所述预测模型采用BP神经网络构建，包括输入层、输出层和隐含层，所述隐含层包括60个神经元。

3.根据权利要求1所述的一种基于二阶贝塞尔曲线的机器人连续路径优化方法，其特征在于，在步骤S7之后还包括以下步骤：

S71：取所述第四集合中顺序相邻的控制点P_i、P_i+1、P_i+2及P_i+3；

其中，所述控制点为P_i和P_i+3为所述第一路径中相邻的两个转折点，所述控制点P_i+1、P_i+2为位于P_i和P_i+3之间路径上的两个二阶贝塞尔曲线控制点；

S72：比较与

如果则p_i＝0，说明获取的所述第四集合有效，继续执行下一步骤；

如果则p_i＝1，说明获取的所述第四集合无效，返回执行步骤S7；

其中，所述为转折点P_i和P_i+3之间的间距；所述为控制点P_i和P_i+1之间的间距；所述为控制点P_i+2和P_i+3之间的间距，所述p_i为距离惩罚因子。