[发明专利]基于改进A*算法的起重机路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于改进A*算法的起重机规划方法，首先用双目相机建立起重机运行环境地图，将环境地图转化为栅格地图，并对每个栅格进行编码，确定每个栅格的坐标；其次，利用改进的A*算法进行寻路，得到初始路径；最后，将得到的初始路径利用floyd算法进行平滑处理。本发明采用的改进A*算法，通过对A*算法的评价函数进行加权处理，使其移动长度更加合理，以及对初始路径进行平滑处理，使得到的最终路径更符合起重机的行驶路径。

技术领域

本发明属于工业控制技术领域，具体是涉及一种基于改进A*算法的起重机路径规划方法。

背景技术

实现起重机的智能化，不仅可以解决劳动力的短缺，还可以保障从业者在恶劣工作环境下的人身安全，因此，实现起重机的智能化迫在眉睫。对于智能起重机，主要的研究方向有自动定位与环境建模、路径规划等领域，而路径规划作为起重机实现智能化的关键技术，所以将起重机的路径规划作为本发明主要研究方向。

目前应用最为广泛的寻路方法为启发式A*搜索算法，就是有启发地寻找目标结束点，并且在基于最小成本的情况下，尽可能的找到通向目标点的最合适最短的路径。但是传统启发式A*搜索算法在面对障碍时会进行许多无用节点的搜索，国内外的学者也对此进行了大量的研究，例如：顾辰在对机器人进行路径规划过程中，把扩展结点进行优先分级，避免穿过障碍物顶点，与障碍物有一定的安全距离，但路径依然存在较多转折点和安全问题；辛煜等通过A*算法搜索离散的8个邻域扩展到无限个，增加了搜索方向，提高了路径平滑性的性能指标，但计算量增大，致使搜索效率明显降低。

综上所述，虽然目前学者们做出了许多研究，但是依然在搜索过程中对无用节点的搜索，导致增加了搜索时间和计算内存。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出基于改进A*算法的起重机路径规划方法。基于改进A*算法的起重机路径规划方法，包括以下步骤:

步骤一、运用双目视觉传感器对起重机工作环境进行建模，将搜索区域内的障碍物进行膨胀化处理，建立机器人运行环境栅格地图；

步骤二、确定机器人搜索路径的起点和终点；

步骤三、建立两个链表分别储存待检测节点和已检测节点：分别创建OPEN链表和CLOSE链表，起点放入OPEN表中，终点放入CLOSE表中；

步骤四、判断OPEN表是否为空,若OPEN表中无节点，则表示路径规划失败，该算法结束；若有节点，则转至步骤五；

步骤五、选取OPEN表中评价函数F(n)具有最小值的节点n，并将其放入CLOSE表中；

步骤六、判断启发函数H(n)是否为0，若为0则表示已到达终点，路径规划成功；否则，还未到到达终点，则转至步骤七；

步骤七、继续扩展节点n，选择不在CLOSE表中的节点，计算其评价函数值；

步骤八、判断扩展的子节点是否在OPEN表中，若在，则转至步骤十；否则转至九；

步骤九、将扩展的子节点放入OPEN表中，将其为节点n的子节点，然后转至步骤五；

步骤十、绘制出A*算法求得的初始路径；

步骤十一、将生成的初始路径采用floyd算法进行平滑处理。

本发明与现有技术相比，其显著优点有：(1)本发明采用双目相机进行环境建模，使获得的地图更为准确。(2)本发明对初始路径进行平滑处理，使得到的最终路径更符合起重机的行走。

附图说明

图1为本发明的总体流程图；

图2为实施例中建立的起重机运行环境栅格地图；

图3为实施例中平滑后的最终路径图。

具体实施方式