[发明专利]机器人行进路径的规划方法及装置

权利要求书

1.一种机器人行进路径的规划方法，其特征在于，包括：

获取所述机器人的起始位置和目标位置，基于所述起始位置和目标位置，利用A*算法规划所述机器人的全局路径；

通过所述机器人实时获取所述机器人行进过程中周围的动态障碍物信息，基于所述动态障碍物信息，利用动态窗口算法规划所述机器人的局部路径；

融合所述全局路径和所述局部路径，确定所述机器人的行进路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述起始位置和目标位置，利用A*算法规划所述机器人的全局路径，包括：

扩展所述A*算法的搜索邻域和搜索方向；

基于所述起始位置到所述目标位置的实际代价、所述起始位置到所述目标位置的代价函数、以及权重系数，确定所述A*算法的评价函数；

基于所扩展的搜索邻域和搜索方向以及所述评价函数，规划所述机器人的所述全局路径。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下步骤设置所述权重系数：

确定所述机器人的当前位置；

在所述当前位置距离所述目标位置越远时，所述权重系数设置的越大；在所述当前位置距离所述目标位置越近时，所述权重系数设置的越小。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下步骤设置所述权重系数：

确定所述机器人的当前位置与所述目标位置之间的距离；

基于所述当前位置与所述目标位置之间的估计代价值以及所述当前位置到所述目标位置的实际代价，确定所述权重系数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在规划所述机器人的所述全局路径之后，所述方法还包括：

遍历所述全局路径中的节点，删除共线的节点，其中，在当前节点的前节点与后节点在同一搜索方向上的情况下所述后节点为所述共线的节点；

遍历所述全局路径中的节点，删除多余的拐点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述动态障碍物信息，利用动态窗口算法规划所述机器人的局部路径，包括：

基于所述机器人的速度约束条件，确定所述机器人的速度区间；

基于所述动态障碍物信息和所述速度区间，来优化所述动态窗口算法的评价函数；

基于优化后的所述评价函数，来规划所述机器人的局部路径。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述机器人的速度约束条件，确定所述机器人的速度区间，包括：

基于所述机器人的最小线速度和最大线速度、以及最小角速度和最大角速度，确定所述机器人的最大速度和最小速度约束；

基于所述机器人的最大线加速度和最大线减速度、最大角加速度和最大角减速度、以及所述机器人当前的线速度和角速度，确定所述机器人的电机加减速度约束；

基于所述机器人的最大减速安全距离，确定所述机器人的安全约束；

基于所述最大速度和最小速度约束、所述电机加减速度约束、以及所述安全约束，来确定所述机器人的速度区间。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述动态障碍物信息和所述速度区间，来优化所述动态窗口算法的评价函数，包括：

确定所述机器人的预测轨迹的终点方位与目标方位的夹角差以及所述预测轨迹末端点位置至最近障碍物处的距离，其中，所述终点方位是所述机器人在当前速度下，所述预测轨迹末端的朝向，所述目标方位是所述目标位置的方位；

基于所述终点方位与所述目标方位的夹角差、所述预测轨迹末端点位置至最近障碍物处的距离、以及当前速度大小的评价函数，来优化所述动态窗口算法的评价函数。