[发明专利]一种机器人路径规划的方法

说明书

本发明涉及水下机器人路径规划领域，且公开了一种机器人路径规划的方法，包括以下步骤：基于二次采样和双向扩展策略以及路径缓存策略得到多策略改进的RRT*算法；引入基于优化启发函数和信息素更新规则策略的改进蚁群算法对搜索过程进行优化；改进的RTT*算法与改进后的蚁群算法相结合，形成多策略改进的RRT*算法，实现水下机器人三维空间多目标路径规划方法。该机器人路径规划的方法，将多种改进策略与RRT*算法相结合，形成改进的RRT*算法，可快速获得起始路径并且减少冗余，同时保证了准确度，可以通过改进的RRT*算法获得最优的规划路径。这些优点大大提高了水下机器人的路径规划效率，对建立高效的水下路径工程很有益处。

技术领域

本发明涉及水下机器人路径规划领域，具体为一种机器人路径规划的方法。

背景技术

现有的水下机器人路径规划设计方法只能解决计算量大、同一环境下多条规划路径结果不一致、搜索空间过大、路径搜索过程随机性太大和搜索过程收敛速度慢等问题的其中一个或者几个，在动态障碍物的情况下，路径规划成为一个复杂且耗时的过程，使工作过程变得繁琐且效率低，也不利于水下机器人路径规划的研究；

现有技术存在的缺点

由于使用统一随机抽样进行路径搜索的RRT算法稳定性较差，因此很难保证得到的结果是全局最优路径。

RRT*是一种基于统一随机抽样的搜索方法。虽然该算法可以在一定程度上获得最佳路径，但随着随机树大小的增加，计算量和内存消耗将以更快的速度增加。计算速度大大降低。RRT*算法可以看作是以牺牲一定的计算成本为代价对开关路径进行更好的优化。

本发明旨在将多种策略改进的多种算法相结合，限制算法的采样区域，压缩其无用的随机采样区域，建立水下机器人路径规划模型，利用该模型可以在三维障碍空间中完成最优路径的规划。利用MATLAB环境下的三维水下模拟空间对模型进行了充分论证，为此我们提出了一种机器人路径规划的方法。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种机器人路径规划的方法，解决了上述的问题。

(二)技术方案

为实现上述所述目的，本发明提供如下技术方案：一种机器人路径规划的方法，包括以下步骤：

第一步：基于二次采样和双向扩展策略以及路径缓存策略得到多策略改进的RRT*算法；

第二步：引入基于优化启发函数和信息素更新规则策略的改进蚁群算法对搜索过程进行优化；

第三步：改进的RTT*算法与改进后的蚁群算法相结合，形成多策略改进的RRT*算法，实现水下机器人三维空间多目标路径规划方法。

优选的，所述第一步中的二次采样和双向扩展策略包括以下内容：

从第二个节点开始，向后检查起始节点与当前节点之间的连接是否存在障碍物干扰；

如果有干扰，则删除节点；

如果没有干扰，则保留节点；

检查过程结束后，可以有效地删除路径中的冗余节点，同时，通过双向扩展随机树搜索策略查找初始路径的基础上，引入Dijkstra算法对扩展随机树进行二次采样以搜索节点矩阵，如果引入Dijkstra算法后优化路径的总成本较小，则更新路径并将其作为最优解，从而将初始路径更新为最优路径。

优选的，所述路径缓存策略包括以下内容：

采用路径缓存作为随机树的生长引导函数，从节点x_near生长新节点的改进的生长引导函数F(x_near)为：