[发明专利]一种高铁巡检机器人的路径规划方法及系统

说明书

本发明公开一种高铁巡检机器人的路径规划方法及系统，方法包括：获取高铁站的环境信息，根据环境信息构建点云地图，其中，点云地图中包含静态障碍物点云和动态障碍物点云提取静态障碍物点云，根据静态障碍物点云构建2D栅格地图，并在2D栅格地图中使用改进的算法进行全局路径规划，生成全局最优路径；对巡检机器人进行运动学建模，并基于改进的DWA算法控制巡检机器人在沿着全局最优路径巡检时躲避局部动态障碍物，使得到最终巡检路线。提高了巡检路径生成速率，增强了对动态障碍物躲避能力，控制了巡检机器人能量消耗，有利于高铁站巡检机器人的应用。

技术领域

本发明属于路径优化技术领域，尤其涉及一种高铁巡检机器人的路径规划方法及系统。

背景技术

高铁站数量多、建筑规模大 、现场环境复杂。传统仅靠肉眼巡视的模式，不仅工作量大、信息传递慢、效率低、维护成本高，且一旦危险发生时不能及时响应处理，高铁站巡检机器人的出现有效缓解了这些问题，所以高铁站巡检机器人是近几年的研究热点。国内外学者在巡检机器人方面，进行了大量的研究，巡检机器人是一种能够自主运动，识别障碍物，生成运动轨迹并按照轨迹运动的智能系统，路径规划是巡检机器人诸多技术中不可或缺的重要组成部分，目的是在含障碍物空间中规划出一条无碰撞且距离最近的路径。

根据目前的研究成果来看，RRT算法是一种经典的基于图采样算法，同样可以应用于路径规划问题；然而，RRT算法存在以下不足：（1）不是最优解；（2）节点采样效率低下；（3）路径不平滑；（4）无法躲避局部动态障碍；因此，RRT算法仍然存在有一些缺陷，使得算法容易陷入局部最优，在进行巡检机器人路径规划时，往往达不到理想的路径规划效果。

为此，本发明提出了一种高铁巡检机器人的路径规划方法及系统。

发明内容

本发明提供一种高铁巡检机器人的路径规划方法及系统，克服了传统RRT算法存在的几点不足，显著减少随机采样点，缩短路径生成时间同时有效的躲避动态障碍物。

第一方面，本发明提供一种高铁巡检机器人的路径规划方法，包括：获取高铁站的环境信息，根据所述环境信息构建点云地图，其中，所述点云地图中包含静态障碍物点云和动态障碍物点云；提取所述静态障碍物点云，根据所述静态障碍物点云构建2D栅格地图，并在所述2D栅格地图中使用改进的算法进行全局路径规划，生成全局最优路径；对巡检机器人进行运动学建模，并基于改进的DWA算法控制所述巡检机器人在沿着所述全局最优路径巡检时躲避局部动态障碍物，使得到最终巡检路线，其中，得到最终巡检路线过程具体包括：

在全局化时生成的栅格地图上加入动态障碍物信息，同时将全局最优路径中的个路径点坐标存入集合中，并根据预设选取公式在集合中选取预设个数的路径点作为局部路径规划的临时目标点，其中，预设选取公式为：

，

式中，为临时目标点坐标，为临时目标节点筛选系数，为第个路径点坐标，为静态障碍物权值，为动态障碍物权值，为巡检机器人的质量；

计算预设个数的表达式为：

，

式中，为目标点个数权重，为第个路径点坐标，为第个路径点坐标，为起始节点，为目标点；

通过调节左右轮驱动速度来控制巡检机器人沿着局部路径规划的临时目标点移动，并对巡检机器人进行运动学建模，其中，运动学建模中包含巡检机器人的最大速度、最大加速度、线速度和角速度；

融合人工势场算法，给局部动态障碍物增加斥力场，约束巡检机器人的最大速度和最大加速度；

根据获取的动态障碍物信息预测动态障碍物的速度和航向，根据所述动态障碍物的速度和航向优化巡检机器人的线速度和角速度，其中，预测动态障碍物的速度和航向的表达式为：

，

，

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