[发明专利]一种自主路径规划与避障系统及方法

权利要求书

1.一种自主路径规划与避障系统，其特征在于，包括：信息获取模块、避障模块和路径规划模块；

所述信息获取模块包括：用于获取机器人瞬时位置的GPS、用于获取机器人移动方向的航向传感器、用于获取周围环境信息的超声波传感器；GPS、航向传感器和超声波传感器安装在机器人上；

避障模块包括自适应神经模糊推理系统，用于根据接收到的信息获取模块测得的信息求得机器人需要偏转的角度；

路径规划模块根据信息获取模块及避障模块调整机器人的航向。

2.根据权利要求1所述的一种自主路径规划与避障系统，其特征在于，所述超声波传感器数量为三个，分别安装在机器人的右、中、左三个部分。

3.一种自主路径规划与避障方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.利用信息获取模块获取机器人的位置、移动方向以及周围的环境信息；

S2.判断机器人与障碍物距离的远近，若距离为近，则执行步骤S3，若距离为中或远，则执行步骤S4；

S3.利用避障模块控制机器人转向，转向之后执行步骤S1；

S4.利用路径规划模块调整机器人的航向。

S5.判断机器人是否到达目标位置，若到达目标位置运动结束，若没有到达目标位置则执行步骤S1。

4.根据权利要求3所述的一种自主路径规划与避障方法，其特征在于，所述步骤S2分别预设近、中、远对应的距离范围，将信息获取模块获取到的机器人与障碍物之间的距离数据信息与对应的近、中、远预设距离范围对比，判断机器人与障碍物之间的距离为近、中、远中的一个。

5.根据权利要求4所述的一种自主路径规划与避障方法，其特征在于，所述步骤S3避障模块的自适应神经模糊推理系统包括输入层、模糊化层、裁决层、归一化层、评价层和去模糊化层；输入层包括右、中、左三个超声波传感器获得的机器人与障碍物之间的距离数值；裁决层、归一化层和评价层中都含有27个节点。

6.根据权利要求5所述的一种自主路径规划与避障方法，其特征在于，所述模糊化层利用隶属函数确定每个节点数值相对于预设的近距离范围的隶属度值，隶属函数计算公式为：

式中：x为输入层输入的数值；j为节点数；α、β、γ为参数；

裁决层的计算公式为：

w_j＝μ(L)μ(F)μ(R)

式中：w为权重；L、F、R为左、中、右三个超声波传感器的输入值；

归一化层的计算公式为：

评价层的计算公式为：

式中：d为精确输出函数，精确输出函数的计算公式为：

d_j＝p_jL+q_jF+r_jR+s_j

式中：p_j、q_j、r_j、s_j为模糊推理模块的线性结果参数；

去模糊化层将所有评价层节点得到的结果相加，得到机器人的转向角度值。

7.根据权利要求3所述的一种自主路径规划与避障方法，其特征在于，所述步骤S4机器人的航向计算公式为：

θ＝tan^-1[(y₂-y₁)/(x₂-x₁)]

式中：S为机器人与目标位置的距离；x₁为移动机器人的横坐标；y₁为移动机器人的纵坐标；x₂为目的地的横坐标；y₂为目的地的纵坐标；θ为机器人从原点偏转的角度；φ为当前头部轨迹与期望路径之间的角度；为通过航向传感器获取机器人移动方向向量；为机器人到目的地的方向向量。

8.根据权利要求3所述的一种自主路径规划与避障方法，其特征在于，所述步骤S5判断机器人是否到达目标位置的计算式为：

S＜S^TH

式中：S^TH为设定的距离阈值。