[发明专利]一种具有概率完备性的机器人最优化点到区路径规划方法在审
| 申请号： | 201810498537.3 | 申请日： | 2018-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN109737961A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 尤波;李智;陈潇磊;丁亮;高海波;许家忠 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种具有概率完备性的机器人最优化点到区路径规划方法，在明确机器人路径规划的起点和目标区域，以及不可通行的障碍物区域之后，栅格化表达距离场形式，通过将路径表达为一个协变代价函数在距离场内的寻找最优解的过程，路径就是最优函数的自变量，为了保证在起点和目标区域约束有效，推导出原路径规划问题的对偶形式，对该代价函数进行寻优计算，所得最优值的解就是最终路径。当此最优化求解过程陷入局部极小时，就切换到基于结合模拟退火和协变代价函数的路径规划方法，来保证路径规划的概率完备性，即提高路径规划成功率。本发明解决了传统路径规划方法更多侧重于到点的规划，不能有效解决点到目标区域规划的问题，同时藉由引入模拟退火方法与协变代价函数相结合的具有概率完备性的方法，可以确保路径规划的成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 路径规划 代价函数 完备性 目标区域 最优化 概率 模拟退火 成功率 机器人 自变量 机器人路径规划 障碍物区域 传统路径 对偶形式 规划问题 路径表达 求解过程 有效解决 最终路径 规划 距离场 原路径 栅格化 最优解 推导 寻优 保证 通行 引入 | ||
【主权项】：
1.一种具有概率完备性的机器人最优化点到区路径规划方法，其特征在于，机器人在距离代价地图中进行从起点到目标区域的基于最优化方法的路径规划，优化过程中以路径为自变量的代价函数是由随着每次迭代生成的路径协变的目标代价函数和平滑代价函数构成，目标代价函数和平滑代价函数都对路径变化产生影响，当基于优化的路径规划方法陷入局部极小时，就切换到基于结合模拟退火和协变代价函数的路径规划方法，来保证路径规划的概率完备性，即提高路径规划成功率。
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