一种混合的机器人动态路径规划方法

摘要

本发明公开了一种混合的机器人动态路径规划方法，该方法能够应用在环境信息部分已知且同时存在未知的动态和静态障碍物的情况下。针对上述情况先用一种遗传算法作为全局规划方法得到全局路径，再用改进的人工势场法进行局部规划。在局部规划中本发明还考虑了机器人以及障碍物的速度加速度信息，所以对处理动态路径规划有较好的效果，除此之外还考虑了全局规划路径对局部规划的作用。本发明实现简单，得到的机器人路径较为优化，同时在应用中表现出良好的灵活性。

主权项

一种混合的机器人动态路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：利用视觉传感器获得环境信息，包括环境中已知静态障碍物信息、目标点信息以及机器人自身的位置信息；步骤2：在步骤1中得到的环境信息用栅格法表示，得到栅格地图，栅格的大小取决于规划精度；步骤3：对于步骤2中得到的栅格地图用遗传算法进行全局的路径规划，得到一条全局的路径，该路径为一条折线；步骤4：从步骤3中得到的折线中提取折点以及全局目标点、起点作为局部规划所需的关键点，这些关键点为局部规划的局部目标点；步骤5：利用移动机器人周边的动态静态障碍物以及步骤4中所述的关键点作为局部目标点,采用人工势场法（APF）构造势场环境，同时势场环境中还加入了由步骤4中的得到的相邻关键点连接而成的线段对机器人的吸引力势场；步骤6：机器人在步骤5构造的势场环境中受到吸引力和排斥力，在合力的作用下运动，进行局部目标规划；步骤7：判断机器人当前的位置是否到达步骤4所述的局部目标点，如果到达局部目标点则更新目标点为下一个关键点作为局部目标点并转向步骤5重新构造局部势场环境；步骤8：如当前的局部目标点为环境的全局目标点则当机器人到达全局目标点后方法结束；