结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法与流程

技术特征：

1.一种结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法，它包括：

步骤1.1、全局栅格法路径规划：利用栅格法得到一条从起始点到目标点的全局最优路径；

步骤1.2、向目标点运动：判断是否遇到障碍物，无则继续向目标点运动，有则进行局部避障路径规划，直到达到目标点；

步骤1.3、局部避障路径规划、运用参数可变的人工势场法进行避障路径规划，并判断是否到达目标点，无则继续返回步骤2，到达则结束。

2.根据权利要求1所述的结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法，其特征在于：步骤1所述利用栅格法得到一条从起始点到目标点的全局最优路径的方法包括：

步骤2.1、栅格化场地，确定目标点、障碍物和机器人自身所在栅格在全局地图中的坐标；

步骤2.2、初始化栅格，将有障碍物的栅格标为1，将自由栅格标为0；

步骤2.3、搜索机器人相邻栅格，选出自由栅格，定义评价函数h(Grid[i,j])用来计算此栅格中心点与目标栅格中心点的距离：

$h(Grid\[i,j\])=\sqrt{{(goal.y-Grid\[i,j\].y)}^2+{(goal.x-Grid\[i,j\].x)}^2},$

Grid[i,j]为机器人相邻的栅格的坐标，goal代表目标点栅格的坐标；

步骤2.4、比较各栅格的h(Grid[i,j])值，选出使h(Grid[i,j])最小的那个栅格Grid[i,j]_min,将Grid[i,j]_min栅格作为机器人下一步要运动至的栅格；

步骤2.5、判断机器人是否到达目标点,未到达则转至步骤1.3，到达则任务完成，进入下一个任务。

3.根据权利要求1所述的结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法，其特征在于：步骤3所述的运用参数可变的人工势场法进行避障路径规划的方法包括：

步骤3.1、参数初始化，初始化势场函数的参数，所述势场函数包括排斥势函数和引力势函数；

步骤3.2、通过全局激光雷达判断所遇到的障碍物是否运动，无则直接根据初始化的参数计算斥力与引力，并直接跳转到步骤3.4，有则通过全局激光雷达获取障碍物的运动矢量与相对机器人的位置；

步骤3.3、根据障碍物的的运动矢量相对机器人的位置，调节势场函数的参数，并计算机器人所受斥力矢量和引力矢量；

步骤3.4、判断机器人所受引力和斥力的方向，相反则机器人往引力的垂直方向上运动距离d以避免机器人进入极值点；

步骤3.5、计算机器人所受势场合力矢量，控制机器人沿合力方向运动。

4.根据权利要求3所述的结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法，其特征在于：步骤3.1所述初始化势场函数的参数，所述参数包括：机器人此时位置与激光雷达所观测到的障碍物之间的距离d1，斥力加权系数k1，机器人此时位置与目标位置点之间的距离d2，引力加权系数k2。

5.根据权利要求3所述的结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法，其特征在于：所述排斥势函数表达式为：

式中：d₁为机器人测量点与障碍物的距离，d_max为势场作用的最大范围，k₁为加权系数；

机器人受的斥力计算公式为：

斥力的角度为：

$\mathrm{\θ}=\mathrm{\π}+arctg\left(\frac{y_{obst}-y_{robot}}{x_{obst}-x_{robot}}\right).$

6.根据权利要求3所述的结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法，其特征在于：所述引力势函数表达式为：

U_a＝k₂s

式中：k₂为加权系数，s为机器人离目标点的距离；

机器人受到的引力数值为：F_a＝k₂；

引力的角度为：

${\mathrm{\θ}}_a=arctg\left(\frac{y_{goal}-y_{robot}}{x_{goal}-x_{robot}}\right)$

式中：(x_obst,y_obst)为障碍物在全局地图中的坐标，(x_robot,y_robot)为机器人在全局地图中的坐标。

7.根据权利要求3所述的结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法，其特征在于：所述计算机器人所受势场合力矢量的计算公式为：

合力的大小：

合力的方向：

式中：F_r为斥力、F_a为引力，F_rx为F_r在x轴方向的分力、F_ry为F_r在y轴方向的分力；F_ax为引力F_a在x轴方向的分力、F_ay为引力F_a在y轴方向的分力。