一种针对栅格图模型下的移动机器人路径优化方法与流程

技术特征：
1.一种针对栅格图模型下的移动机器人路径优化方法，设定已知真实环境栅格化建模后的0
‑
1矩阵m，以及算法初步给出的最短路径的节点列表
퐿
=[(0,0),(,
푥
‑
1. ,,
푦
‑
1.
),(,
푥
‑
2. ,,
푦
‑2.),
…
(,
푥
‑
푛
. ,,
푦
‑
푛
.)]，其中，每个元素(,
푥
‑
i ,,
푦
‑
j
)代表坐标第i列第j行的节点，并定义路径节点列表中所有发生转折的节点成为转折点，所有与障碍物“擦肩而过”的节点称为临界点，考虑到这两种节点中的一部分将构成最终优化路径的转折点，将这两种转折点与临界点统称为奇异点，其特征在于包括以下步骤：s1、找到路径节点列表中的所有奇异点，存入并输出列表l1；s2、令i=0；s3、并判断i≤len(l1)
‑
2(其中len(l1)为列表l1的长度)，若满足则执行s4，否则执行s9；s4、依次从l1中取出位置为i、i 1、i 2的三个节点信息并设为a、b、c；s5、判断b是否为临界点，若是，则令i = i 1，并执行s2，否则执行s6；s6、调用优化函数opt_fun()，并将返回结果存于result变量中，执行s7；s7、判断result是否为空，若是，执行s7.1；若否，则执行s8；s7.1、此时，代表a、c节点可以直接相连，删除节点b，并令i = i
‑
1，执行s3；s8、若为否，则代表a、c无法直接相连，需要添加中间节点result，即在a、b之间插入新节点result，并令i = i 1，执行s3；s9、输出l1，即为优化后的最短路径节点信息；其中，优化函数opt_fun()的主要步骤如下：s1、调用is_accross_barrier(a,c)函数判断a、c两个节点是否能直接连接，并将结果存入re中，执行s2；s2、是否re[0]=true，若是，执行s3；否则执行s4；s3、返回值none，退出子程序；s4、调用deep_opt(a,b,c)进行优化，并将结果存于pot中；执行s5；s5、返回值pot，退出子程序。2.根据权利要求1所述的一种针对栅格图模型下的移动机器人路径优化方法，其特征在于：所述is_accross_barrier(a,c)函数判断a、c两点之间是否能直接连接的方法如下：借助分治算法的思想，通过逐个优化处理局部线段，最终将所有的局部优化结果进行组合，从而构成整体的优化最终效果；整体优化问题转化为局部的优化问题，经过一定分析可得，局部的待处理情况主要分为可直接连接与不可直接连接两种，具体方法是，连接s与t，设为线段q，则通过微元法从q上，以s为起点，以t为终点，选取n个等间距点，先依据其坐标判定其所处的栅格的坐标，检查该栅格是否存在障碍物，若所有等间距点所处的栅格皆为非障碍物栅格，则意味着两点可以直接连接，反之，则不能直接连接。3.根据权利要求1所述的一种针对栅格图模型下的移动机器人路径优化方法，其特征在于：所述deep_opt(a,b,c)函数寻找a、c两点之间中介节点的方法如下：
先连接s与t，依据公式在st上找到m＇，连接mm＇，以m为起点，以m＇为终点，选取若干等间距点m
‑
1 ,,m2. ,m
3 ,
…ꢀ
,m
n
，逐一取出，并判断s
‑
m
i
–
t是否可以直接连接，若可以直接连接，则继续判断s
‑
m
i 1
–
t，否则，当存在某一条边不能直接连接时，先找到阻隔的障碍物栅格的位置，判断其4个顶点分别与线段sm
i 1
与线段m
i 1 t的距离，找到距离最小的那个顶点，如图7中，顶点p为距离最小的顶点，因此，顶点p为中介节点。

技术总结
本发明涉及一种针对栅格图模型下的移动机器人路径优化方法，通过将路径看成一段绳子，然后从起点以及终点向外拉动，随着绳子渐渐绷直，起点至终点之间的绳长会越来越小，直到绳子无法再被拉伸，此时，起点至终点之间的绳长达到最小值，即对应路径的最小状态。大量的仿真结果表明，采取本发明优化后的栅格图下的路径长度，较之未处理前有明显地降低，且能有效地减少路径中地转向次数，更符合实际机器人移动的实际情况。人移动的实际情况。


技术研发人员：李东东 王雷 江本赤 王安恒 黄胜洲 王风涛 耿赛 马康康
受保护的技术使用者：安徽工程大学
技术研发日：2021.07.26
技术公布日：2021/10/8