【摘要】 本发明公布了一种存在混合地形和区域不确定障碍物环境的机器人全局路径规划方法，旨在保障机器人在混合地形环境下以最低风险程度完成任务。步骤如下：(1)探测并构建机器人工作环境模型，包括运动起始点和目标点、静态障碍物位置和形状、不确定障碍物的可能覆盖区域、涵盖的地形类型和区域；(2)采用包含地形可通行程度的加权可通行长度作为路径评价性能指标一；(3)采用描述不确定障碍物区域覆盖度的路径包容度作为路径评价性能指标二；(4)根据与静态障碍物之间的穿越程度构建路径可行区间，实现高效的路径可行性判断和修复；(5)提取优势路径公共片段，并用于自动生成可行性路径；(6)针对(3)和(4)给出的两个性能指标，采用多目标文化算法实现路径进化优化。 【专利类型】发明授权 【申请人】中国矿业大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】221116 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学科技处 【申请人地区】中国 【申请人城市】徐州市 【申请人区县】铜山区 【申请号】CN201210376358.5 【申请日】2012-10-08 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102854880B 【公开公告日】2014-12-31 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102854880B 【授权公告日】2014-12-31 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G05D1/02 【发明人】郭一楠; 程健; 朱元顺; 杨梅 【主权项内容】一种面向混合地形区域不确定环境的机器人全局路径规划方法，其特征是：具体步骤如下：步骤1：探测并确定机器人的工作环境信息，包括机器人的起始点和目标点、静态障碍物的位置和形状、区域不确定障碍物的可能覆盖区域，以及不同地面状况的类型和区域；步骤2：根据上述环境信息和移动机器人运动步长，对机器人工作环境进行建模，最终形成一条有限点序列表示的机器人路径；(2.1)在全局坐标系O-XY中，将机器人的运动空间转化为二维有限平面根据机器人运动的最大步长，对该二维有限平面沿各方向轴进行均匀分割，形成Nx×Ny个栅格：Nx=(x‾ -x‾ )/St]]>Ny=(y‾ -y‾ )/St]]>每个栅格gl采用整数或者栅格中心点坐标进行标记：标记机器人的起始点和目标点分别为和则机器人运动路径表示为点序列路径中的每个转折点通过全局坐标系O-XY中的相应栅格点标记，记为由此，也获得该规划问题的决策变量编码，以及每个进化个体所表达的物理意义；可见，决策变量空间中的每个点构成一个编码元素，进而组成一个进化个体；一个进化个体就决定了一条机器人全局路径；(2.2)根据探测得到的静态障碍物位置和形状，将其简化为在全局坐标系O-XY的最小多边形，并标记该多边形覆盖区域为不可行区域；(2.3)根据探测得到的机器人运行环境中不确定障碍物的可能活动区域，确定其概率模型为ρ (pi, qbl)=1d(pi, qbl)< d‾ 0d(pi, qbl)>d‾ e-λ d(pi, qbl)else]]>式中，取决于障碍物最大活动区间，d取决于障碍物自身形状；(2.4)根据探测得到的机器人运行环境中不同区域的地貌特征，采用模糊数描述各类地形即地面状况的粗糙度和覆盖度，利用模糊规则确定各类地势的摩擦系数：①确定不同地形的粗糙度对机器人运行的影响程度，定义其隶属函数：μ r(te)=0.2te=concrete0.5te=mud0.9te=grass1te=sand]]>②确定不同地形覆盖范围对机器人运行的影响程度，定义其隶属函数：μ c(ste)=exp(-(ste-α )2/ω 1)ste< α exp(-(ste-α )2/ω 2)ste≥ α ]]>式中，为地形te的覆盖率，Ate和A分别为地形te的覆盖面积和地图面积；③采用模糊综合策略确定各类地形的可通行程度，即摩擦系数Cte：Cte＝Π(μc(ste), μr(te))步骤3：确定用于评价路径优劣的两个性能指标，即该路径规划问题的目标函数为：包含地形信息的路径加权可通行长度和规避区域不确定障碍物的路径包容度；(3.1)标记机器人的起始点和目标点分别为和采用表示路径pi中相邻转折点与之间的子路径长度，表示子路径所处地形的摩擦系数，则的路径加权可通行长度计算为Dpi=Σ j=1 【当前权利人】中国矿业大学 【当前专利权人地址】江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学科技处 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000466007570L 【引证次数】12.0 【被引证次数】2 【自引次数】2.0 【他引次数】10.0 【被他引次数】2.0 【家族引证次数】12.0 【家族被引证次数】61

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