申请/专利权人：江南大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117824652A

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于安全人工势场和RRT*的机器人路径规划方法，涉及移动机器人路径规划技术领域，该方法包括：给定移动机器人的起始节点和目标节点，并录入运动模型与障碍物信息；建立自适应引力势场和自适应斥力势场，并基于引力与斥力的矢量合力确定扩展树生长方向；将矢量合力与运动约束相结合确定随机采样范围，结合运动模型确定新节点的坐标；连接新节点和最近节点并进行障碍物碰撞检验，若发生碰撞，则重新选取采样节点；若未发生碰撞，则基于最小代价路径，重写新节点的父节点并进行重新布线，以得到最优移动路径。本方法基于安全人工势场解决了随机树扩展方向缺乏足够指向性的问题，还能生成契合移动机器人运动态势的平滑路径。

主权项：1.一种基于安全人工势场和RRT*的机器人路径规划方法，其特征在于，包括：在目标空间中，给定移动机器人的起始节点和目标节点，并将移动机器人的运动模型与障碍物信息录入；初始化路径规划参数，并将所述起始节点作为扩展树的初始点进行扩展；对目标节点建立自适应引力势场，障碍物处建立自适应斥力势场，并计算目标节点引力与障碍物斥力二者的矢量合力，以确定扩展树生长方向；将所述矢量合力与运动约束相结合确定节点的随机采样范围，根据随机选取的采样节点和所述运动模型确定新节点的坐标；连接所述新节点和最近节点并进行障碍物碰撞检验，若发生碰撞，则重新选取采样节点；若未发生碰撞，则基于最小代价路径，重写新节点的父节点，并在新节点邻域内对扩展树进行重新布线，以得到所述移动机器人的最优移动路径。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江南大学 一种基于安全人工势场和RRT*的机器人路径规划方法

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