申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2022-07-13

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN115307636B

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20;G01C21/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2022.11.25#实质审查的生效;2022.11.08#公开

摘要：本发明公开了一种智能轮椅自主导航方法，包括全局路径规划和局部路径规划两部分；使用A*算法作为全局路径规划算法，同时使用弹性时间带算法TimeElasticBand，TEB算法作为局部路径规划算法，设计了在特定场合实现自主导航的智能轮椅系统，为解决医院的老年人和病人行动难以及缺少看护的问题，以及为智能化医疗，医院人性化服务做出一定程度的贡献。

主权项：1.一种智能轮椅自主导航方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：所述智能轮椅自主导航方法包括全局路径规划和局部路径规划两部分；步骤2：全局路径规划采用A*算法；A*算法是一种启发式搜索算法，相比于盲目搜索算法——广度优先搜索和深度优先搜索，A*算法通过加入估价函数fn：fn＝gn+hn使得搜索朝着固定方向进行；在fn中，gn表示搜索到当前节点已经付出的代价，启发函数hn表示当前节点到目标节点的预估代价，将二者进行加权评估由此得到估价函数；将搜索节点分为两类，即已经遍历过的节点和未遍历过的节点；步骤3：局部路径规划采用改进TEB算法；步骤3-1：TEB算法对全局路径规划的结果进行优化，在二维平面上用三个变量来表示智能轮椅的位姿：Xi＝xi,yi,βi式中，xi，yi对应智能轮椅在map坐标系的位置，βi对应智能轮椅在map坐标系的姿态，每两个相邻位姿之间经过的时间为△T；目标函数的数学描述为： 其中fB表示综合各种约束条件后的目标函数，fkB表示各项约束函数，rk为各项约束条件的权重，B*为最优TEB轨迹；步骤3-2：对TEB算法进行改进，采用距离分级策略进行安全性优化；所述距离分级策略以机器人中心，机器人和障碍物的距离为半径d；在进行路径规划时，通过半径d将现有区域按照与障碍物之间的距离分为3个等级的区域：即将机器人与障碍物之间的距离从近到远分为碰撞区、概率碰撞区和安全区，对应两个距离参数r1和r2，r1r2；当d＝r1时，将此区域作为碰撞区，并且不在导航规划出的路径中出现；当r1d＝r2时，将此区域作为概率碰撞区，在导航设计中将经过此区域的路线作为备选路线而非首选路线；当dr2时，将此区域作为安全区，在路线选择时优先考虑经过此区域的路线作为首选路线；如果不存在安全区或者路线冲突，再考虑将概率碰撞区作为次安全路线，否则认为没有安全路线可用，机器人静止等待障碍物远离；步骤3-3：引入加速度约束，将加速度的变化率限定在一个范围；将加速度约束添加到超图中，设加速度变化率为j0，定义j0满足的加速度约束条件如下所示： 其中j0lin和j0rot分别是j0对应的线加速度变化率和角加速度变化率，a0lin、a0rot分别表示a0对应的线加速度和角加速度，a1lin、a1rot分别表示a1对应的线加速度和角加速度，△T0、△T1、△T2分别表示相邻位姿之间的时间间隔；结合加速度约束，限制线加速度和角加速度的变化范围，并将上述约束在局部路径规划的起始状态、中间状态和终止状态中进行应用；步骤3-4：采用TEB+VO算法组合进行多个导航之间的优化；VO算法将可能发生在碰撞区域内的速度剔除，选取不在碰撞区域内的最优速度；考虑到多个运动的物体，VO算法将多个物体的绝对运动变为一个物体的相对运动。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 一种智能轮椅自主导航方法

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