申请/专利权人：苏州大学

申请日：2023-10-26

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN117387649B

主分类号：G01C21/34

分类号：G01C21/34;G01C21/00;G05D1/246;G05D1/644

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明提供一种概率自更新的不确定环境机器人自适应导航方法及系统，涉及机器人运动规划技术领域，该方法获取周围环境信息，构建原始二维栅格地图；对地图进行拓扑化，并设置拓扑边代价；初始化门关概率；更新本次导航任务的门关概率信息；利用改进A*算法求解不确定环境下机器人的导航策略；根据所述导航策略，机器人从当前位置向子目标点导航行驶；判断机器人是否被障碍阻塞；判断机器人是否到达终点；最终实现不确定环境机器人自适应导航。本发明解决了忽视不确定性的问题，综合考虑路径长度和不确定性，使机器人选取更安全的路径，并提高了在不确定环境中的导航效率。

主权项：1.一种概率自更新的不确定环境机器人自适应导航方法，其特征在于，包括：S1：获取周围环境信息，构建原始二维栅格地图；S2：对所述原始二维栅格地图进行拓扑化，并设置拓扑边代价，得到拓扑地图，其中所述拓扑地图包括起点和终点；S3：基于拓扑地图，初始化门关概率；S4：更新本次导航任务的门关概率信息，开始一次新的导航任务；S5：根据起点，终点，拓扑图的节点，边以及代价和拓扑地图中门关概率信息，利用改进A*算法求解不确定环境下机器人的导航策略；S6：根据所述导航策略，机器人从当前位置向子目标点导航行驶；S7：判断机器人是否被障碍阻塞，如果是，则立即停止移动，并更新当前位置以及门关信息并执行步骤S5；如果否，则执行步骤S8；S8：判断机器人是否到达终点，如果否，则执行步骤S6；如果是，则解析本次导航中的门开关状态，并保存本次导航任务中确定开启和关闭的门；S9：根据本次导航任务中的门开闭状态，计算出下一次导航任务中门关概率信息，并执行步骤S4；其中在步骤S9中，根据本次导航任务中的门开闭状态，计算出下一次导航任务中门关概率信息的方法具体包括：S91：在第一次任务开始前，对于所有的门关事件设置总例数为2，正例数为1；S92：读取本次导航任务中的门开闭状态，对于所有状态为关的门，将正例数与总例数加1，对于所有状态为开的门，仅将总数加1；S93：针对每扇门根据威尔逊置信区间分别计算置信区间均值mean作为概率估计的修正值，其中区间均值mean计算方法为： 式中，w-表示置信区间下限；w+表示置信区间上限；z表示正态分布的分位数，为固定参数，在95％置信水平下z取1.96；n表示实验中的总例数；p表示实验中的正例数占总数的比例，若k表示正例数，则

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州大学 概率自更新的不确定环境机器人自适应导航方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD