申请/专利权人：珠海一微半导体股份有限公司

申请日：2021-03-08

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN113009916B

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D1/246;G05D1/65;G05D1/633;G05D1/644;G05D1/247;G05D105/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2021.10.22#著录事项变更;2021.07.09#实质审查的生效;2021.06.22#公开

摘要：本发明公开一种基于全局地图探索的路径规划方法、芯片及机器人，机器人执行所述路径规划方法的过程中，机器人基于四叉树的构建方法对四个象限区域内的目标点进行搜索选取，再基于构建的四叉树骨架（优化四叉树），采用深度优先原则、节点重复访问原则、距离最近原则对全局地图空间内分布的节点进行访问以确定出用于机器人遍历所述工作区域的路径，从而减少冗余的重复路径，保留由访问节点规划出的必要的重复路径，能够使得机器人在探索未知区域时更高效、更快速。

主权项：1.一种基于全局地图探索的路径规划方法，该路径规划方法包括：步骤1、预先通过支持路径随机扩展的算法在机器人构建的全局地图中创建出目标点，以覆盖全局地图对应的机器人的工作区域；其特征在于，还包括：步骤2、根据所述全局地图中预先创建出的目标点的位置特征，控制机器人从当前目标点扩展搜索当前划分的四个象限区域内的相关联的目标点，构建出全局地图内的优化四叉树，以筛选出用于机器人遍历所述工作区域的路径所需的目标点，其中，优化四叉树的节点都属于预先创建出的目标点；当前划分的四个象限区域是当前选取的目标点为原点的机器人平面坐标系的四个象限区域；从子节点的数目来看，所述优化四叉树包括二叉树、三叉树和四叉树；步骤3、基于所述优化四叉树的相邻接的节点的距离信息及其可到达性、所述优化四叉树的子树访问结束条件、所述优化四叉树的节点的访问重复性，按照从当前目标点往下的顺序访问所述优化四叉树中所有的节点位置，以规划出用于机器人遍历所述工作区域的路径；在所述步骤2中，所述根据所述全局地图中预先创建出的目标点的位置特征，控制机器人从当前目标点扩展搜索当前划分的四个象限区域内的相关联的目标点，构建出全局地图内的优化四叉树，以筛选出用于机器人遍历所述工作区域的路径所需的目标点的方法包括：步骤21、将距离机器人的初始位置最近的可探测的目标点确定为树的根节点，并控制机器人移动至该根节点，其中，所述根节点也是一个父节点，同时是优化四叉树唯一的根节点，然后进入步骤22；步骤22、每当机器人移动到的当前目标点配置为父节点时，分别在父节点下划分出的四个象限区域内至多扩展搜索一个子节点，使得在对应的象限区域内扩展搜索出的子节点是距离父节点最近且可到达的新的目标点，并从全局地图将每个象限区域内所扩展搜索出的子节点筛选出来和记录起来但不包括已经扩展搜索过的目标点，然后进入步骤23；步骤23、从步骤22所述的父节点处所划分的四个象限区域内扩展搜索出的子节点中选择出距离步骤22所述的父节点最近的一个子节点，并将这个最新选择出的子节点加入优化四叉树，再控制机器人移动到这个最新选择出的子节点，然后进入步骤24；步骤24、将最新选择出的子节点配置为下一个父节点，并重复步骤22至步骤23以继续扩展搜索相对应的子节点，直到机器人移动到叶子节点，再进入步骤25；其中，所述父节点、所述下一个父节点、所述子节点、所述叶子节点都属于所述步骤1创建出的目标点，也属于优化四叉树的节点；所述叶子节点是无法继续扩展出子节点的一种数据结构树的终端节点；位于机器人坐标系的原点处的父节点与其在所述四个象限区域内扩展搜索出的子节点都是相邻接的位置关系；在所述步骤2中还包括：步骤25、从机器人在所述步骤24中扩展搜索到的叶子节点开始，控制机器人沿着最新扩展搜索顺序的反方向移动，并判断所述反方向上是否搜索到存在未完全加入优化四叉树的子节点的父节点，是则进入步骤26，否则确定所述根节点对应记录的坐标位置与所有扩展搜索出的子节点对应记录的坐标位置已经构建成完整的优化四叉树；步骤26、步骤25所述反方向搜索出的父节点预先在步骤22扩展搜索出的子节点中，先选择出未被步骤24配置为父节点的第一子节点，再从这些第一子节点中继续选择出距离所述步骤25反方向搜索出的父节点最近且可到达的第二子节点，并将第二子节点加入优化四叉树，再控制机器人移动到这个第二子节点，然后返回所述步骤24。

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