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申请/专利权人：无锡物联网创新中心有限公司

摘要：本发明涉及路径规划技术领域，具体公开了一种基于改进的双向RRT算法的动态路径规划方法，包括：在当前路径规划周期内通过启发式搜索或者随机搜索确定出一个新结点；通过回溯找到当前路径规划周期内新结点的所有父结点，以生成当前路径规划周期内的多条候选路径，并确定出最佳路径；然后依次确定出后续所有路径规划周期内的最佳路径，直至后续路径规划周期内的新结点与目标点之间的距离小于距离阈值；根据所有路径规划周期内的最佳路径生成一条从起点到终点的完整路径；对从起点到终点的完整路径进行平滑和剪枝处理，以得到最终路径。本发明能够在多个场景下表现出更高的规划速度、较少的扩展结点、更短有效路径和更高平滑性。

主权项：1.一种基于改进的双向RRT算法的动态路径规划方法，应用在机器人路径规划中，其特征在于，所述基于改进的双向RRT算法的动态路径规划方法包括：步骤S1：设置路径规划的起点、终点、搜索步长、概率阈值和距离阈值；步骤S2：根据所述概率阈值选择启发式搜索或者随机搜索，在当前路径规划周期内通过启发式搜索或者随机搜索确定出一个新结点；步骤S3：通过回溯找到当前路径规划周期内新结点的所有父结点，以生成当前路径规划周期内的多条候选路径，并从所述当前路径规划周期内的多条候选路径中确定出最佳路径；然后循环执行步骤S2-S3，依次确定出后续所有路径规划周期内的最佳路径，直至后续路径规划周期内的新结点与目标点之间的距离小于所述距离阈值；步骤S4：根据所有路径规划周期内的最佳路径生成一条从起点到终点的完整路径；步骤S5：对所述从起点到终点的完整路径进行平滑和剪枝处理，以得到从起点到终点的最终路径；其中，所述根据所述概率阈值选择启发式搜索或者随机搜索，在当前路径规划周期内通过启发式搜索或者随机搜索确定出一个新结点中，还包括：计算出上一路径规划周期内的新结点与目标点之间的欧几里得距离hdist，以及计算出上一路径规划周期内的新结点与当前方向上障碍物之间的距离hobs；计算出当前路径规划周期内的距离指标Hdist和障碍物指标Hobs；其中，计算公式如下： 其中，dmax为起点与终点之间的距离，dmin为距离阈值，k为调整参数；计算出整体启发搜索概率PH，计算公式如下：PH＝α*Hdist+β*Hobs其中，α、β分别为评价的加权系数；根据整体启发搜索概率PH和所述概率阈值Ptar选择启发式搜索或者随机搜索； 当启发搜索概率PH大于概率阈值Ptar时，在当前路径规划周期内通过启发式搜索xgoal确定出一个新结点；当启发搜索概率PH大于随机概率值P且小于概率阈值Ptar时，在当前路径规划周期内通过启发式搜索xgoal确定出一个新结点；当启发搜索概率PH小于随机概率值P时，在当前路径规划周期内通过随机搜索SampleFree确定出一个新结点；其中，所述通过回溯找到当前路径规划周期内新结点的所有父结点，以生成当前路径规划周期内的多条候选路径，并从所述当前路径规划周期内的多条候选路径中确定出最佳路径中，还包括：当所述当前路径规划周期内的新结点探索搜索空间时，在以新结点为中心的一定半径范围内搜索所有父结点，以生成当前路径规划周期内的多条候选路径；计算出当前路径规划周期内的每条候选路径的路径长度代价值length、障碍物代价值obstacle和平滑代价值smooth，计算公式分别如下：legnth＝∑distancenode_i,node_i+1obstacle＝∑distancenode_i,obstaclesmooth＝∑angle|node_i,node_i+1|其中，distancenode_i,node_i+1指每条候选路径上的第i个结点与第i+1个结点之间的距离，distancenode_i,obstacle指每条候选路径上的第i个结点与障碍物之间的距离，angle|node_i,node_i+1|指每条候选路径上第i个结点的角度与第i+1个结点的角度之间的差值绝对值；根据当前路径规划周期内的每条候选路径的路径长度代价值length、障碍物代价值obstacle和平滑代价值smooth，计算出当前路径规划周期内的每条候选路径的总代价值C，计算公式如下：C＝w1*length+w2*obstacle+w3*smooth式中，w1、w2、w3分别是加权系数；根据当前路径规划周期内的每条候选路径的总代价值C，从所述当前路径规划周期内的多条候选路径中确定出总代价值C最小的候选路径，将总代价值C最小的候选路径作为当前路径规划周期内的最佳路径。

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