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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明公开了一种人机共融的楼宇间路径规划方法、计算机装置及程序产品，通过机载激光雷达采集到的环境信息构建三维栅格地图，并基于行人与机器人运动特征的差异进行二维投影，分别生成面向行人和面向机器人的二维栅格地图，并依据面向机器人的二维栅格地图采用AMCL算法得到机器人的全局定位信息；行人预测模块通过对面向行人的二维栅格地图采用A*算法生成一条带有时间信息的、可跨越低矮障碍物等特殊环境的全局路径，并将该全局路径输入至路径规划模块；路径规划模块分为全局规划与局部规划，其中全局规划根据得到的机器人位置信息、目标位置信息以及行人路径信息生成一条基于行人预测与时空一致性约束的全局路径。本发明实现了全智能导航。

主权项：1.一种人机共融的楼宇间路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、装配有激光雷达的机器人在楼宇间行驶时，采集行驶过程中激光雷达环境信息，构建三维栅格地图并基于行人与机器人运动特征的差异进行二维投影，生成面向行人的二维栅格地图和面向机器人的二维栅格地图；S2、对面向行人的二维栅格地图采用引入时间信息的A*算法生成具有时空间信息的、面向行人的全局路径；S3、获取机器人全局位置，根据面向行人的全局路径对面向机器人的二维栅格地图采用A*算法，生成一条基于行人预测与时空一致性约束的、面向机器人的全局路径；S4、根据激光雷达采集到的环境信息，基于背景对消法进行动态行人轨迹预测，并依据预测轨迹以及面向机器人的全局路径，采用DWA局部规划算法进行动态避障；步骤S4的具体实现过程包括：i定义机器人局部代价地图为以机器人当前位置为中心，长、宽分别为lengthrobotlocal、widthrobotlocal；ii根据动态行人的二维坐标xrpc,t,yrpc,t以及其行驶速度vdo、航向角θdo预测动态行人行驶轨迹：其中，tpredict＝1,2,…,tdopredict，tdopredict为轨迹预测时长；动态行人行驶速度vdo及航向角θdo计算公式为：xrpc,t,yrpc,t为聚类点Pointcloudrt的坐标，xrkmeanstranspc,t-1,yrkmeanstranspc,t-1为聚类点Pointcloudrkmeanstrans,t-1的坐标，Pointcloudrtxrpc,t,yrpc,t为聚类点Pointcloudtxpc,t,ypc,t在局部代价地图内的聚类点；Pointcloudtxpc,t,ypc,t为当前帧点云数据二维坐标；Pointcloudrkmeanstrans,t-1xrkmeanstranspc,t-1,yrkmeanstranspc,t-1为聚类点Pointcloudkmeanstrans,t-1xkmeanstranspc,t-1,ykmeanstranspc,t-1在局部代价地图内的聚类点，Pointcloudkmeanstrans,t-1xkmeanstranspc,t-1,ykmeanstranspc,t-1为对聚类点Pointcloudkmeans,t-1xkmeanspc,t-1,ykmeanspc,t-1进行坐标转换后得到的聚类点；Pointcloudkmeans,t-1xkmeanspc,t-1,ykmeanspc,t-1为对上一帧点云数据二维坐标Pointcloudt-1xpc,t-1,ypc,t-1进行K-means聚类获得的聚类点；iii以预测得到的行人轨迹xpedestrianpredict,ypedestrianpredict为圆心，半径为radiuspedestrianpredict进行障碍物膨胀；遍历局部代价地图中所有的障碍物，计算轨迹trajrobot中最后一个轨迹点距离局部代价地图中最近障碍物的距离distancelocaltoobstacle作为碰撞成本；并判断是否满足distancelocaltoobstacle≥2×radiusrobotinflation，若满足，则distancelocaltoobstacle＝2×radiusrobotinflation；其中radiusrobotinflation为二维栅格地图进行障碍物膨胀的膨胀半径，xrobot,yrobot为机器人当前时刻的位置信息；iv选取轨迹trajrobot中最后一个轨迹点的绝对速度作为速度成本distancevel；trajrobot为遍历机器人在速度、角速度阈值内每一个速度vrobot、角速度ωrobot组合生成的一条在trobotsim秒内的轨迹点序列；v令集合其中numtrajrobot为所有采样轨迹的总数量，distancelocaltoglobal,1为第1条轨迹的全局路径跟踪成本，distancelocaltoobstacle,1为第1条轨迹的碰撞成本，distancevel,1为第1条轨迹的速度成本；distancelocaltoglobal,1＝D-distancemintoglobal，1；distancemintoglobal，1为第1条轨迹中最后一个轨迹点距离全局路径的最小距离；D为给定的值；distancevel，1为第1条轨迹中最后一个轨迹点的绝对速度，以该绝对速度值作为速度成本；vi对集合Evaluate中每一类型的数据进行归一化处理： vii计算每一条采样轨迹的总成本值，具体计算式如下：evaluatetraj,k＝α·normal_distancelocaltoglobal,k+β·normal_distancelocaltoobstacle,k+γ·normal_distancevel,k；其中，α、β、γ为给定的权重值；viii选取总成本值最大的轨迹作为局部避障轨迹。

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