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申请/专利权人：上海机器人产业技术研究院有限公司

摘要：本发明涉及一种室内移动机器人的平稳移动全局路径规划方法，从起始点和目标点开始进行双向搜索，依据搜索规则进行扩展，利用搜索过程中扩展节点估价函数f估计所有待遍历节点的优先级；根据评价方法对所有满足最小转向次数的路径进行评估，获得同时满足最小转向次数和最小实际移动代价g的路径作为最终全局最优路径。对现有基于图搜索的最优的最短路径规划技术扩展优化，不仅考虑了机器人行走路径最短，还考虑了运动过程的连续性；本发明中方法能够在栅格地图环境中自动化地规划一条同时满足最小转向次数和最小实际移动代价g的路径，同时在搜索过程中记住了路径转向的节点位置，为更高效的路径平滑处理提供了可能。

主权项：1.一种室内移动机器人的平稳移动全局路径规划方法，其特征在于，根据已知地图信息初始化栅格地图；对初始化后栅格地图在搜索过程中全部所需数据结构进行预处理；从起始点和目标点开始进行双向搜索，计算起始点和目标点八邻域状态为空地的子节点，对所有子节点分别依据搜索规则进行扩展，利用搜索过程中扩展节点估价函数f估计所有待遍历节点的优先级；根据双向搜索结果判断是否找到最优路径，如果找到最优路径则直接结束搜索，否则继续执行后续搜索过程；选择前搜索过程中扩展节点估价函数f值最小的节点作为下一个待遍历的节点并展开搜索，搜索完成后不再考虑该节点并根据终止条件判断是否重复执行搜索步骤；完成搜索后，根据评价方法对所有满足最小转向次数的路径进行评估，获得同时满足最小转向次数和最小实际移动代价g的路径作为最终全局最优路径；所述扩展节点估价函数f如下:fn＝gn+hn， 其中起始点坐标xstart,ystart，目标点坐标xtarget,ytarget，当前扩展节点坐标xn,yn，fn为节点n的估价值，代表搜索过程中选择下一个遍历节点的优先级，gn为节点n距离每次搜索的起始点的实际移动代价，起始点包括起始目标点和转向点；抽象函数h为启发函数，当节点n为起始点的扩展节点时hn为n到目标点的估计移动代价，当节点n为目标点的扩展节点时hn为n到目标点的估计移动代价；所述室内移动机器人的平稳移动全局路径规划方法具体包括如下步骤：1初始化栅格地图，对每个栅格赋予多个状态包括：空地、静态障碍、起始点、目标点和规划路径，根据已知占据栅格地图中障碍物的位置信息，对障碍物进行膨胀，在膨胀地图中初始化当前位置和目标点位置并判断各点及其八邻域是否完全被障碍物占据，如果两点在地图中皆不为障碍物节点且各自存在状态为空地的八邻域子节点则视作初始化成功，建立全局规划地图；2对初始化后全局规划地图搜索过程中全部所需数据结构进行预处理，包括：使用结构体初始化容器open_list，结构体成员为待遍历的节点和已经遍历过的节点的位置及节点的估价值f、节点距离每次搜索的起始点的实际移动代价值g和节点到目标点的估计移动代价值h，然后将起始点和目标点存入open_list中,使用二维列表初始化容器close_list，使用结构体初始化一个容器path用来表示遍历过的节点的路径及到达该节点实际移动代价g，结构体成员为存放路径的节点集合及g值，使用二维列表初始化一个容器confluence_list表示路径转向点的位置和转向次数；3从起始点和目标点开始进行双向搜索，分别计算起始点和目标点八邻域状态为空地的子节点，作为待遍历节点放入open_list，并将起始点和目标点从open_list取出放入close_list，对所有子节点以遇到障碍物区域或地图边界为终止条件沿直线扩展：扩展过程中计算出的扩展节点及其f值、g值和h值放入open_list，并将从起始点和目标点到达扩展节点的路径节点集合和对应g值存入path中，所有子节点完成扩展后双向搜索结束；4根据双向搜索结果进行判断，如果起始点的扩展节点与目标点的扩展节点存在交汇点则表示成功搜索到可行路径，进入步骤7；如双向搜索未到任何可行路径，进入步骤5；5选择open_list中拥有最小f值的节点作为转向点进行搜索，将转向点的位置和转向次数存入confluence_list中，计算转向点状态为空地的子节点并对所有子节点以遇到在open_list中存在的节点、障碍物区域或地图边界和为终止条件沿直线扩展；将扩展节点与对应的f值、g值和h值存入open_list并将从转向点到达扩展节点的路径节点集合和对应g值存入path中，搜索过程结束后将转向点从open_list取出并存入close_list中不再进行考虑，当搜索到起始点的扩展节点与目标点的扩展节点的交汇点后，更新该点在confluence_list中的转向次数和path中的路径集合及对应移动代价g；6重复执行步骤5直到open_list为空；7从confluence_list中检索所有起始点的扩展节点与目标点的扩展节点的交汇点的转向次数，然后从path中检索交汇点对应的路径和移动代价g，对于存在唯一最小转向次数的路径是该路径为最优路径，或存在多个最小转向次数的路径时其中g最小的路径为最优路径，进而获得了使机器人移动过程最平稳的全局路径。

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