一种垄间移动机器人路径规划方法

本发明涉及智慧农业，特别是涉及一种垄间移动机器人路径规划方法。

背景技术：

1、随着智慧农业的发展，人工作业已不能满足现实的需求。农业机器人实现自主作业，要求移动机器人能够按垄间环境规划路径并实现自主导航，路径规划决定机器人的移动路径，是农业机器人完成自主作业的关键技术之一。路径规划包含全局路径规划和局部路径规划，全局路径规划是在路径规划前，移动机器人利用传感器进行环境建图，在完成建图的静态地图上进行路径规划，为机器人提供全局的路径信息；局部路径规划是在移动机器人沿全局路径运行时，对传感器实时检测到的静、动态障碍物进行避障，为机器人提供局部避障路径信息。

2、针对垄间环境的路径规划要求：移动机器人携带机械臂按照要求在垄间移动，遍历所有垄间完成垄间作业任务；在移动机器人运行时，可能会遇到其他障碍物以及作业人员，需要实现对静、动态障碍物的实时避障。现有技术研究了点对点的路径规划，缺少对沿垄间中心线和垄间两侧路径规划方法的研究；部分研究缺少对动态环境中静、动态障碍物的实时避障。因此，设计一种新型的垄间移动机器人路径规划方法是十分有必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种垄间移动机器人路径规划方法，能够基于优化a*算法完成沿垄间中心线或垄间两侧的全局路径规划，并能利用dwa算法实现对全局路径上静、动态障碍物的实时避障，保证了机器人和作业人员的安全。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种垄间移动机器人路径规划方法，包括如下步骤：

4、步骤1：设置传感器，通过传感器进行垄间环境栅格建图；

5、步骤2：初始化参数，在建图的静态地图中设置起点s及终点e；

6、步骤3：在建图的静态地图中从起点s开始沿垄间布置目标点t1,t2,...,te，直至终点e；

7、步骤4：使用优化评价函数的a*算法进行分段搜索路径；

8、步骤5：依次连接所有路径点，进行垄间环境的全局路径规划；

9、步骤6：在建图的动态地图中设置起点s及终点e，并加入静态障碍物及动态障碍物，将机器人放置在动态环境地图的起点s处；

10、步骤7：提取全局路径规划上的点作为dwa算法的引导点，使得机器人沿全局路径规划的轮廓移动，通过dwa算法对动态环境地图中静态障碍物及动态障碍物实时避障。

11、可选的，步骤3中，在建图的静态地图中从起点s开始沿垄间布置目标点t1,t2,...,te，直至终点e，具体为：

12、在建图的静态地图中从起点s开始沿垄间两端的两侧，呈弓字形布置目标点t1,t2,...,te，直至终点e。

13、可选的，步骤3中，在建图的静态地图中从起点s开始沿垄间布置目标点t1,t2,...,te，直至终点e，具体为：

14、在建图的静态地图中从起点s开始沿垄间中心线的两端，呈弓字形布置目标点t1,t2,...,te，直至终点e。

15、可选的，步骤4中，使用优化评价函数的a*算法进行分段搜索路径，具体为：

16、使用优化评价函数的a*算法进行分段搜索路径，以起点t1搜索路径，直至搜索到目标点t2，再以目标点t2为起点，搜索目标点t3，依次搜索直至终点te，每搜索完一段路径后提取路径点并保存数据，再进行下一目标点的搜索，依次搜索完全部路径，其中，优化评价函数为：

17、f(n)＝g(n)+h(n)+d(n)

18、式中，f(n)为从起点经由节点n到终点的估计代价，g(n)为起点到节点n的实际移动距离代价项，h(n)为节点n到目标点的估算距离代价项，d(n)为向量叉积代价项。

19、可选的，向量叉积代价项d(n)用于评价搜索的当前节点到目标点ti和目标点ti+1连接直线的距离大小，其表达式为：

20、

21、式中，ni为目标点ti，ni+1为目标点ti+1，n为当前节点，θ为两个向量的夹角。

22、可选的，步骤7中，提取全局路径规划上的点作为dwa算法的引导点，使得机器人沿全局路径规划的轮廓移动，通过dwa算法对动态环境地图中静态障碍物及动态障碍物实时避障，具体为：

23、提取全局路径规划上的点作为dwa算法的引导点，此引导点为距离机器人一定距离的点，伴随着机器人的接近进行迭代前进，直至引导机器人到达重点，使得机器人沿全局路径规划的轮廓移动，通过dwa算法对动态环境地图中静态障碍物及动态障碍物实时避障，其中，dwa算法在允许速度空间(v,w)中采样多组速度，模拟出这些速度在一定时间内的运动轨迹，通过优化评价函数对这些轨迹进行评价，选取最优轨迹对应的(v,w)作为当前的移动速度，在避障时，在优化评价函数中分离作物距离评价项，根据障碍物分布情况，调节两侧作物距离评价项的权重，让没有障碍物一侧的模拟轨迹获得更大评价值，从而使移动机器人脱离局部最优，在原有评价函数基础上分离作物距离评价项得到的优化评价函数为：

24、g(v,w)＝αheading+βvel+γdistobs+δldist+μrdist

25、式中，heading为方位角评价项，vel为速度评价项，distobs为分离作物的障碍物评价项，ldist为左侧作物距离评价项，模拟轨迹与左侧作物行的距离，rdist为右侧作物距离评价项，模拟轨迹与右侧作物行的距离，α、β、γ、δ、μ为各项的权重系数。

26、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的垄间移动机器人路径规划方法，该方法包括设置传感器，通过传感器进行垄间环境栅格建图，初始化参数，在建图的静态地图中设置起点s及终点e，在建图的静态地图中从起点s开始沿垄间布置目标点t1,t2,...,te，直至终点e，使用优化评价函数的a*算法进行分段搜索路径，依次连接所有路径点，进行垄间环境的全局路径规划，在建图的动态地图中设置起点s及终点e，并加入静态障碍物及动态障碍物，将机器人放置在动态环境地图的起点s处，提取全局路径规划上的点作为dwa算法的引导点，使得机器人沿全局路径规划的轮廓移动，通过dwa算法对动态环境地图中静态障碍物及动态障碍物实时避障，该方法使用优化评价函数的a*算法在躲避固定障碍物后也能沿垄间中心线或垄间两侧规划路径，通过对目标点进行不同的布置，得到沿垄间中心线和垄间两侧两种移动路径，在评价函数中分离作物评价项，解决陷入局部最优的情况，能利用dwa算法实现对全局路径上静、动态障碍物的实时避障，保证了机器人和作业人员的安全。

技术特征：

1.一种垄间移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的垄间移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤3中，在建图的静态地图中从起点s开始沿垄间布置目标点t1,t2,...,te，直至终点e，具体为：

3.根据权利要求1所述的垄间移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤3中，在建图的静态地图中从起点s开始沿垄间布置目标点t1,t2,...,te，直至终点e，具体为：

4.根据权利要求2或3所述的垄间移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤4中，使用优化评价函数的a*算法进行分段搜索路径，具体为：

5.根据权利要求4所述的垄间移动机器人路径规划方法，其特征在于，向量叉积代价项d(n)用于评价搜索的当前节点到目标点ti和目标点ti+1连接直线的距离大小，其表达式为：

6.根据权利要求5所述的垄间移动机器人路径规划方法，其特征在于，步骤7中，提取全局路径规划上的点作为dwa算法的引导点，使得机器人沿全局路径规划的轮廓移动，通过dwa算法对动态环境地图中静态障碍物及动态障碍物实时避障，具体为：

技术总结
本发明提供了一种垄间移动机器人路径规划方法，包括：通过传感器进行垄间环境栅格建图，在建图的静态地图中设置起点S及终点E，从起点S开始沿垄间布置目标点t<subgt;1</subgt;,t<subgt;2</subgt;,...,t<subgt;e</subgt;，直至终点E，使用优化评价函数的A*算法进行分段搜索路径，进行垄间环境的全局路径规划，在建图的动态地图中加入静态障碍物及动态障碍物，将机器人放置在起点S处，提取全局路径规划上的点作为DWA算法的引导点，使机器人沿全局路径规划的轮廓移动，通过DWA算法对动态环境地图中静态及动态障碍物实时避障。本发明能够基于优化A*算法完成沿垄间中心线或垄间两侧的全局路径规划，并能利用DWA算法实现对全局路径上静、动态障碍物的实时避障，保证了机器人和作业人员的安全。

技术研发人员：张延军,马创创,韩雨,张朋琳,郭栋梁,陈博,程亮
受保护的技术使用者：太原科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15