(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 105737830 A (43)申请公布日 2016.07.06
(21)申请号 201410757261.8(22)申请日 2014.12.11
(71)申请人重庆友武科技有限公司
地址402763 重庆市璧山县来凤街道花园街
12幢2号(72)发明人不公告发明人(51)Int.Cl.
G01C 21/20(2006.01)
权利要求书1页 说明书2页
()发明名称
路径规划算法(57)摘要
本发明公开了一种路径规划算法,用特征圆来代替现实中的不规则障碍物,只计算三个点的坐标,而不用计算障碍物所有点的坐标,这极大地节省了机器人控制器的计算量,节省运算时间,使机器人可以快速准确地计算出最佳路径。
C N 1 0 5 7 3 7 8 3 0 A CN 105737830 A
权 利 要 求 书
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1.路径规划算法,其特征在于:步骤1:机器人立体视觉开启;步骤2:机器人摄像机照片分析;步骤3:确定机器人跟前障碍物的特征圆的距离;步骤4:确定机器人跟前障碍物的特征圆的大小;步骤5:确定机器人稍远些的障碍物的特征圆的距离;步骤6:确定机器人稍远些的障碍物的特征圆的大小;步骤7:跳到步骤3,直到所有障碍物的特征圆的距离、大小都计算完毕;步骤8:将机器人自身的特征圆带到包含所有障碍物特征圆的二维图中,按坐标移动机器人的特征圆,如果与某个障碍物的特征圆发生碰撞,则下移机器人特征圆,直到机器人特征圆与该障碍物特征圆不发生碰撞;步骤9:重复步骤8,直到机器人特征圆找到可以连通始发地和目的地的路径,并且不与任何障碍物特征圆碰撞。
2. 根据权利要求1所述的路径规划算法,其特征在于:所述的特征圆是指通过机器人立体视觉计算出的三个点的坐标,而计算出的圆。
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CN 105737830 A
说 明 书路径规划算法
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技术领域
[0001]
本发明涉及一种算法,特别是一种路径规划算法。
背景技术
机器人要从一个地方运动到另一个地方,有很多条路径,但机器人行进过程中不可避免地要遇到各种各样的障碍物,有的障碍机器人可以越过,但是有的障碍机器人就不能越过,如果机器人强行越过这些障碍,则会造成机器人的损坏。所以,机器人的行进路径不但要考虑最近路径,还要考虑路径的可达性,即该路径上是否有机器人不可逾越的障碍。
[0002]
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种路径规划算法,该路径规划算法可以快速有效地计算出机器人从始发地到目的地的最佳路径。[0004] 为了实现上述发明目的,本发明路径规划算法,步骤1:机器人立体视觉开启;步骤2:机器人摄像机照片分析;步骤3:确定机器人跟前障碍物的特征圆的距离;步骤4:确定机器人跟前障碍物的特征圆的大小;步骤5:确定机器人稍远些的障碍物的特征圆的距离;步骤6:确定机器人稍远些的障碍物的特征圆的大小;步骤7:跳到步骤3,直到所有障碍物的特征圆的距离、大小都计算完毕;步骤8:将机器人自身的特征圆带到包含所有障碍物特征圆的二维图中,按坐标移动机器人的特征圆,如果与某个障碍物的特征圆发生碰撞,则下移机器人特征圆,直到机器人特征圆与该障碍物特征圆不发生碰撞;步骤9:重复步骤8,直到机器人特征圆找到可以连通始发地和目的地的路径,并且不与任何障碍物特征圆碰撞。
[0005] 特征圆是指通过机器人立体视觉计算出的三个点的坐标,而计算出的圆。该圆包围一个障碍物实体,在该特征圆之外是自由空间,机器人可以在自由空间中任意走动,在该特征圆之内则有可能发生碰撞。
[0006] 用特征圆来代替现实中的不规则障碍物,只计算三个点的坐标,而不用计算障碍物所有点的坐标,这极大地节省了机器人控制器的计算量,节省运算时间,使机器人可以快速准确地计算出最佳路径。
[0003]
具体实施方式
[0007] 本发明路径规划算法,步骤1:机器人立体视觉开启;步骤2:机器人摄像机照片分析;步骤3:确定机器人跟前障碍物的特征圆的距离;步骤4:确定机器人跟前障碍物的特征圆的大小;步骤5:确定机器人稍远些的障碍物的特征圆的距离;步骤6:确定机器人稍远些的障碍物的特征圆的大小;步骤7:跳到步骤3,直到所有障碍物的特征圆的距离、大小都计算完毕;步骤8:将机器人自身的特征圆带到包含所有障碍物特征圆的二维图中,按坐标移动机器人的特征圆,如果与某个障碍物的特征圆发生碰撞,则下移机器人特征圆,直到机器人特征圆与该障碍物特征圆不发生碰撞;步骤9:重复步骤8,直到机器人特征圆找到
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CN 105737830 A
说 明 书
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可以连通始发地和目的地的路径,并且不与任何障碍物特征圆碰撞。[0008] 特征圆是指通过机器人立体视觉计算出的三个点的坐标,而计算出的圆。该圆包围一个障碍物实体,在该特征圆之外是自由空间,机器人可以在自由空间中任意走动,在该特征圆之内则有可能发生碰撞。
[0009] 用特征圆来代替现实中的不规则障碍物,只计算三个点的坐标,而不用计算障碍物所有点的坐标,这极大地节省了机器人控制器的计算量,节省运算时间,使机器人可以快速准确地计算出最佳路径。
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