一种动态环境下移动机器人路径规划方法与流程

本发明涉及机器人技术和人工智能领域，具体是一种动态环境下的移动机器人路径规划方法。该方法综合运用了环境感知、实时数据处理与路径优化技术，通过集成高级算法如神经网络、粒子群优化（particle swarm optimization, pso）以及拟牛顿法等，实现了高效的路径规划以适应多变的环境条件。本发明特别适用于需要在动态变化环境中进行精确且可靠导航的应用场景，如自动化物流、灾害响应、自动驾驶和服务机器人等。

背景技术：

1、移动机器人的研究自20世纪80年代起获得显著进展，并已应用于多种领域，例如军事、救援和物流等。在所有机器人技术中，路径规划是关键的一环，它不仅影响机器人的操作效率，还关系到操作的安全性。在过去的几十年中，研究者开发了多种路径规划方法，如栅格法、人工势场法和可视图法等。近年来，随着计算能力的提升，更复杂的算法如粒子群优化算法、拟牛顿法和神经网络等被提出并应用于路径规划中，这些方法在提高路径规划效率和准确性方面展示了显著优势。

2、粒子群优化算法（particle swarm optimization, pso）和拟牛顿法是解决机器人路径规划问题中较为常用的方法之一。粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化工具，其灵感来源于鸟群的社会行为，特别是它们寻找食物的方式。每个粒子代表路径规划问题的一个潜在解，通过追踪个体历史最优位置和群体历史最优位置来更新自己的状态和位置。这种方法的优势在于它的简单性和强大的全局搜索能力，但有时也会过早收敛至局部最优。拟牛顿法是一种求解非线性优化问题的有效技术，通过利用目标函数的一阶导数信息来近似求解二阶导数，从而避免了牛顿法中直接计算hessian矩阵的复杂性，是优化算法中的一种高效方法。

3、现有技术的路径规划通常假设机器人操作环境是已知且不变的，然而在现实世界中，环境往往是动态变化的，特别是包含动态障碍物的环境。在这种情况下，路径规划不仅需要处理静态障碍，还必须实时识别和避开动态障碍物。动态环境下的路径规划是一个典型的np难题，需要机器人在运动过程中不断地从传感器获取环境数据，并预测障碍物的移动趋势以实时调整路径。为了解决这一问题，研究者们已经开发出了基于实时重规划方法、多策略融合方法和混合动态a*（hybrid-a*）的多种动态路径规划方法，旨在提升机器人在复杂环境中的自主导航能力。

4、（1）实时重规划方法

5、实时重规划方法强调在机器人行进过程中根据环境的实时变化调整路径，该方法基于实时数据处理和决策制定，不断更新机器人的行进策略以适应环境的即时变化。通过持续监测环境并重新计算路径，实时重规划可以有效避开新出现的障碍物或动态障碍。尽管这种方法能够极大地提升机器人在复杂环境中的适应性，但它依赖于传感器的精确性和算法的处理速度，初始路径的选择同样可能存在盲目性。

6、（2）多策略融合方法

7、多策略融合方法结合了多种路径规划技术，如图搜索、启发式方法和优化算法，以期在不同环境条件下提供最佳的路径规划解决方案。该方法通过整合各种单一策略的优势，提高路径规划的准确性和效率。多策略融合不仅可以增强路径规划的鲁棒性，还可以在遇到未知障碍或复杂地形时提供更多的选择和灵活性。然而，多策略融合的挑战在于如何有效整合不同策略并实时调整策略组合，以应对环境的快速变化。

8、（3）混合动态a*（hybrid-a*）

9、混合动态a*（hybrid-a*）是一种融合经典a*算法和动态规划的高级路径规划方法，特别适用于处理具有复杂约束的动态环境。此方法通过预测环境变化，为机器人提供一条考虑未来可能遇到的障碍物和条件变化的预测路径。hybrid-a*能够有效处理动态障碍物的不确定性问题，并优化机器人的行驶轨迹，但其计算复杂度相对较高，需要强大的计算支持才能实现实时规划。

10、针对以上所述的高级路径规划方法，其实施过程中遇到的关键问题可以概括为：（1）依赖精确传感器与快速处理能力。实时重规划方法对传感器的精度和数据处理速度要求极高，一旦这些硬件设备无法满足需求，整个规划系统的可靠性将大打折扣。（2）策略整合的复杂性。多策略融合方法虽能提升路径规划的准确性和效率，但不同策略之间的有效融合，尤其在需要实时响应的情况下，变得极其复杂且难以实现。（3）高计算资源需求。混合动态a*算法虽能优化路径规划，但其所需的计算资源较高，对实时规划的实现构成了较大的挑战。这些问题在实际操作中需要特别注意，以提高算法的实用性和适应各种环境的能力。

技术实现思路

1、本发明提供了一种动态环境下移动机器人的路径规划方法，此方法可有效应用于机器人导航领域，解决了现有技术中存在的一些难题。这些难题包括：如何减少路径规划初期的盲目性，如何针对动态障碍物运动的不确定性提出有效的预测避碰策略，以及如何适应环境的不断变化。这些问题的存在，极大地限制了动态环境下移动机器人路径规划的效率和准确性。

2、为了克服上述挑战，本发明采取了一种包含多个创新步骤的技术方案。这种方案不仅提高了路径规划的精确度，还增强了机器人对环境变化的适应能力。

3、步骤一. 通过ros平台集成多种传感器数据，如激光雷达、摄像头等，利用通用机器人描述格式（urdf）为机器人及其运行环境建立三维模型。结合神经网络，如卷积神经网络（cnn），进行深层特征提取和环境感知，实现实时动态环境建模。该模型能够实时更新并响应环境中的动态变化，如移动障碍物、变化的光照条件等；

4、步骤二. 利用基于粒子群算法和拟牛顿法的混合算法，不考虑环境中动态障碍物，建立全局路径，以下称为初始路径，之后移动机器人沿此初始路径边行走边进行局部预测避碰；

5、二-1. 设置混合算法的参数，包括粒子群的数量n、拟牛顿法的迭代次数m、初始粒子位置和速度，以及对应的适应度阈值；初始化当前代数k=0，每个粒子的初始位置和速度，全局最优解gbest和个体最优解pbest；此外，将引入自适应调整机制，根据实时反馈调整算法参数，优化路径搜索过程；

6、二-2. 该步骤中，粒子群算法负责全局搜索，拟牛顿法用于局部精细调整，结合两者优势，以实现快速且准确的路径规划。此外，将引入机器学习技术动态调整搜索策略，以应对复杂多变的环境；

7、二-3. 在机器人遇到不可预测的障碍或陷阱时，系统将实时计算后退路径和新的前进方向，确保机器人能够安全有效地脱离困境；

8、二-4. 利用达到的最优解，结合实时环境数据，持续优化和更新神经网络模型，以更精确地映射物理环境；

9、二-5. 此阶段将重复进行路径优化，直到达到预定的性能标准或超过迭代次数，确保路径的最优化和实用性；

10、步骤三. 一旦移动机器人到达目标点，输出最终的全局无碰路径，系统将分析和记录所采用路径的效率和安全性，这些数据将用于未来的算法训练和系统优化。否则，继续执行步骤四；

11、步骤四. 实时监控环境变化，若在移动机器人的感知区域内检测到障碍物移动或新障碍物出现，立即刷新环境信息并重新规划路径；

12、四-1. 在感知区域内进行碰撞预测，如果预测到碰撞风险，实时监控系统将利用边缘计算技术，快速处理感知区域内的数据，确保低延迟和高效率的碰撞预测然后规划一条新的局部路径避开障碍物，并指导机器人调整其行进方向；

13、四-2. 如果没有预测到碰撞风险，则机器人继续沿初始或调整后的路径移动，直至到达目的地或环境再次变化引发新的路径规划需求。