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申请/专利权人：盐城工学院

摘要：本发明公开了基于RTB的线控底盘自主导航与路径规划方法，包括所述模型的转向信号通过传感器来导出的，为机器人加载一个障碍场，指定一个输出的参数，它将以矩阵P返回路径，通过点击进行任何一个点的选择，机器人在网格中活动时，只占用一个单元格，不含任何非完整的约束，并且可以跨单元格进行移动，机器人可以准确定位自己的位置，机器人要计算出它的行走路径，让机器人沿着距离函数值小的方向运动来绘制出3D图像，让所有处于OPEN的状态设为目标向外传递的一个波前，并计算OPEN态相邻的即将达到单元的成本，之后依次设置为OPEN状态，并将最初的OPEN改称为CLOSE状态，本发明，具有实用性强和可以选择最优路径的特点。

主权项：1.基于RTB的线控底盘自主导航与路径规划方法，其特征在于：第一步，建立Simulink模型sl_braitenberg，所述模型的转向信号通过传感器来导出的；第二步，为机器人加载一个障碍场：loadmap1，通过该指令定义一个100阶的map，定义元素0或1分别表示自由空间和障碍并生成地图；第三步，创建一个bug2实例：bug＝Bug2map，目的地是：bug.goal＝[50；35]bug＝Bug2navigationclass:occupancygrid:100x100goal:50,35用path来运行仿真：bug.path[20；10]其中的参数是机器人的起始位置；第四步，指定一个输出的参数：p＝bug.path[20；10]它将以矩阵P返回路径，aboutp指定任意一个初始点来调用函数p＝bug.path：p＝bug.path通过点击进行任何一个点的选择；第五步，利用坐标将障碍设置为坐标上的多边形，对每条线进行测试，用0表示非占用网格，1表示障碍网格，a.机器人在网格中活动时，只占用一个单元格；b.不含任何非完整的约束，并且可以跨单元格进行移动；c.机器人可以准确定位自己的位置；d.机器人要计算出它的行走路径；第六步，创建一个DXform对象：dx＝DXformmapdx＝DXformnavigationclass:occupancygrid:100x100distancemetric:euclideandistancemap:empty:下一步，再创建一个目标点规划：dx.plangoal最后是在屏幕上进行显示：dx.plotp；第七步，让机器人沿着距离函数值小的方向运动来绘制出3D图像：dx.plot3dp；第八步，建立一个D*导航对象：ds＝Dstarmapds＝Dstarnavigationclass:occupancygrid:100x100costmap:100x100,openlist0将D*规划占用过去的网格地图转换为成本地图，就可以得出：c＝ds.costmap将c选择1或是无穷大，分别是空闲和被占用的单元，之后会出现一个移动到目的地的规划：ds.plangoal它会生成一个密集的有向图；第九步，让所有处于OPEN的状态设为目标向外传递的一个波前，并计算与OPEN态相邻的即将达到空闲单元的成本，之后依次设置为OPEN状态，并将最初的OPEN改称为CLOSE状态；第十步，在规划阶段找到N个随机点，其默认值是100，之后通过直线将每个点与最近的邻点相连，使其不穿过障碍物，这样就可以形成一个开环且节点数最小的网络图，用编程模式来生成一个RRT的障碍物路线图，创建一个RRT对象：rrt＝RRT这里面就包括了默认自行车运动的模型，还有速度和转向角的限制，创建一个规划，并显示它的结果：rrt.planrrt.plot，控制器先随机选择机器人的前进、后退以及转向角，通过模拟一个固定时间段的自行车运动，来计算到ξrand最接近的距离。

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