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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了基于改进高斯采样PRM算法和狭窄通道识别的路径规划方法，通过改进高斯采样增大狭窄通道内的采样点数以保证机器人在含有狭窄通道的地图中规划的实施效率，属于路径规划的技术领域。所述方法首先对路况的地图进行栅格化处理，得到栅格地图模型，设置规划的起始点和目标点；改进高斯采样应用于栅格地图狭窄通道的局部采样，增加狭窄通道的路标点数量；对局部路标点进行聚类识别处理，识别出狭窄通道；接着利用PRM算法根据路标点生成无向图；最后在无向图中根据要求查询最优路径。本发明改进PRM算法的采样策略，实现狭窄通道环境中的路径规划，增加了PRM算法在狭窄通道环境中采样点数，提高了PRM算法在狭窄通道下路径搜索的效率。

主权项：1.基于改进高斯采样PRM算法和狭窄通道识别的路径规划方法，其特征在于，在高斯采样阶段限制其采样点分布的位置，增加PRM算法在狭窄通道的采样点数量；提出基于密度的聚类识别狭窄通道的方法，将环境中的狭窄通道准确的识别出来；根据狭窄通道的几何特征，对于高斯采样算法中的每一采样点，通过在障碍物空间的采样点Ax1,y1和自由空间的采样点Bx2,y2的有向线段的延长线上选取一点Cx3,y3，若点C位于障碍物空间上，则自由空间的采样点B同时位于狭窄通道；点C的计算如下：假设点Ax1,y1和点Bx2,y2分别位于障碍物空间和自由空间，如果点B位于狭窄通道，则的斜率Kab： 若点C位于障碍物空间，存在参数α使得在有向线段延长线上存在一点C，Cx3,y3坐标为： y3＝y2+α狭窄通道采样点的获取方式如下所示：S1，首先根据高斯采样原理得到障碍物空间的采样点A和自由空间的采样点B，在此基础上计算点A到点B的有向线段的斜率Kab，以此计算出点A和点B的直线方程；S2，根据步骤S1的直线方程和参数α得到点C，判断C的位置，如果C位于障碍物空间，则将点B作为狭窄通道采样点加入狭窄通道样本集，否则更新点A和点B进行下一次的选择；S3，按照以下步骤循环：更新点A和点B，并通过更新的点A和点B重复进行步骤S1～S2；S4，当所述狭窄通道内的采样点个数达到预先设定的狭窄通道采样点阈值时，停止检测；S5，使用基于密度的聚类算法DBSCAN对狭窄通道样本集中的采样点进行识别处理，设置聚类算法中的密度区域ξ和区域样本个数minPts，区分出噪声点，识别出狭窄通道；S6，得到狭窄通道处理后的样本集。

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权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 基于改进高斯采样PRM算法和狭窄通道识别的路径规划方法