买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种基于时空网络的多机器人路径规划方法，包括：1、获取环境信息，根据环境信息构建栅格网络，并利用时空网络对栅格网络构建有向时空路网，根据有向时空路网对机器人组的起终点信息进行初始化；2、利用路径规划算法在有向时空路网上规划多机器人初始的最短路径；3、对机器人组进行冲突检测，考虑机器人之间的约束条件，对初始路径进行优化，来确保路径的可行性和安全性。本发明能利用时空网络构建有向时空路网来更准确地描述环境、机器人和任务，并利用路径规划算法规划机器人的路径，对有冲突的机器人路径进行优化，从而能确保路径的可行性，并能提高多机器人路径规划的效率和安全性。

主权项：1.一种基于时空网络的多机器人路径规划方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤1：构建有向时空路网并初始化机器人组信息；步骤1.1：构建栅格网络；获取环境信息并构建规模为L×L的栅格网络G＝V，E，W，V表示栅格集合，且V＝{vi，j|i，j＝0，1，2，…，L-1}，vi，j表示第i行第j列的栅格，L为行或列的总数；E表示栅格之间连通关系的集合，且E＝{vi，j，vi′，j′|i，j，i′，j′＝0，1，2，…，L-1}，vi，j，vi′，j′表示栅格vi，j与第i′行第j′列的栅格vi′，j′连通；定义栅格只与自身直接相邻的上、下、左、右方向的栅格连通，即vi′，j′∈{vi，j，vi+1，j，vi-1，j，vi，j-1，vi，j+1}；W表示连通的栅格之间的移动权重集合，且W＝{wvi，j，vi′，j′|i，j，i′，j′＝0，1，2，…，L-1}，wvi，j，vi′，j′为栅格vi，j与栅格vi′，j′之间的移动权重，若栅格vi，j与栅格vi′，j′之间联通且两个栅格上均无障碍物，则令wvi，j，vi′，j′＝1；若栅格vi，j与栅格vi′，j′之间联通且栅格vi，j与栅格vi′，j′至少有一个存在障碍物，则令wvi，j，vi′，j′＝+∞；步骤1.2：构建有向时空路网；确定预估搜索完成时间为T，将T以一个单位步长离散后，得到时间集合T′＝{0，1，2，…，t，…，T}；基于时间集合T′和栅格网络G构建规模为L×L×T+1的有向时空路网G′＝V′，A，W′，V′表示时间集合T′下的栅格集合，且表示在t时刻下的第i行、第j列栅格；A表示不同时刻下栅格之间的有向路段集合；且表示t时刻下的栅格vi，j与t+1时刻下的栅格vi′，j′之间的有向路段；W′表示不同时刻下栅格之间的有向路段的行动权重集合，且表示有向路段的行动权重；步骤1.3：初始化机器人组信息；根据机器人的初始信息，得到机器人组U＝O，D，O表示机器人组的起点集合，且O＝{o1，o2，…，ok，…，oK}，ok表示第k个机器人的起点，k＝1，2，3，…，K，K为所述机器人组中的机器人的总数，令所有机器人在t＝0时刻同时出发，假设第k个机器人以栅格vi，j作为第k个机器人的起点ok，则第k个机器人在t＝0时刻下出发的栅格记为D表示机器人组的终点集合，且D＝{d1，d2，…，dk，...，dK}，dk表示第k个机器人的终点，令所有机器人到达的终点时刻t≠0；假设第k个机器人以栅格vi，j作为终点dk，则第k个机器人在t时刻到达的栅格记为步骤2：多机器人初始路径规划；步骤2.1：定义路径集合P，储存各机器人从起点到终点的完整路径以及路径代价，并初始化步骤2.2：单个机器人路径规划；步骤2.2.1：初始化k＝1，t＝0；步骤2.2.2：计算第k个机器人的最短路径pk，并记录路径代价w′k；步骤2.2.3：将第k个机器人的最短路径pk和路径代价w′k，以组合的形式pk，w′k储存在路径集合P中；步骤2.3：若kK，则将k+1赋值k，返回步骤2.2.2顺序执行；否则，表示得到所有机器人的最短路径所构成的路径集合P＝{pk，w′k，k＝1,2,3，…，K}，并计算机器人组路径的总权重后，执行步骤3；步骤3：多机器人协同路径规划；步骤3.1：定义路径约束集合C，并初始化定义多机器人初始路径规划方案为r＝{C，P，W″}；构建路径规划方案集合R用于存放路径规划方案；并初始化定义r*＝{C*，P*，W″*｝为多机器人最优路径规划方案，并初始化最优路径约束集合最优路径集合最优总权重W″*＝+∞；步骤3.2：冲突检测：步骤3.2.1：初始化k＝1；步骤3.2.2：检测r的路径集合P中第k个机器人与其他机器人的路径之间是否存在点冲突或边冲突：若第k个机器人的路径与其他机器人的路径之间存在相同时刻下的同一个栅格，则表示第k个机器人与其他机器人的路径之间存在点冲突，并记录所有与第k个机器人产生点冲突的机器人序号，并与第k个机器人一起构建机器人冲突序号集合Listk，将Listk的机器人数量记为Nk，并执行步骤3.4-步骤3.5；若在相同时刻第k个机器人与第k′个机器人互相以对方所在栅格作为目的地，则表示相应机器人的路径之间存在边冲突，并记录所有与第k个机器人产生边冲突的机器人序号，并与第k个机器人一起构建机器人冲突序号集合List′k，将Listk的机器人数量记为N′k，并执行步骤3.6-步骤3.7；若第k个机器人与其他机器人的路径之间不存在点冲突或边冲突，则执行步骤3.3；步骤3.3：若kK，则将k+1赋值k，返回步骤3.2.2；否则，表示所有机器人完成冲突检测之后，均不存在无冲突，并直接将r作为r*输出；步骤3.4：设置Listk中的一个机器人在相同时刻下能通过产生点冲突的栅格，其余机器人在相同时刻不能通过产生点冲突的栅格，从而构建一组点冲突约束并添加到r的路径集合C中，然后，按照步骤2.2.2的过程对Listk中的每个机器人重新进行路径规划，得到Listk中的每个机器人在C下最短路径和路径代价，再按照步骤2.3的过程对路径集合P和总权重W″进行更新，从而得到一个点冲突子节点方案；步骤3.5：按照步骤3.4的过程遍历Lsitk中每个机器人并进行设置，从而得到Nk个点冲突子节点方案并加入R中后，执行步骤3.8；步骤3.6：设置List′k中一个机器人在相同时刻能通过产生边冲突的栅格，其余机器人在相同时刻不能通过产生边冲突的栅格，从而构建一组边冲突约束并添加到r的路径约束集合C中，然后按照步骤2.2.2的过程对List′k中的每个机器人重新进行路径规划，得到List′k中的每个机器人在C下的最短路径和路径代价，再按照步骤2.3的过程对路径集合P和总权重W″进行更新，从而得到一个边冲突子节点方案；步骤3.7：按照步骤3.6的过程遍历List′k中每个机器人并进行设置，从而得到N′k个边冲突子节点方案并加入R中后，执行步骤3.8；步骤3.8：从R中选取总权重最小的方案赋值给r，并将r在R中删除后，返回步骤3.2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 一种基于时空网络的多机器人路径规划方法