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申请/专利权人：陕西明泰电子科技发展有限公司

摘要：本发明公开了一种复杂环境下机器人避障的路径优化方法，它包括利用全局路径优化算法对全局路径进行优化，得到最优全局路径，将最优全局路径发布给局部路径规划器，得到局部路径规划，最终发布路径。本发明可有效改善传统全局路径规划算法得到的路径离障碍物距离较近或无法穿越窄缝等问题，且适应于Digkstra算法、A*算法、RRT算法等多种全局路径规划算法。

主权项：1.一种复杂环境下机器人避障的路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：当发布目标点后，全局路径规划器计算全局路径，全局路径上的坐标点集合为{x1,y1,x2,y2,x3,y3...,xn,yn}；步骤2：将障碍物坐标进行分类，分别存入A缓冲区和B缓冲区，分类方法如下：从n＝1开始计算出步骤1获得的全局路径上相邻两个路径点坐标xn,yn和xn+1,yn+1的直线方程为y＝kx+b，其中k为该直线斜率，b为该直线的纵截距，计算出垂直于该段路径，且经过这两个路径点的两条直线，取两条直线间的所有障碍物点坐标为{xo1,yo1,xo2,yo2,xo3,yo3...,xon,yon}；障碍物点到路径的距离差值参数mun值： 将mun值小于0所对应的障碍物坐标xon,yon放入缓冲区A，mun值大于0所对应的障碍物坐标xon,yon放入缓冲区B；步骤3：若A和B缓冲区都不为空，则表示路径点在两个障碍物之间，将该路径点反馈给代价地图算法，标记为不可通过，执行步骤4；若A和B缓冲区有一个不为空，则执行步骤5；步骤4：重复步骤1～步骤3，重复次数为路径的长度取整，其中长度单位为米；在限定次数内A和B缓冲区都不为空，则目标点不可达；步骤5：若A和B缓冲区有一个不为空，则根据步骤2中所使用的全局路径上相邻两个路径点坐标xn,yn和xn+1,yn+1计算X轴移动的分量Δx和y轴移动分量Δy，计算过程如下：计算步骤1中获得的全局路径与X轴夹角的弧度rad： 计算A、B缓冲区中的障碍物坐标点{xo1,yo1,xo2,yo2,xo3,yo3...,xon,yon}与坐标点xn,yn的距离： 取dn最小值为dmin＝mindn；全局路径需要移动的距离distance＝dsafe-dmin，其中dsafe为设定的障碍物与车体的安全距离；X轴移动分量为：Δx＝|distance×sinrad|；Y轴移动分量为：Δy＝|distance×cosrad|；步骤6：若A缓冲区不为空，B缓冲区为空，优化后的路径点坐标如下：优化后X轴坐标优化后Y轴坐标ynew＝yn-Δy；步骤7：若A缓冲区为空，B缓冲区不为空，优化后的路径点坐标如下：优化后X轴坐标优化后Y轴坐标ynew＝yn+Δy；步骤8：重复步骤2～步骤7，直到遍历完所全局路径上所有坐标点{x1,y1,x2,y2,x3,y3...,xn,yn}，从而得到最优全局路径；步骤9：若存在最优全局路径，将最优全局路径发布给局部路径规划器，得到局部路径。

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