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申请/专利权人：南京师范大学

摘要：本发明公开了一种基于可见性图构建的机器人路径规划方法，通过获取环境的点云数据，提取点云数据中的障碍物的轮廓特征点；并构建障碍物的封闭多边形；对顶点数量大于阈值的封闭多边形，消除其长度小于阈值的边，得到优化后的障碍物多边形；并根据障碍物多边形各顶点之间的可视关系构建可见性图；给定机器人起点和终点，在可见性图上通过双向A*路径规划算法搜索机器人从起点到终点的最短路径。通过设置阈值来控制复杂的大型多边形的顶点数量，充分考虑移动机器人真实环境中冗余节点过多的特点，提高移动机器人在大场景环境下路径规划计算效率，满足实时性要求，使得移动机器人平滑、快速躲避动态障碍物，应用前景广泛。

主权项：1.一种基于可见性图构建的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）获取环境的点云数据，提取点云数据中的障碍物的轮廓特征点；并根据轮廓特征点构建障碍物的封闭多边形；所述获取环境的点云数据，提取点云数据中的障碍物的轮廓特征点，包括如下步骤：（11）将激光雷达采集到的点云数据，通过体素滤波算法进行下采样得到稀疏点云；（12）将稀疏点云通过平面投影得到二值图像，并将二值图像采用均值滤波生成模糊图像；（13）将模糊图像通过图像处理中轮廓跟踪算法及圆提取方法，得到障碍物的轮廓特征点；（14）将障碍物进行分类，分为柱类障碍物和普通障碍物，将柱类障碍物的轮廓特征点简化为一个点，将普通障碍物保留完整的轮廓特征点，得到处理后的障碍物的轮廓特征点；对于障碍物的轮廓特征点围成的多边形的周长，若，则该障碍物划分为柱类障碍物，其中，为机器人的直径；（2）对顶点数量大于阈值的封闭多边形，消除其长度小于阈值的边，得到优化后的障碍物多边形；具体方法为：对于顶点数量大于阈值的障碍物的封闭多边形，计算封闭多边形的每个顶点与该顶点前后连续两个顶点所构成的直线距离d，若计算得到的直线距离d小于，则消除该顶点及该顶点与前后连续两个顶点构成的边；为障碍物的封闭多边形中最短的两个顶点之间的距离；所述直线距离d计算公式为： ；其中，为第i个顶点的向量，和为第i个顶点前后连续两个顶点的向量；（3）将优化后的障碍物多边形的顶点作为可见性图中的顶点，根据各顶点之间的可视关系构建可见性图；（4）给定机器人起点和终点，在可见性图上通过双向A*路径规划算法搜索机器人从起点到终点的最短路径。

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权利要求：

百度查询： 南京师范大学 一种基于可见性图构建的机器人路径规划方法