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申请/专利权人：南京理工大学

摘要：本发明涉及移动机器人局部路径规划技术领域，尤其涉及一种基于改进动态窗口法的移动机器人避障方法，包括首先获取移动机器人当前状态、运动参数、目标位置以及障碍物的分布情况，然后搜索移动机器人在速度空间约束下可达到的线速度与角速度，修改动态窗口法的评价函数，接着基于模糊强化学习选择最优路径，最后选择最优路径对应的速度指令，驱动移动机器人避障。本发明基于改进动态窗口法，在提高移动机器人运动轨迹稳定性与平滑性的同时，提高了移动机器人在复杂环境下的避障能力，使移动机器人更具灵活性。

主权项：1.基于改进动态窗口法的移动机器人避障方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、获取移动机器人当前状态、运动参数、目标位置以及障碍物的分布情况；S2、在速度空间约束下对移动机器人进行速度采样，确定移动机器人可达的速度空间，在速度空间中根据移动机器人的运动方程向前模拟T时刻移动机器人的运动轨迹，生成移动机器人的轨迹空间；S3、修改动态窗口法的评价函数，使移动机器人避开障碍物密集区域，避免发生急停现象，路径选择更合理，同时缩短了移动机器人到目标点的运行时间；S4、构建模糊强化系统，将移动机器人与目标位置的距离以及移动机器人与最近障碍物的距离输入到模糊强化系统中，根据模糊强化系统确定S3中评价函数的权重系数，从而选择最优路径；S5、根据动态窗口法的评价函数确定的最优轨迹所对应的线速度与角速度，作为移动机器人下一时刻的速度指令，控制移动机器人的移动轨迹，实现避障功能；步骤S3中，在动态窗口法的评价函数中，引入目标位置与移动机器人和最近障碍物之间的相对夹角评价因子，使移动机器人避障路径更合理，同时加入目标相对距离评价因子，在确保路径合理的基础上缩短了移动机器人到目标点的时间，修改后的评价函数为： 其中，headingvt,ωt为目标方位角评价因子，表示为：headingvt,ωt＝180°-θ2式2中：θ表示目标点相对于预测轨迹末端移动机器人的夹角，目标方位角评价因子用来评估预测轨迹末端移动机器人的行驶方向和目标位置的角度差，使得移动机器人朝着目标位置前进，α为headingvt,ωt的权重系数；distvt,ωt为移动机器人在vt,ωt时所对应轨迹上与障碍物的最近距离评价因子，用来评估预测轨迹末端移动机器人与障碍物的最小距离，使得移动机器人尽量远离障碍物，β为distvt,ωt的权重系数；velocityvt,ωt为速度评价因子，表示为：velocityvt,ωt＝│vt│3速度评价因子用来评估移动机器人的速度大小，使得机器人快速移动，γ为velocityvt,ωt的权重系数；relativeAnglevt,ωt为目标位置分别与移动机器人和最近障碍物之间的相对夹角评价因子，表示为：relativeAnglevt,ωt＝│obstacleζ-goalθ│4式4中，obstacleζ表示预测轨迹末端移动机器人与障碍物的最小夹角，goalθ表示目标点相对于预测轨迹末端移动机器人的夹角，相对夹角评价因子用来评估目标位置与移动机器人和最近障碍物之间相对夹角的大小，使得移动机器人避开障碍物密集的区域，η为relativeAnglevt,ωt的权重系数；Goaldistvt,ωt为预测轨迹末端移动机器人与目标位置的相对距离函数，表示为： 式5中，dG为预测轨迹末端移动机器人与目标点的最短距离，dGmax为设定的dG的最大值，Goaldistvt,ωt用来评估预测轨迹末端移动机器人与障碍物的距离，使得移动机器人到达目标位置的时间最短，μ为Goaldistvt,ωt的权重系数。

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