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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明公开了一种基于冲突搜索和速度障碍的多机器人路径规划方法，将多机器人路径规划分为离线预规划和在线实时规划两个阶段，充分利用集中式路径规划具备全局最优和分布式路径规划具备分布式实时执行的优点，在保证多机器人路径质量的前提下，使机器人具备自主决策能力。在离线预规划阶段，使用基于冲突搜索算法得到多机器人路径规划的最优解；在在线实时规划阶段，各机器人使用将离线预规划阶段得到的解经预处理后作为速度障碍法的启发式信息，使多机器人以分布式的方式执行各自的路径规划，并克服了原始速度障碍法在“U型”障碍物场景下出现不存在候选可达速度而导致的死锁问题，提高了算法的鲁棒性和适用性，提高了机器人适应环境的能力和工作效率。

主权项：1.一种基于冲突搜索和速度障碍的多机器人路径规划方法，其特征在于以下步骤：步骤1、设置环境地图及静态障碍物，以及要解决的多机器人路径规划问题中每个机器人的起始位置和目标位置，并检测各个机器人的起始位置和目标位置的可行性，确保其与环境中的静态障碍物不发生冲突；具体步骤如下：步骤1.1、将路径规划问题抽象为一个2D平面，在笛卡尔坐标系中使用横纵坐标代表各个机器人的起始位置和目标位置；步骤1.2、将地图中的静态障碍物抽象为平面矩形区域，将各个机器人抽象为平面圆形区域；步骤1.3、检测起始位置和目标位置是否与静态障碍物发生冲突以及是否在地图范围内，并检测各个起始位置和目标位置之间是否冲突；步骤2、针对步骤1中的多机器人路径规划问题，使用基于冲突算法进行离线预规划，得到步骤1中多机器人路径规划问题的最优解；步骤3、将步骤2中得到的多机器人路径规划问题的最优路径预处理并作为多机器人在在线实时规划阶段的启发式信息；步骤4、当机器人关键路径信息队列不为空时即该机器人未到达其目标位置时，机器人从其关键路径信息队列中取出下一关键位置信息作为其局部目标位置；若该机器人到达其目标位置，则该机器人执行结束；步骤5、各个机器人基于其当前位置计算其期望速度单位向量，则机器人ai的期望速度单位向量 其中gi和pi分别表示机器人ai的目标位置和当前位置，||gi-pi||2表示机器人ai的目标位置与当前位置的向量差的2范数；步骤6、各个机器人通过自身传感器获取周围障碍物信息和其他机器人的信息，并基于其当前速度vi计算其联合速度障碍Oi；步骤7、各个机器人基于其当前速度vi和受到的运动学和动力学约束，计算其可达速度集合Aivi；步骤8、各机器人基于其联合速度障碍Oi和可达速度集合Aivi计算新速度步骤9、各个机器人从其新速度中计算控制输入，将新的控制输入应用于该机器人的执行器；判断机器人是否到达其当前的局部目标位置，若已到达则转步骤4；否则转步骤5。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种基于冲突搜索和速度障碍的多机器人路径规划方法