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公开(公告)号：CN112904842A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110042080.7
申请日：2021-01-13
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于代价势场的移动机器人路径规划与优化方法，其步骤大致包括：初始化全局静态场景及动态障碍物对象的栅格地图，更新叠加代价势场，由等势线、切点、切线求代价最低的初始路径，再对路径进行进一步的调整和优化，最终得到当前时刻的最优安全路径。该方法相比其它的路径规划与避障方法能够综合考虑路径长度代价和与障碍物之间的距离代价，保证路径的安全性。同时经过调整之后的路径也具有较高的平滑度。通过引入动态障碍物的速度因素对障碍物代价势场的影响，该方法在动态障碍物避障场景下也具有较好的表现。
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公开(公告)号：CN112859859B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110042272.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于三维障碍物体素对象映射的动态栅格地图更新方法，该方法通过加载已有的初始静态场景的三维体素地图；机器人本地端上传实时激光数据及位姿信息，服务器节点建立三维场景下不同障碍物对象的体素地图；服务器节点根据不同机器人的形状大小等避障规则发布包含速度、坐标信息的不同的动态障碍物对象的栅格地图；同时服务器节点对障碍物激光点云数据进行补全，并对预测点云的可靠性进行评价和迭代更新，完成基于障碍物对象的动态概率栅格地图映射；机器人本地端订阅自己的障碍物地图并完成实施的路径规划和避障。该方法可以使机器人更充分的利用三维场景下的点云信息，并实现不同机器人的障碍物信息共享。
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公开(公告)号：CN112904842B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110042080.7
申请日：2021-01-13
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于代价势场的移动机器人路径规划与优化方法，其步骤大致包括：初始化全局静态场景及动态障碍物对象的栅格地图，更新叠加代价势场，由等势线、切点、切线求代价最低的初始路径，再对路径进行进一步的调整和优化，最终得到当前时刻的最优安全路径。该方法相比其它的路径规划与避障方法能够综合考虑路径长度代价和与障碍物之间的距离代价，保证路径的安全性。同时经过调整之后的路径也具有较高的平滑度。通过引入动态障碍物的速度因素对障碍物代价势场的影响，该方法在动态障碍物避障场景下也具有较好的表现。
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公开(公告)号：CN112859859A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110042272.8
申请日：2021-01-13
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于三维障碍物体素对象映射的动态栅格地图更新方法，该方法通过加载已有的初始静态场景的三维体素地图；机器人本地端上传实时激光数据及位姿信息，服务器节点建立三维场景下不同障碍物对象的体素地图；服务器节点根据不同机器人的形状大小等避障规则发布包含速度、坐标信息的不同的动态障碍物对象的栅格地图；同时服务器节点对障碍物激光点云数据进行补全，并对预测点云的可靠性进行评价和迭代更新，完成基于障碍物对象的动态概率栅格地图映射；机器人本地端订阅自己的障碍物地图并完成实施的路径规划和避障。该方法可以使机器人更充分的利用三维场景下的点云信息，并实现不同机器人的障碍物信息共享。
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