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公开(公告)号：CN116700265A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310737162.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于改进CBS算法的多机器人路径规划方法及系统，属于多机器人路径规划领域。为解决现有多机器人路径算法的复杂度高，在路障密集的情况下，机器人间的相互影响导致性能下降，计算时间较长的问题。在无约束条件下利用改进的A‑star算法规划出每个机器人的路径，再利用改进后的代价函数计算路径代价；通过在A‑Star算法的评价函数中引入冲突惩罚因子和转向惩罚因子对底层搜索过程进行改进，通过对选择扩展节点方式的改进使高层次搜索过程选择节点的解决方案中路径总拐点数更少。在障碍物密集和适中的地图环境下，改进CBS算法所规划路径的平均总路径长度，总拐点数和所需计算时间都是最少的，性能最优。
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公开(公告)号：CN117232541A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310661492.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 改善搜索自由度的A‑star算法机器人路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域。本发明为了解决现有的机器人路径规划没有考虑移动机器人完成任务所需的时间和电源电量，也没有综合考虑路径长度和速度等因素，采用传统的A‑star算法由于搜索策略带有许多路径拐点和大转弯角度的缺点导致产生的可行路径不是理论上的最佳路径等问题。技术要点：在传统的A‑star算法引入了描述当前点向周围扩展的方向数，并通过连接起点和终点得到一条直线段来寻找交接点。在与障碍物相交时，会得到一个交点，然后将该点设为圆心以R为半径绘制一个圆，求出障碍物边界点。接下来，将第一个交界点作为局部起点，最后一个障碍物边界点作为局部终点，带入改进的A‑star算法中得到局部路径，由直线连接的为其他局部路径。最后，将这些局部路径组合成全局路径。
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公开(公告)号：CN117232541B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202310661492.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 改善搜索自由度的A‑star算法机器人路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域。本发明为了解决现有的机器人路径规划没有考虑移动机器人完成任务所需的时间和电源电量，也没有综合考虑路径长度和速度等因素，采用传统的A‑star算法由于搜索策略带有许多路径拐点和大转弯角度的缺点导致产生的可行路径不是理论上的最佳路径等问题。技术要点：在传统的A‑star算法引入了描述当前点向周围扩展的方向数，并通过连接起点和终点得到一条直线段来寻找交接点。在与障碍物相交时，会得到一个交点，然后将该点设为圆心以R为半径绘制一个圆，求出障碍物边界点。接下来，将第一个交界点作为局部起点，最后一个障碍物边界点作为局部终点，带入改进的A‑star算法中得到局部路径，由直线连接的为其他局部路径。最后，将这些局部路径组合成全局路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116909266A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310737569.5
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05D1/02 , G06Q10/047
Abstract: 本发明提供一种基于改进A‑Star算法与DWA算法的动态环境路径规划方法及系统，属于动态路径规划领域。为解决A‑Star算法无法躲避动态障碍物，DWA算法容易陷入局部最小值，会出现找不到路的情况，且缺乏二者有效融合的问题。本发明提出对机器人行驶路径长度和速度进行优化，对DWA算法先将路径点与改进A‑Star算法所规划路径的最小距离引入评价函数，再以预测轨迹末端距障碍物的最小距离来对评价函数中速度的系数进行选择，提高机器人在距障碍物较远时的行驶速度；使机器人在远离障碍物时以较快的速度运行，在靠近障碍物时，为保证行驶安全，以较缓慢的速度运行，这样既提高了整体的行驶速度，又保证了机器人的行走安全性。
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公开(公告)号：CN116698066B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202310660557.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 基于邻域扩展和边界点改进A‑star算法的机器人路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域，为了解决传统A‑star算法路径规划时存在搜索时间长、自由度不高、搜索的路径具有很多转折点等一些问题，可能会导致规划得到的最短路径不是实际机器人的最优移动路径，以及为了兼顾移动机器人在各方面的优良性而提出的。首先，将A‑star算法扩展搜索邻域；其次，针对局部无障碍环境下，传统算法搜索效率低，且规划时间长等问题，利用局部障碍环境分块规划的思想，基于两点线段最短原理，对环境信息进行分析。在路径连接过程中，若路径中不存在障碍物，则直接直线连接起点与终点；否则，通过求取相交障碍物的边界点，将路径分为多个局部路径进行规划，最后合并得到整体路径。具体实现为在起点与最后一个边界点之间使用改进A‑star算法求解最短路径，在边界点与终点之间直接直线连接。
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公开(公告)号：CN117109609A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310661433.0
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 应用于移动机器人改进启发式静态路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域。本发明为了兼顾移动机器人在各方面的优良性而提出来的。技术要点：连接起点和终点得到一条直线段，该直线段将与障碍物相交得到一个交点，然后再以该交点为圆的中心，并以R为半径绘制一个圆，圆和直线段之间的两个交点称为交接点，求出障碍物边界点。在传统A‑star算法引入了描述当前点向周围扩展的方向数。将第一个交接点作为起点、最后一个交接点作为终点与最后一个交接点作为起点、最后一个边界点作为终点带入到改进A‑star算法中，会得到一系列的局部路径，然后再将这些局部路径组合为全局路径。
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公开(公告)号：CN116700266A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310737491.7
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种实际环境下机器人路径规划方法及系统，属于智能仓储领域。为解决现有机器人路径规划中，未考虑机器人在实际环境下的自身大小，造成工业或生产损失问题。包括对当前节点判断其相邻节点是否在开放列表中，若在则记录相邻节点中g值最小节点，若不在则加入开放列表并判断是否为目标节点，若是则结束循环，若不是在将当前节点移入关闭列表，计算相邻节点的f值选择f值最小的节点作为下一当前节点，重复上述操作至开放列表为空，保存可用路径后在最小安全距离下进行再处理，得到最终路径。更符合实际情况下的机器人运行，避免由于自身体型差异而导致的损伤货物或自身，提高机器人工作效率，保证了仓储中工作的高效性与安全。
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公开(公告)号：CN116698066A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310660557.7
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 基于邻域扩展和边界点改进A‑star算法的机器人路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域，为了解决传统A‑star算法路径规划时存在搜索时间长、自由度不高、搜索的路径具有很多转折点等一些问题，可能会导致规划得到的最短路径不是实际机器人的最优移动路径，以及为了兼顾移动机器人在各方面的优良性而提出的。首先，将A‑star算法扩展搜索邻域；其次，针对局部无障碍环境下，传统算法搜索效率低，且规划时间长等问题，利用局部障碍环境分块规划的思想，基于两点线段最短原理，对环境信息进行分析。在路径连接过程中，若路径中不存在障碍物，则直接直线连接起点与终点；否则，通过求取相交障碍物的边界点，将路径分为多个局部路径进行规划，最后合并得到整体路径。具体实现为在起点与最后一个边界点之间使用改进A‑star算法求解最短路径，在边界点与终点之间直接直线连接。
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