CN107990903A - 一种基于改进a*算法的室内agv路径规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，首先采用栅格化的方法构建环境地图并根据AGV的尺寸对栅格化地图进行膨胀化；然后优化传统A*算法的搜索策略，引入多值地图模型、代价函数评优、路径拐点平滑化并加入安全系数作为路径的评价指标。最后将AGV的起始点和目标点添加到栅格地图中，采用改进距离估价函数，代价函数最小的节点作为下一步节点，逐步规划出AGV的运行路线并最终显示在电子地图中。通过仿真分析，验证基于改进A*算法的AGV路径规划搜索路线安全系数更高，路径更平滑，搜索速度更快。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于改进曼哈顿距离的路径规划技术，属于室内导航技术领域。
背景技术
自动导航车，简称AGV(Automated Guided Vehicles)是现代工业自动化物流***中的关键设备之一，能实现高效、经济的生产管理，而路径规划是AGV智能化的关键技术之一，是自主导航和智能避障的重要保证。
路径规划是在给定的障碍物环境中，根据一定的优化准则(如路径最短、时间最短等)，在其工作空间中找到一条从起点到终点的无碰最优路径。传统的A*算法将规划目标视为质点，规划出的路径实际很可能会触碰到障碍物，且仅使用曼哈顿距离或欧式距离作为代价函数值，使得规划路径较长。采用改进A*算法进行AGV路径规划时，可以有效解决考虑AGV尺寸带来的路径碰撞、搜索时间长、路径不平滑等问题。
发明内容
技术问题：本发明提供一种安全系数高、搜索时间短、路径平滑的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法。
技术方案：本发明的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，包括如下步骤：
1)建立栅格化的AGV运行地图，对AGV运行地图的每个栅格进行直角坐标标记，设置起始点A和目标点T；
2)根据AGV尺寸膨胀化AGV运行地图，即将障碍物周边的栅格数值增大，膨胀次数Count根据下式计算：
Count＝ceil(max(L，W)/b)
其中，Count是膨胀次数，L为AGV的长度，w为AGV的宽度，b为栅格长度，ceil表示向上取整；
3)从起始点A开始，寻找起始点A周围可以到达的栅格，将它们放入“开启列表”，并设置起始点A为它们的父节点，将起始点A周围的障碍点放入“关闭列表”；
4)遍历开启列表中的节点，若不含有目标点T，则进入步骤5)，否则进入步骤8)；
5)根据下式计算所述开启列表中节点的代价函数值，设置代价函数值最小的栅格为下一步节点next：
f(n)＝g(n)+h(n)
其中，f(n)是由起始点A经n号节点到达目标点T的代价函数值，n为开启列表中节点的编号，g(n)是由起始点A到n号节点的实际代价值，h(n)是由n号节点到目标点T的估计代价值；
6)设置开启列表容量为size，将开启列表中的节点按代价函数值降序排列，保留开启列表尾部的size个节点，其他节点从开启列表中删除，并放入关闭列表中；
7)将下一步节点next所有相邻且可以到达的栅格放入开启列表中，并设置下一步节点next为它们的父节点，其中障碍点和关闭列表中的栅格视为不可到达，返回步骤4)；
8)从起始点A到目标点T的所有节点存储在路径数组中，并进行拐点优化得到最优路径，最后绘制出路径规划图作为规划路径输出。
进一步的，本发明方法中，所述步骤(2)中膨胀化AGV运行地图的具体方式为：
在AGV运行地图中，障碍物用黑色方格表示，对每一个黑色方格作Count次如下膨胀处理：
(1)对于前Count-1次，每一次将与黑色方格相邻的栅格数值增加1，若栅格数值大于1，则置栅格数值为1；
(2)第Count次将数值为1的栅格相邻的上下左右四个方向栅格数值增加λ，四个边角栅格数值增加β，若相邻的栅格数值已经为1，则不增加数值；若相邻的栅格增加数值后大于1，则将此栅格数值置为1。
进一步的，本发明方法中，所述步骤(2)中λ和β的取值规则如下：
λ＝2β
其中β∈[0.1，0.2]，为膨胀化AGV运行地图后不同栅格数值种类
进一步的，本发明方法中，所述步骤(3)中的障碍点按如下方式确定：对当前起始点A周围8个方向栅格数值进行检测，若栅格数值大于等于设定阈值，则此栅格即为障碍点。
进一步的，本发明方法中，设定阈值为1。
进一步的，本发明方法中，所述步骤(5)中，由n号节点到目标点T的估计代价值h(n)根据下式计算：
其中(nx，ny)为当前节点n的坐标，(Tx，Ty)为目标点T的坐标，k为增益系数，Sobs为障碍点面积，S为地图总面积。
进一步的，本发明方法中，所述步骤(8)中的拐点优化具体包括：
在路径数组中从起始点A开始每次取出连续的3个点T1、T2、T3，将这3个点组成两条边T1T2和T2T3，利用余弦定理计算出这两条边之间的夹角，若夹角为锐角，则作钝角化处理，即将T2节点，从原路径数组删除，直接连接T1、T3。
本发明采用膨胀化栅格法对AGV工作环境进行建模，获得电子地图，其中黑色栅格为障碍栅格，是AGV完全不可行区域，白色栅格为自由栅格，是AGV完全可行区域，其他栅格为不完全可行区域，区域数值和可行数值由程序设定，若某一栅格数值小于可行数值即代表此栅格可通行。单位栅格长度与AGV移动步长相当，并以直角坐标的形式对栅格进行编码，每一个栅格代表一个节点位置，将改进A*算法应用到室内AGV路径规划中。
有益效果：本发明与现有技术相比，具有以下优点：
本发明提供的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，相对于现有技术具有如下优势：1.不再将AGV看作质点，考虑了AGV自身尺寸和地图栅格的大小，采用多次膨胀策略使得规划出的路径安全系数更高。2.当路径转折点处出现锐角时，对路径进行钝角化处理，利用余弦定理计算转折点处的角度值，若是锐角则如图1所示进行钝角处理。3.优化了A*算法的估计代价值，采用改进曼哈顿距离并增加了增益系数k，使其更接近于实际的路径长度值，估计代价值越接近实际的路径长度值，路径规划效果越好。4.缩减开启列表的节点数目，每一次迭代后按代价函数值进行排序并检测节点数目是否超过阈值，若超过就将超出的节点加入关闭列表中，开启列表数目越多搜索速度越慢，如此处理搜索效率有显著提高。
附图说明
图1为本发明中路径优化图；
图2为本发明中地图环境栅格化示意图；
图3为本发明中地图环境二次膨胀示意图；
图4为本发明传统A*算法路径规划结果图；
图5为本发明中改进A*算法在二次膨胀地图中的路径规划图；
图6为本发明改进A*算法实际的路径规划图；
图7为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明作进一步的说明。
本发明的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，包括如下步骤：
(1)将16m×20m的室内地图划分成40×50的网状模型，栅格长度b为0.4m，采用栅格法建立图2障碍物环境模型，设置起始点为A(1，1)，目标点为T(38,48)；
(2)设置小车的尺寸为0.8m×0.6m，计算出栅格膨胀次数count＝0.8/0.4＝2，因此对障碍物采用图3二次膨胀策略，对障碍点上下左右四个栅格数值增加0.2，边角栅格数值增加0.1，设置小车的中心点与障碍物的边缘最小安全距离是84cm，因此设定栅格可行最大数值为0.2，小车每一次行走只能从当前栅格往周围的8个栅格行进，不可跳跃栅格；
(3)根据已建立的二次膨胀栅格图，A*算法的代价函数为
f(n)＝g(n)+h(n)
其中，f(n)是由起始点A经n号节点到达目标点T的代价函数值，g(n)是由起始点A到n号节点的实际代价值，h(n)是由n号节点到目标点估计代价值；
估计代价值h(n)设置如下：
(31)曼哈顿距离：h(n)＝|Tx-nx|+|Ty-ny|
(32)改进曼哈顿距离：
其中k值由以下公式计算：
其中Sobs是障碍点面积，S是地图总面积，(nx，ny)为当前节点n的坐标，(Tx，Ty)为目标点T的坐标；
(4)从起始点A开始，寻找起始点A周围可以到达的栅格，将它们放入“开启列表”，并设置起始点A为它们的父节点，将起始点A周围的障碍点放入“关闭列表”；
(5)遍历开启列表中的节点，若不含有目标点T，则进入步骤6)，否则进入步骤8)；
(6)计算开启列表中节点的估价函数值，设置估价函数值最小的栅格为下一步节点next，设置开启列表容量为size，将开启列表中的节点按代价函数值降序排列，保留开启列表尾部的size个节点，其他节点从开启列表中删除，并放入关闭列表中；
(7)将下一步节点next所有相邻且可以到达的栅格放入开启列表中，并设置下一步节点next为它们的父节点，其中障碍点和关闭列表中的栅格视为不可到达，返回步骤4)；
(8)从起始点A到目标点T的所有节点存储在路径数组中，并进行拐点优化得到最优路径，最后绘制出路径规划图作为规划路径输出。
具体实例：
为了验证本发明算法的有效性，仿真地图采用栅格模型50×40，每个栅格尺寸为0.4m×0.4m，起点设置为(1，1)，终点设置为(48,38)，首先采用传统A*算法规划出的路径如图3所示，由于传统A*算法未考虑AGV尺寸，所以在改进A*算法中对地图进行了二次膨胀策略，并优化了代价函数，图5为膨胀地图后的路径规划图，图6为实际AGV在障碍物环境中的路径图。
表1给出了传统A*算法和改进A*算法的参数比较。传统A*算法采用曼哈顿距离，未考虑AGV尺寸，规划出的路径长度较短，但是危险点(离障碍物较近的点)较多，并且搜索解空间也较大，路径拐点也未平滑处理，而改进A*算法采用二次膨胀策略，危险点的个数大大减少，对路径拐点处也进行了钝角化处理，虽然路径长度有了些许的增加，但是总体的安全系数得到了较大的提升。
表1
若扩大室内地图面积，缩小栅格边长，将40m×50m的室内地图划分为200×250的网状模型，栅格点数增加到5万，如果不对开启列表进行处理，程序运行时间大大延长，因此本专利采用限制开启列表节点数目的方法，控制开启列表节点数目为20，程序运行时间则可以控制在10秒内，具体参数对比如表2所示：
表2
| 算法 | 未对开启列表处理的A*算法 | 对开启列表数目处理的A*算法 |
| 搜索点数 | 4896 | 692 |
| 运行时间 | 57.476s | 9.123s |
上述实施例仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和等同替换，这些对本发明权利要求进行改进和等同替换后的技术方案，均落入本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)建立栅格化的AGV运行地图，对AGV运行地图的每个栅格进行直角坐标标记，设置起始点A和目标点T；
2)根据AGV尺寸膨胀化AGV运行地图，即将障碍物周边的栅格数值增大，膨胀次数Count根据下式计算：
Count＝ceil(max(L，W)/b)
其中，Count是膨胀次数，L为AGV的长度，W为AGV的宽度，b为栅格长度，ceil表示向上取整；
3)从起始点A开始，寻找起始点A周围可以到达的栅格，将它们放入“开启列表”，并设置起始点A为它们的父节点，将起始点A周围的障碍点放入“关闭列表”；
4)遍历开启列表中的节点，若不含有目标点T，则进入步骤5)，否则进入步骤8)；
5)根据下式计算所述开启列表中节点的代价函数值，设置代价函数值最小的栅格为下一步节点next：
f(n)＝g(n)+h(n)
其中，f(n)是由起始点A经n号节点到达目标点T的代价函数值，n为开启列表中节点的编号，g(n)是由起始点A到n号节点的实际代价值，h(n)是由n号节点到目标点T的估计代价值；
6)设置开启列表容量为size，将开启列表中的节点按代价函数值降序排列，保留开启列表尾部的size个节点，其他节点从开启列表中删除，并放入关闭列表中；
7)将下一步节点next所有相邻且可以到达的栅格放入开启列表中，并设置下一步节点next为它们的父节点，其中障碍点和关闭列表中的栅格视为不可到达，返回步骤4)；
8)从起始点A到目标点T的所有节点存储在路径数组中，并进行拐点优化得到最优路径，最后绘制出路径规划图作为规划路径输出。
2.根据权利要求1所述的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，其特征在于，所述步骤2)中膨胀化AGV运行地图的具体方式为：
在AGV运行地图中，障碍物用黑色方格表示，对每一个黑色方格作Count次如下膨胀处理：
(1)对于前Count-1次，每一次将与黑色方格相邻的栅格数值增加1，若栅格数值大于1，则置栅格数值为1；
(2)第Count次将数值为1的栅格相邻的上下左右四个方向栅格数值增加λ，四个边角栅格数值增加β，若相邻的栅格数值已经为1，则不增加数值；若相邻的栅格增加数值后大于1，则将此栅格数值置为1。
3.根据权利要求2所述的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，其特征在于，所述步骤(2)中λ和β的取值规则如下：
λ＝2β
其中β∈[0.1，0.2]，为膨胀化AGV运行地图后不同栅格数值种类。
4.根据权利要求1、2或3所述的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，其特征在于，所述步骤3)中的障碍点按如下方式确定：对当前起始点A周围8个方向栅格数值进行检测，若栅格数值大于等于设定阈值，则此栅格即为障碍点。
5.根据权利要求4所述的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，其特征在于，所述设定阈值为1。
6.根据权利要求1、2或3所述的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，其特征在于，所述步骤5)中，由n号节点到目标点T的估计代价值h(n)根据下式计算：
<mrow>
<mi>h</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>k</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msqrt>
<mn>2</mn>
</msqrt>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>T</mi>
<mi>x</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>n</mi>
<mi>x</mi>
</msub>
<mo>|</mo>
<mo>+</mo>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>T</mi>
<mi>y</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>n</mi>
<mi>y</mi>
</msub>
</mrow>
<mo>|</mo>
<mo>-</mo>
<mo>|</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>T</mi>
<mi>x</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>n</mi>
<mi>x</mi>
</msub>
</mrow>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中(nx，ny)为当前节点n的坐标，(Tx，Ty)为目标点T的坐标，k为增益系数，Sobs为障碍点面积，S为地图总面积。
7.根据权利要求1、2或3所述的基于改进A*算法的室内AGV路径规划方法，其特征在于，所述步骤8)中的拐点优化具体包括：在路径数组中从起始点A开始每次取出连续的3个点T1、T2、T3，将这3个点组成两条边T1T2和T2T3，利用余弦定理计算出这两条边之间的夹角，若夹角为锐角，则作钝角化处理，即将T2节点，从原路径数组删除，直接连接T1、T3。
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Cited By (54)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108646765A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-10-12 | 齐鲁工业大学 | 基于改进a*算法的四足机器人路径规划方法及*** |
| CN108827336A (zh) * | 2018-09-26 | 2018-11-16 | 广东工业大学 | 一种基于无人驾驶的路径规划方法、装置及设备 |
| CN109141441A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-01-04 | 北京汽车集团有限公司 | 车辆的障碍分析方法和装置 |
| CN109341698A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-02-15 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 一种移动机器人的路径选择方法及装置 |
| CN109598374A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-04-09 | 华南理工大学 | 一种关键设施实物保护***的启发式有效性分析方法 |
| CN109781126A (zh) * | 2018-12-30 | 2019-05-21 | 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 | 一种基于矢量法的全局静态路径规划方法 |
| CN109798899A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-24 | 广东工业大学 | 一种面向海底未知地形搜索的树扩散启发式路径规划方法 |
| CN109947118A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-06-28 | 南京大学 | 一种使用gpu加速的代价地图快速更新方法 |
| CN110221601A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-09-10 | 南京航空航天大学 | 一种多agv***动态障碍物实时避障方法及避障*** |
| CN110274596A (zh) * | 2019-04-14 | 2019-09-24 | 西安烛龙智能科技有限公司 | 一种基于时间节点的智能避障方法 |
| CN110319837A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-11 | 北方工业大学 | 一种服务机器人室内复杂状况路径规划方法 |
| CN110332940A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-10-15 | 重庆邮电大学 | 基于改进a*算法的消防员室内撤离路径规划方法 |
| CN110456789A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-11-15 | 中国矿业大学 | 一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法 |
| CN110530390A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-03 | 哈尔滨工程大学 | 一种在狭窄环境下的非质点车辆路径规划方法 |
| CN110986951A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-10 | 广州市技田信息技术有限公司 | 一种基于惩罚权重的路径规划方法、导航格以及栅格地图 |
| CN111046846A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-21 | 长安大学 | 一种机器人前方障碍通过性判断的方法 |
| CN111121750A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 广东博智林机器人有限公司 | 室内的路径获取方法和装置 |
| CN111243315A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-05 | 河北科技大学 | 车辆定位控制***及控制方法 |
| CN111256700A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-06-09 | 洛阳智能农业装备研究院有限公司 | 用于自动驾驶农机作业路径规划的收边规划方法 |
| CN111307153A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-19 | 河海大学 | 基于六边形栅格地图的多auv任务分配与路径规划方法 |
| CN111307156A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-19 | 中振同辂(江苏)机器人有限公司 | 适用于车型机器人的覆盖路径规划方法 |
| CN111323036A (zh) * | 2020-02-19 | 2020-06-23 | 中冶东方工程技术有限公司 | 原料场智能寻优路径方法、***、电子设备和存储介质 |
| CN111341136A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-06-26 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种基于车路协同的代客泊车方法、***及存储介质 |
| CN111427346A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-07-17 | 中振同辂(江苏)机器人有限公司 | 适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法 |
| CN111487975A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-04 | 畅加风行(苏州)智能科技有限公司 | 一种基于智能网联***的港口卡车自动编队方法及*** |
| CN111707269A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-25 | 东南大学 | 一种三维环境下的无人机路径规划方法 |
| CN111854751A (zh) * | 2019-04-29 | 2020-10-30 | 深圳市优必选科技有限公司 | 导航目标位置确定方法、装置、可读存储介质及机器人 |
| CN112013860A (zh) * | 2019-05-29 | 2020-12-01 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 一种安全出行路线规划、管理方法及装置 |
| CN112036773A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-04 | 劢微机器人科技(深圳)有限公司 | Agv小车任务分配方法、设备、存储介质及装置 |
| CN112066989A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-11 | 合肥工业大学 | 基于激光slam的室内agv自动导航***及导航方法 |
| CN112161631A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-01-01 | 湖北第二师范学院 | 一种基于大型卫星栅格地图的安全路径规划方法 |
| CN112197778A (zh) * | 2020-09-08 | 2021-01-08 | 南京理工大学 | 基于改进a*算法的轮式机场巡界机器人路径规划方法 |
| CN112325892A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-02-05 | 南京理工大学 | 一种基于改进a*算法的类三维路径规划方法 |
| CN112539750A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-23 | 湖北三环智能科技有限公司 | 一种智能运输车路径规划方法 |
| CN112683275A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-20 | 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院 | 一种栅格地图的路径规划方法 |
| CN112741688A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-05-04 | 北京信息科技大学 | 一种用于微创手术软体操作器的路径规划方法 |
| CN112764413A (zh) * | 2019-10-22 | 2021-05-07 | 广州中国科学院先进技术研究所 | 一种机器人路径规划方法 |
| CN112833905A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-05-25 | 北京大学 | 基于改进a*算法的分布式多agv无碰撞路径规划方法 |
| CN112857374A (zh) * | 2021-01-07 | 2021-05-28 | 华南理工大学 | 基于当量膨胀的狭窄环境空间的移动机器人可通行性方法 |
| CN112947490A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-06-11 | 京东数科海益信息科技有限公司 | 路径平滑方法、装置、设备、存储介质及产品 |
| CN112985441A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-18 | 苏州臻迪智能科技有限公司 | 路径搜索方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN113310492A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-27 | 青岛星华智能装备有限公司 | 一种基于a星算法的单舵轮agv路径规划方法和*** |
| CN113341957A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-03 | 浙江工业大学 | 一种基于痕迹地图A_star算法的多机器人路径规划方法 |
| CN113485360A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-10-08 | 福州大学 | 基于改进搜索算法的agv机器人路径规划方法及*** |
| CN113657636A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-11-16 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种电网运行方式图的自动规划生成算法 |
| CN113759915A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-07 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种agv小车路径规划方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113778097A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-10 | 龙岩学院 | L型路径趋势改进a-star算法的智能仓储物流机器人路径规划方法 |
| CN113970321A (zh) * | 2021-10-21 | 2022-01-25 | 北京房江湖科技有限公司 | 一种户型动线的计算方法及装置 |
| CN113985892A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-01-28 | 江苏科技大学 | 一种基于改进a＊算法的智能船舶路径规划方法 |
| CN114371711A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-19 | 华北电力大学（保定） | 一种机器人编队避障路径规划方法 |
| CN114397893A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-26 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 路径规划方法、机器人清扫方法及相关设备 |
| CN115049346A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-09-13 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于物料运输障碍识别的工业物联网及控制方法 |
| CN115615447A (zh) * | 2022-09-20 | 2023-01-17 | 泰州市金海运船用设备有限责任公司 | 一种最佳路径的预测方法、装置以及设备 |
| CN117839217A (zh) * | 2023-06-29 | 2024-04-09 | 高世超 | 网络游戏区块链路地图时空高效路径搜索方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060241854A1 (en) * | 2005-04-20 | 2006-10-26 | Ihung Tu | Route determination method and apparatus for navigation system |
| CN103994768A (zh) * | 2014-05-23 | 2014-08-20 | 北京交通大学 | 动态时变环境下寻求全局时间最优路径的方法 |
| CN105716613A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-06-29 | 北京进化者机器人科技有限公司 | 一种机器人避障中的最短路径规划方法 |
| CN105955262A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-09-21 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于栅格地图的移动机器人实时分层路径规划方法 |
| CN106767860A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-05-31 | 江苏大学 | 一种基于启发式搜索算法来缩短智能汽车路径规划搜索时间的方法 |
| US20170199041A1 (en) * | 2016-01-08 | 2017-07-13 | Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha | Path searching apparatus, path searching method, and recording medium |
| CN107168344A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-09-15 | 哈尔滨工程大学 | 一种uuv抵近海底作业过程中航路生成方法 |
-
2017
- 2017-12-29 CN CN201711499012.3A patent/CN107990903B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060241854A1 (en) * | 2005-04-20 | 2006-10-26 | Ihung Tu | Route determination method and apparatus for navigation system |
| CN103994768A (zh) * | 2014-05-23 | 2014-08-20 | 北京交通大学 | 动态时变环境下寻求全局时间最优路径的方法 |
| US20170199041A1 (en) * | 2016-01-08 | 2017-07-13 | Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha | Path searching apparatus, path searching method, and recording medium |
| CN105716613A (zh) * | 2016-04-07 | 2016-06-29 | 北京进化者机器人科技有限公司 | 一种机器人避障中的最短路径规划方法 |
| CN105955262A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-09-21 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于栅格地图的移动机器人实时分层路径规划方法 |
| CN106767860A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-05-31 | 江苏大学 | 一种基于启发式搜索算法来缩短智能汽车路径规划搜索时间的方法 |
| CN107168344A (zh) * | 2017-05-17 | 2017-09-15 | 哈尔滨工程大学 | 一种uuv抵近海底作业过程中航路生成方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| WANG ZHU,ETC: "Enhanced Sparse A* Search for UAV Path Planning Using Dubins Path Estimation", 《2014 33RD CHINESE CONTROL CONFERENCE (CCC)》 * |
| 王殿君: "基于改进Ａ*算法的室内移动机器人路径规划", 《清华大学学报（自然科学版）》 * |
| 黄诚杰，等: "改进型A*算法在智能AGV路径规划中的应用", 《莆田学院学报》 * |
Cited By (78)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109141441A (zh) * | 2018-07-19 | 2019-01-04 | 北京汽车集团有限公司 | 车辆的障碍分析方法和装置 |
| CN108646765A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-10-12 | 齐鲁工业大学 | 基于改进a*算法的四足机器人路径规划方法及*** |
| CN108827336A (zh) * | 2018-09-26 | 2018-11-16 | 广东工业大学 | 一种基于无人驾驶的路径规划方法、装置及设备 |
| CN109598374A (zh) * | 2018-11-21 | 2019-04-09 | 华南理工大学 | 一种关键设施实物保护***的启发式有效性分析方法 |
| CN109341698A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-02-15 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 一种移动机器人的路径选择方法及装置 |
| CN109781126A (zh) * | 2018-12-30 | 2019-05-21 | 芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司 | 一种基于矢量法的全局静态路径规划方法 |
| CN109798899A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-24 | 广东工业大学 | 一种面向海底未知地形搜索的树扩散启发式路径规划方法 |
| CN110274596A (zh) * | 2019-04-14 | 2019-09-24 | 西安烛龙智能科技有限公司 | 一种基于时间节点的智能避障方法 |
| CN110274596B (zh) * | 2019-04-14 | 2023-03-14 | 西安烛龙智能科技有限公司 | 一种基于时间节点的智能避障方法 |
| CN109947118A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-06-28 | 南京大学 | 一种使用gpu加速的代价地图快速更新方法 |
| CN109947118B (zh) * | 2019-04-19 | 2021-10-26 | 南京大学 | 一种使用gpu加速的代价地图快速更新方法 |
| CN111854751B (zh) * | 2019-04-29 | 2022-06-28 | 深圳市优必选科技有限公司 | 导航目标位置确定方法、装置、可读存储介质及机器人 |
| CN111854751A (zh) * | 2019-04-29 | 2020-10-30 | 深圳市优必选科技有限公司 | 导航目标位置确定方法、装置、可读存储介质及机器人 |
| CN110221601A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-09-10 | 南京航空航天大学 | 一种多agv***动态障碍物实时避障方法及避障*** |
| CN112013860A (zh) * | 2019-05-29 | 2020-12-01 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 一种安全出行路线规划、管理方法及装置 |
| CN110319837A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-11 | 北方工业大学 | 一种服务机器人室内复杂状况路径规划方法 |
| CN110456789A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-11-15 | 中国矿业大学 | 一种清洁机器人的全覆盖路径规划方法 |
| CN110332940B (zh) * | 2019-07-30 | 2022-08-02 | 重庆邮电大学 | 基于改进a*算法的消防员室内撤离路径规划方法 |
| CN110332940A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-10-15 | 重庆邮电大学 | 基于改进a*算法的消防员室内撤离路径规划方法 |
| CN110530390A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-03 | 哈尔滨工程大学 | 一种在狭窄环境下的非质点车辆路径规划方法 |
| CN112764413A (zh) * | 2019-10-22 | 2021-05-07 | 广州中国科学院先进技术研究所 | 一种机器人路径规划方法 |
| CN112764413B (zh) * | 2019-10-22 | 2024-01-16 | 广州中国科学院先进技术研究所 | 一种机器人路径规划方法 |
| CN110986951A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-10 | 广州市技田信息技术有限公司 | 一种基于惩罚权重的路径规划方法、导航格以及栅格地图 |
| CN110986951B (zh) * | 2019-12-11 | 2023-03-24 | 广州市技田信息技术有限公司 | 一种基于惩罚权重的路径规划方法、导航格以及栅格地图 |
| CN111121750A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 广东博智林机器人有限公司 | 室内的路径获取方法和装置 |
| CN111046846A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-04-21 | 长安大学 | 一种机器人前方障碍通过性判断的方法 |
| CN111243315A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-05 | 河北科技大学 | 车辆定位控制***及控制方法 |
| CN111341136A (zh) * | 2020-02-11 | 2020-06-26 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种基于车路协同的代客泊车方法、***及存储介质 |
| CN111323036A (zh) * | 2020-02-19 | 2020-06-23 | 中冶东方工程技术有限公司 | 原料场智能寻优路径方法、***、电子设备和存储介质 |
| CN111323036B (zh) * | 2020-02-19 | 2021-09-28 | 中冶东方工程技术有限公司 | 原料场智能寻优路径方法、***、电子设备和存储介质 |
| CN111307153B (zh) * | 2020-02-26 | 2023-03-21 | 河海大学 | 基于六边形栅格地图的多auv任务分配与路径规划方法 |
| CN111307153A (zh) * | 2020-02-26 | 2020-06-19 | 河海大学 | 基于六边形栅格地图的多auv任务分配与路径规划方法 |
| CN111427346A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-07-17 | 中振同辂(江苏)机器人有限公司 | 适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法 |
| CN111307156A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-06-19 | 中振同辂(江苏)机器人有限公司 | 适用于车型机器人的覆盖路径规划方法 |
| CN111256700B (zh) * | 2020-03-26 | 2021-11-02 | 洛阳智能农业装备研究院有限公司 | 用于自动驾驶农机作业路径规划的收边规划方法 |
| CN111256700A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-06-09 | 洛阳智能农业装备研究院有限公司 | 用于自动驾驶农机作业路径规划的收边规划方法 |
| CN111487975A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-04 | 畅加风行(苏州)智能科技有限公司 | 一种基于智能网联***的港口卡车自动编队方法及*** |
| CN111707269A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-25 | 东南大学 | 一种三维环境下的无人机路径规划方法 |
| CN111707269B (zh) * | 2020-06-23 | 2022-04-05 | 东南大学 | 一种三维环境下的无人机路径规划方法 |
| CN112066989B (zh) * | 2020-08-19 | 2022-07-29 | 合肥工业大学 | 基于激光slam的室内agv自动导航***及导航方法 |
| CN112066989A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-11 | 合肥工业大学 | 基于激光slam的室内agv自动导航***及导航方法 |
| CN112197778A (zh) * | 2020-09-08 | 2021-01-08 | 南京理工大学 | 基于改进a*算法的轮式机场巡界机器人路径规划方法 |
| CN112036773A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-04 | 劢微机器人科技(深圳)有限公司 | Agv小车任务分配方法、设备、存储介质及装置 |
| CN112036773B (zh) * | 2020-09-29 | 2023-08-15 | 劢微机器人科技(深圳)有限公司 | Agv小车任务分配方法、设备、存储介质及装置 |
| CN112325892A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-02-05 | 南京理工大学 | 一种基于改进a*算法的类三维路径规划方法 |
| CN112325892B (zh) * | 2020-10-10 | 2023-08-25 | 南京理工大学 | 一种基于改进a*算法的类三维路径规划方法 |
| CN112539750B (zh) * | 2020-11-25 | 2022-08-16 | 湖北三环智能科技有限公司 | 一种智能运输车路径规划方法 |
| CN112539750A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-23 | 湖北三环智能科技有限公司 | 一种智能运输车路径规划方法 |
| CN112161631A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-01-01 | 湖北第二师范学院 | 一种基于大型卫星栅格地图的安全路径规划方法 |
| CN112741688B (zh) * | 2020-12-11 | 2023-09-29 | 北京信息科技大学 | 一种用于微创手术软体操作器的路径规划方法 |
| CN112741688A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-05-04 | 北京信息科技大学 | 一种用于微创手术软体操作器的路径规划方法 |
| CN112683275A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-20 | 哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院 | 一种栅格地图的路径规划方法 |
| CN112683275B (zh) * | 2020-12-24 | 2023-11-21 | 长三角哈特机器人产业技术研究院 | 一种栅格地图的路径规划方法 |
| CN112857374A (zh) * | 2021-01-07 | 2021-05-28 | 华南理工大学 | 基于当量膨胀的狭窄环境空间的移动机器人可通行性方法 |
| CN112833905A (zh) * | 2021-01-08 | 2021-05-25 | 北京大学 | 基于改进a*算法的分布式多agv无碰撞路径规划方法 |
| CN112985441A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-06-18 | 苏州臻迪智能科技有限公司 | 路径搜索方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN112947490A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-06-11 | 京东数科海益信息科技有限公司 | 路径平滑方法、装置、设备、存储介质及产品 |
| CN113341957A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-03 | 浙江工业大学 | 一种基于痕迹地图A_star算法的多机器人路径规划方法 |
| CN113310492A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-27 | 青岛星华智能装备有限公司 | 一种基于a星算法的单舵轮agv路径规划方法和*** |
| CN113657636B (zh) * | 2021-06-18 | 2024-03-01 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种电网运行方式图的自动规划生成算法 |
| CN113657636A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-11-16 | 广东电网有限责任公司佛山供电局 | 一种电网运行方式图的自动规划生成算法 |
| CN113485360B (zh) * | 2021-07-29 | 2023-05-19 | 福州大学 | 基于改进搜索算法的agv机器人路径规划方法及*** |
| CN113485360A (zh) * | 2021-07-29 | 2021-10-08 | 福州大学 | 基于改进搜索算法的agv机器人路径规划方法及*** |
| CN113759915B (zh) * | 2021-09-08 | 2023-09-15 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种agv小车路径规划方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113759915A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-07 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 一种agv小车路径规划方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113778097B (zh) * | 2021-09-15 | 2023-05-19 | 龙岩学院 | L型路径趋势改进a-star算法的智能仓储物流机器人路径规划方法 |
| CN113778097A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-10 | 龙岩学院 | L型路径趋势改进a-star算法的智能仓储物流机器人路径规划方法 |
| CN113970321A (zh) * | 2021-10-21 | 2022-01-25 | 北京房江湖科技有限公司 | 一种户型动线的计算方法及装置 |
| CN113985892B (zh) * | 2021-11-17 | 2023-09-22 | 江苏科技大学 | 一种基于改进a＊算法的智能船舶路径规划方法 |
| CN113985892A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-01-28 | 江苏科技大学 | 一种基于改进a＊算法的智能船舶路径规划方法 |
| CN114397893A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-26 | 深圳市银星智能科技股份有限公司 | 路径规划方法、机器人清扫方法及相关设备 |
| CN114397893B (zh) * | 2021-12-28 | 2024-02-02 | 深圳银星智能集团股份有限公司 | 路径规划方法、机器人清扫方法及相关设备 |
| CN114371711B (zh) * | 2022-01-10 | 2022-11-01 | 华北电力大学（保定） | 一种机器人编队避障路径规划方法 |
| CN114371711A (zh) * | 2022-01-10 | 2022-04-19 | 华北电力大学（保定） | 一种机器人编队避障路径规划方法 |
| CN115049346A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-09-13 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 基于物料运输障碍识别的工业物联网及控制方法 |
| US11994850B2 (en) | 2022-08-16 | 2024-05-28 | Chengdu Qinchuan Iot Technology Co., Ltd. | Industrial internet of things based on identification of material transportation obstacles, control method and storage medium thereof |
| CN115615447A (zh) * | 2022-09-20 | 2023-01-17 | 泰州市金海运船用设备有限责任公司 | 一种最佳路径的预测方法、装置以及设备 |
| CN117839217A (zh) * | 2023-06-29 | 2024-04-09 | 高世超 | 网络游戏区块链路地图时空高效路径搜索方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107990903B (zh) | 2021-01-05 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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