CN111504325A - 一种基于扩大搜索邻域的加权a*算法的全局路径规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于扩大搜索邻域的加权A*算法的全局路径规划方法，包括步骤：步骤S1，根据传感器采取的点云信息进行环境建模，采用栅格法建立二维环境模型；步骤S2，优化扩大搜索邻域的加权A*算法的路径规划的估算函数f(n)中的目标代价估计函数h(n)，加入距离信息和角度信息，并进行加权衡量；步骤S3，对A*算法的当前节点的可搜索邻域进行扩展；步骤S4，根据步骤S3所得到可搜索邻域按照步骤S2所定义的计算A*算法的估算函数代价值，依次选取全局评估代价值最小的节点作为下个节点，直到目标点为止，这条路径即为最短路径。本发明通过设计新的启发函数和扩大搜索邻域的操作，使优化后的A*算法相对原有算法，路径长度更优，平滑性更好，寻路时间更短，且能够适用于障碍物较多的情况。

Description

一种基于扩大搜索邻域的加权A*算法的全局路径规划方法
技术领域
本发明涉及于路径规划技术领域，特别是基于改进A*算法的全局路径规划方法。
背景技术
全局路径规划是移动机器人导航研究的重要内容之一，指的是基于先验完全信息的环境建模后从起点到终点为机器人规划一条有效路径，并保证机器人与地图中的障碍物不发生碰撞。
栅格法将机器人运行环境特征信息转换为具有二值信息的单元网格存储，因其简便、易处理的特点在环境建模中具有显著优势。
A*算法是一种具有启发式特征的搜索算法，因其简单高效、可操作性强和准确性高的特点而被广泛应用于解决静态全局路径规划问题。但A*算法受节点搜索策略影响，运动角度限制为45°的整数倍，存在规划路径不是理论上的最优路径、路径拐点过多，且当环境信息过于复杂时算法搜索效率降低的缺陷。
发明内容
本发明鉴于现有技术的上述不足，其目的是提供一种基于扩大搜索邻域的加权A*算法的全局路径规划方法，以减短规划路径长度、减少路径拐点、缩短路径规划时间。
本发明的目的是这样实现的，包括步骤：
步骤S1，根据传感器采取的点云信息进行环境建模，采用栅格法建立二维环境模型，地图信息包括：起始点、地图长宽、以0和1代表是否为障碍物的矩阵。
步骤S2，优化扩大搜索邻域的加权A*算法的路径规划的估算函数f(n)中的目标代价估计函数h(n)，加入距离信息和角度信息，并进行加权衡量；
f(n)＝g(n)+h(n)
Figure BSA0000207726560000011
X1＝|n.x-goal.x|
X2＝|start.x-goal.x|
Y1＝|n.y-goal.y|
Y2＝|start.y-goal.y|
其中：f(n)为经过当前节点n的全局评估代价值；g(n)为起始节点到当前节点n的真实代价值；h(n)为当前节点n到目标节点的代价估计；n为当前计算节点；start为起始节点；goal为目标节点；x、y为定义的节点坐标；a、b、w是权值，cross为start节点到goal节点和n节点到goal节点的向量叉积。
目标代价估计函数中距离信息的权值a、b是能够指引路径向终点方向行进且路径长度和搜索时间最好的选择，w则由地图大小决定目需要平衡距离信息和角度信息，因此a＝8.b＝10，
Figure BSA0000207726560000012
步骤S3，对A*算法的当前节点的可搜索邻域进行扩展，将当前节点n的下一个可到达节点的区域定义为[n.x±2，n.y±2]，其中n.x为当前节点在栅格地图中的横坐标，n.y为当前节点格地图中的纵坐标。
能够加入当前节点的有效的邻居节点必须符合以下要求：邻居节点和当前节点横纵坐标相差绝对值不超过k；邻居节点不是障碍物且在地图中有效；邻居节点和当前节点的连线不经过内层节点；邻居节点和当前节点为对角线所经过的栅格中不存在障碍物。
步骤S4，根据步骤S3所得到可搜索邻域按照步骤S2所定义的计算A*算法的估算函数代价值，依次选取全局评估代价值最小的节点作为下个节点，直到目标点为止，这条路径即为最短路径。
其中，步骤S4具体包含以下步骤：
步骤S401，创建open列表和close列表，open列表记录所有待检查节点，并用最小二叉树的结构来存储，close列表记录所有已访问过无需考察的节点；
步骤S402，将起点和其邻居节点加入open列表，将起点加入close列表。
步骤S403，按照权利要求1和3所述的计算或更新open列表中节点的代价值f(n)、g(n)、h(n)。然后取其中f(n)值最小的节点作为下一个计算节点，将其从open列表移至close列表，并存储其父节点。
步骤S404，重复步骤S402直到搜索到终点，最后从终点追溯其父节点获取规划路径。
附图说明
下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。
图1是本发明方法的流程图；
图2本发明展示了距离信息的加权对路径规划下一节点方向的引导作用示意图；
图3是本发明基于加权了距离和角度信息的启发函数和传统A*算法对比的效果仿真图，(a)为传统算法的启发函数得到的路径规划结果，(b)为优化后的启发函数得到的路径规划结果；
图4是本发明采用的扩大搜索邻域之后当前节点的待判断邻居节点示意图；
图5是本发明采取的传统A*算法(a)和基于扩大搜索邻域的加权A*算法(b)的全局路径规划方法的仿真路径图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和相关优点更加清楚明了，本发明之较佳实例在附图中示出，并结合附图对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位的描述，例如，上、下、左、右均为基于附图所示的方位和位置关系，因此不能理解为对本发明的限制。
参照图1，本发明的实例，基于扩大搜索邻域的加权A*算法的全局路径规划方法，包括以下步骤：
步骤S1，根据传感器采取的点云信息进行环境建模，采用栅格法建立二维环境模型，地图信息包括：起始点、地图长宽、以0和1代表是否为障碍物的矩阵。
步骤S2，优化扩大搜索邻域的加权A*算法的路径规划的估算函数f(n)中的目标代价估计函数h(n)，加入距离信息和角度信息，并进行加权衡量；
f(n)＝g(n)+h(n)
Figure BSA0000207726560000021
X1＝|n.x-goal.x|
X2＝|start.x-goal.x|
Y1＝|n.y-goal.y|
Y2＝|start.y-goal.y|
其中：f(n)为经过当前节点n的全局评估代价值；g(n)为起始节点到当前节点n的真实代价值；h(n)为当前节点n到目标节点的代价估计；n为当前计算节点；start为起始节点；goa|为目标节点；x、y为定义的节点坐标；a、b、w是权值，cross为start节点到goal节点和n节点到goal节点的向量叉积。
图2展示了a和b的大小关系对寻找下一节点方向指引的作用，如图所示以X＝Y作为分割线，在X1＜Y1的部分，我们希望估计距离成本较低的节点如箭头所示，在节点下面的方向。因此，X1的权值应大于Y1，即b＜a。在X1＞Y1的部分，我们有类似的推论。
目标代价估计函数中距离信息的权值a、b是能够指引路径向终点方向行进且路径长度和搜索时间最好的选择，w则由地图大小决定且需要平衡距离信息和角度信息，因此a＝8，b＝10，
Figure BSA0000207726560000031
图3展示了加权了距离和角度信息的启发函数和传统A*算法路径规划和搜索区域对比的效果仿真图，可以发现优化后的启发函数更明确的终点，且搜索区域比传统启发函数小。
步骤S3，对A*算法的当前节点的可搜索邻域进行扩展，将当前节点n的下一个可到达节点的区域定义为[n.x±2，n.y±2]，其中n.x为当前节点在栅格地图中的横坐标，n.y为当前节点格地图中的纵坐标。图4展示了扩大可搜索邻域后的待判断邻居节点。
能够加入当前节点的有效的邻居节点必须符合以下要求：邻居节点和当前节点横纵坐标相差绝对值不超过k；邻居节点不是障碍物且在地图中有效；邻居节点和当前节点的连线不经过内层节点；邻居节点和当前节点为对角线所经过的栅格中不存在障碍物。
步骤S4，根据步骤S3所得到可搜索邻域按照步骤S2所定义的计算A*算法的估算函数代价值，依次选取全局评估代价值最小的节点作为下个节点，直到目标点为止，这条路径即为最短路径。
其中，步骤S4具体包含以下步骤：
步骤S401，创建open列表和close列表，open列表记录所有待检查节点，并用最小二叉树的结构来存储，close列表记录所有已访问过无需考察的节点；
步骤S402，将起点和其邻居节点加入open列表，将起点加入close列表。
步骤S403，按照权利要求1和3所述的计算或更新open列表中节点的代价值f(n)、g(n)、h(n)。然后取其中f(n)值最小的节点作为下一个计算节点，将其从open列表移至close列表，并存储其父节点。
步骤S404，重复步骤S402直到搜索到终点，最后从终点追溯其父节点获取规划路径。
表1不同地图条件下两种算法的路径规划结果信息对比表
Figure BSA0000207726560000032
Figure BSA0000207726560000041
表1展示了两组地图信息，多障碍物情况的地图信息相对于无障碍物的地图信息多了大量矩形障碍物。从表1通过观察数据可以发现本发明算法获得的路径长度比传统A*算法规划的路径长度短，路径节点大量减少，且规划用时少。图5展示了优化后的A*算法和传统A*算法规划的路径图。实验结果表明：改进的A*算法与传统A*算法相比，路径长度更优，平滑性更好，寻路时间更短，且能够适用于障碍物较多的情况。

Claims (5)

1.一种基于扩大搜索邻域的加权A*算法的全局路径规划方法，其特征在于，包括步骤：
步骤S1，根据传感器采取的点云信息进行环境建模，采用栅格法建立二维环境模型；
步骤S2，优化扩大搜索邻域的加权A*算法的路径规划的估算函数f(n)中的目标代价估计函数h(n)，加入距离信息和角度信息，并进行加权衡量；
f(n)＝g(n)+h(n)
Figure FSA0000207726550000011
X1＝|n.x-goal.x|
X2＝|start.x-goal.x|
Y1＝|n.y-goal.y|
Y2＝|start.y-goal.y|
其中：f(n)为经过当前节点n的全局评估代价值；g(n)为起始节点到当前节点n的真实代价值；h(n)为当前节点n到目标节点的代价估计；n为当前计算节点；start为起始节点；goal为目标节点；x、y为定义的节点坐标；a、b、w是权值，cross为start节点到goal节点和n节点到goal节点的向量叉积；
步骤S3，对A*算法的当前节点的可搜索邻域进行扩展，将当前节点n的下一个可到达节点的区域定义为[n.x±2，n.y±2]，其中：n.x为当前节点在栅格地图中的横坐标，n.y为当前节点格地图中的纵坐标；
步骤S4，根据步骤S3所得到可搜索邻域按照步骤S2所定义的计算A*算法的估算函数代价值，依次选取全局评估代价值最小的节点作为下个节点，直到目标点为止，这条路径即为最短路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，建立二维栅格地图需要包含的环境信息有起始点坐标、地图长宽、以0和1代表是否为障碍物的矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，目标代价估计函数中距离信息的权值a、b是能够指引路径向终点方向行进且路径长度和搜索时间最好的选择，w则由地图大小决定且需要平衡距离信息和角度信息，因此a＝8，b＝10，
Figure FSA0000207726550000012
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，能够加入当前节点的有效的邻居节点必须符合以下要求：邻居节点和当前节点横纵坐标相差绝对值不超过k；邻居节点不是障碍物且在地图中有效；邻居节点和当前节点的连线不经过内层节点；邻居节点和当前节点为对角线所经过的栅格中不存在障碍物。
5.根据权利要求1、3和4任一项所述的基于扩大搜索邻域的加权A*算法的路径规划方法.其特征在于，步骤S4包括：
步骤S401，创建open列表和close列表，open列表记录所有待检查节点，并用最小二叉树的结构来存储，close列表记录所有已访问过无需考察的节点；
步骤S402，将起点和其邻居节点加入open列表，将起点加入close列表；
步骤S403，按照权利要求1和3所述的计算或更新open列表中节点的代价值f(n)、g(n)、h(n)。然后取其中f(n)值最小的节点作为下一个计算节点，将其从open列表移至close列表，并存储其父节点；
步骤S404，重复步骤S402直到搜索到终点，最后从终点追溯其父节点获取规划路径。
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