基于栅格化视觉的机器人路径优化研究

刘 梅

（河南牧业经济学院自动化学院 郑州 450011）

1 引言

路径最优规划是移动机器人系统中最重要的组成部分之一，分为点到点的路径规划和全覆盖路径规划［1］。点到点的路径规划是按照一定的评价标准，如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等［2］，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点的能避开障碍物的最优路径。主要包括全局路径规划和局部路径规划。在进行全局路径规划过程中，要找到一条从起点到终点的最优路径，首先进行整体环境建模，在此基础上通过搜索算法进行最短路径规划。环境建模方法通常有栅格法［3］、机器视觉法［4］和拓扑图法［5］等，在进行环境建模时通常采用其中一种或多种方法结合的建模方法。其中栅格法是最常见的建模方法，通过环境的栅格量化，机器人和障碍物位置可以用栅格的坐标来描述，编程易实现［6］。机器视觉法常用在点到点的路径规划中，通过标记障碍物顶点进行避障。A*搜索算法适合于全局路径规划和局部路径规划，是最常用的一种路径搜索算法［7］，通过计算代价值来进行路径搜索。本文针对点到点的全局路径进行算法设计和仿真，结合栅格法和机器视觉对环境进行建模，在栅格的基础上得到可视线形成可视觉化，通过减少有效可视点个数对视觉化进行改进，利用A*算法对所有可视线形成的路径进行代价计算，选择一条代价值最小的路径作为全局路径规划的最优路径。……