一种具有概率完备性的机器人最优化点到区路径规划方法

摘要

本发明提出一种具有概率完备性的机器人最优化点到区路径规划方法，在明确机器人路径规划的起点和目标区域，以及不可通行的障碍物区域之后，栅格化表达距离场形式，通过将路径表达为一个协变代价函数在距离场内的寻找最优解的过程，路径就是最优函数的自变量，为了保证在起点和目标区域约束有效，推导出原路径规划问题的对偶形式，对该代价函数进行寻优计算，所得最优值的解就是最终路径。当此最优化求解过程陷入局部极小时，就切换到基于结合模拟退火和协变代价函数的路径规划方法，来保证路径规划的概率完备性，即提高路径规划成功率。本发明解决了传统路径规划方法更多侧重于到点的规划，不能有效解决点到目标区域规划的问题，同时藉由引入模拟退火方法与协变代价函数相结合的具有概率完备性的方法，可以确保路径规划的成功率。