公开(公告)号：CN119594976A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411725415.5

申请日：2024-11-28

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陆文杰 ,  陈荣 ,  张峥捷

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于双椭球的分布式路径规划方法，属于人工智能规划领域，在模块化机器人系统的具有杂乱障碍物的二维工作空间W中，引入椭球生成模型，使椭球生成模型生长两个椭球CPT*并生成连接椭球的节点，得到双向椭球树双向椭球模型；根据节点横向代价J(φ)的上界和下界，输出包含最优编队路径的节点路径候选；将候选的节点路径进一步转化为带有凸约束的多个二次优化问题，求解出最优的编队路径。本发明提供的一种基于双椭球的分布式路径规划方法，增加了扩展和连接椭球的概率；在二维工作空间中，双向椭球模型比CPT*和COM更快，并且比多机器人编队的约束优化方法有很大改进。

公开(公告)号：CN115903814B

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202211466818.3

申请日：2022-11-22

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 陆文杰 ,  田若兵 ,  姜欣 ,  胡哲哲 ,  张峥捷 ,  熊昊

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了基于凸多边形树的多机器人最优编队路径规划方法，首先，通过激光扫描或SLAM算法采集障碍物的点云数据；然后基于扩展方向、障碍物以及现有凸多边形节点生成新凸多边形，并将旅行代价最小的凸多边形树最为初始编队路径；基于编队构型变换最少原则，将编队构型附加至初始编队路径中，然后基于直线最短原则对初始编队路径优化，以使机器人在连续编队构型情况下以直线通过凸多边形，从而找到机器人最优编队路径；通过不断对新生成的凸多边形检测，从而使机器人以最优编队路径到达目标点。本发明采用上述路径规划方法，提高了多机器人路径规划效率，有助于多机器人在复杂环境的作业。

公开(公告)号：CN115903814A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211466818.3

申请日：2022-11-22

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 陆文杰 ,  田若兵 ,  姜欣 ,  胡哲哲 ,  张峥捷 ,  熊昊

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了基于凸多边形树的多机器人最优编队路径规划，首先，通过激光扫描或SLAM算法采集障碍物的点云数据；然后基于扩展方向、障碍物以及现有凸多边形节点生成新凸多边形，并将旅行代价最小的凸多边形树最为初始编队路径；基于编队构型变换最少原则，将编队构型附加至初始编队路径中，然后基于直线最短原则对初始编队路径优化，以使机器人在连续编队构型情况下以直线通过凸多边形，从而找到机器人最优编队路径；通过不断对新生成的凸多边形检测，从而使机器人以最优编队路径到达目标点。本发明采用上述路径规划方法，提高了多机器人路径规划效率，有助于多机器人在复杂环境的作业。