基于凸多边形树的多机器人最优编队路径规划方法

    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

    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。

    基于凸多边形树的多机器人最优编队路径规划

    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

    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。

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