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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明公开了一种基于狭窄空间感知的移动巡检机器人自主导航方法，包括步骤S1、生成全局路径，步骤S2、引入巡检机器人视角的新型空间障碍描述符，步骤S3、全局路径预处理，步骤S4、非狭窄区域行进，狭窄区域行进，步骤S5、导航完成，该方法针对巡检机器人的工作场景特性，采用新型空间障碍描述符与全局路径预处理技术，以感知空间障碍和区分行进过程中的狭窄空间。本发明降低了巡检机器人自身的负担，确保巡检机器人严格按照预设路径精确行进，具备较高的轨迹跟踪精度，同时安全通过狭窄空间，从而顺利实现导航任务。

主权项：1.一种基于狭窄空间感知的移动巡检机器人自主导航方法，其特征在于,该方法包括：步骤S1、生成全局路径：使用SLAM算法进行即时定位和建图，生成所在环境的全局地图，在全局地图上指定目标地点后，使用A*算法进行全局路径规划；步骤S2、引入巡检机器人视角的新型空间障碍描述符：利用激光雷达数据与超声波雷达数据在巡检机器人前、后、左、右形成四个空间障碍检测区域，包含N个栅格，当检测到栅格内有空间障碍时，将空间障碍信息按距离停车距离和扫描最近距离的最小值下采样为空间障碍栅格内的线段，得到共4N个空间障碍线段；步骤S3、全局路径预处理：在已经获取的全局路径上，模拟巡检机器人行进，利用新型空间障碍描述符，使用滑动窗口-计算几何判定法进行狭窄空间感知；步骤S4、非狭窄区域行进：在非狭窄区域，巡检机器人的正式行进的局部路径规划采用速度采样的方法，根据移动巡检机器人当前的位置状态和速度状态在速度空间v，ω中确定一个满足移动巡检机器人硬件约束的采样速度空间，然后计算移动巡检机器人在这些速度情况下移动一定时间内的轨迹，并通过评价函数对该轨迹进行评价，选出评价最优的轨迹所对应的速度作为移动巡检机器人运动速度；狭窄区域行进：狭窄区域行进采用改进的速度采样算法，改进对于空间障碍物的检测机制，采用新型空间障碍描述符的方式，以巡检机器人视角进行检测，速度约束空间仍为Va，将distv，w设置为极大值，改进避障策略，当面对空间障碍物直接挡住了全局路径导致巡检机器人完全不能跟踪全局路径时，选择停车，速度置为0，改进对轨迹的模拟，采用前向投影仿真的方法检测巡检机器人按照模拟出的轨迹行进时是否会触碰空间障碍或者空间障碍，形成新的评价函数；步骤S5、导航完成：采用狭窄空间和非狭窄空间的不同行进策略，使得巡检机器人能够顺利到达目标点，到达目标点后停车，导航完成。

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权利要求：

百度查询： 西南交通大学 一种基于狭窄空间感知的移动巡检机器人自主导航方法