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申请/专利权人：贵州大学

摘要：本发明的一种基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，步骤包括：初始化环境模型，确定障碍物数量与位置，确定机器人数量与出发位置，设置每台机器人的任务目标位置；确定优先区域：根据特殊任务需求指定编号区域为任务优先完成区域；利用A*算法为每台机器人规划路径；冲突检测；根据划分的任务区域等级，确定指定任务区域为优先处理区域，设置区域优先冲突消解策略；对剩余机器人进行路径规划，并将已经规划的路径作为后续机器人规划中的约束；将生成的路径整合，输出最终多机器人路径。本发明能够使多机器人在充满障碍物的环境中，通过区域优先策略，高效地规划出一条无冲突的路径。

主权项：1.一种基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤1：初始化环境模型，确定障碍物数量与位置，确定机器人数量与出发位置，将搜索环境模型根据机器人数量划分成等同机器人数量的大小相等区域，并对每块区域进行编号，设置每台机器人的任务目标位置；步骤2：确定优先区域，具体步骤包括：步骤2.1：根据特殊任务需求指定编号区域为任务优先完成区域；步骤2.2：若无特殊任务指定，则以任务相距最近的两台机器人的任务目标位置为中心计算距离d，判断单位面积内机器人任务数量最多的区域为任务密集区域并划分为任务优先区域；步骤3：利用A*算法为每台机器人规划路径：初始化每台机器人的起始点、目标点位置，从起始点开始遍历邻接节点，计算节点的代价值，并计算机器人实时位置与最近障碍物的距离x，根据周围障碍物的密集程度实时改变算法的搜索速度，根据距离d实时更新节点代价值fn,并选择代价值最小的为路径节点，进行每台机器人的路径规划；fn＝gn+β1*hnβ1＝ln1+ex式中：fn是节点n的代价值，gn是节点n距离起始点的代价值，hn是节点n距离目标点的预计代价值；x为调用的机器人实时位置与其最近障碍物的距离，β1表示距离系数；步骤4：冲突检测：根据每台机器人的路径之间存在的冲突，将发生冲突的节点提取出来，作为整体路径的冲突节点，将冲突节点转换成存在冲突的两个或者多个机器人的约束，并施加到机器人的路径规划，再次搜索每台机器人的路径节点，在约束节点处设置每台机器人的等待时间，并将等待时间算入路径成本中；步骤5：优先区域冲突消解策略：根据划分的任务区域等级，确定指定任务区域为优先处理区域，设置区域优先冲突消解策略，任务位置处于优先区域内的机器人的优先等级高，在将冲突转化成约束的再次计算路径成本时，位于优先区的机器人增加优先系数α，更新路径计算成本；其优先系数α为： 其中：y为优先机器人数量与整体机器人数量的比值；新的优先机器人的路径成本函数f'n为：f'n＝α*fn式中，f'n为新的优先机器人在节点n的代价值；步骤6：再次为机器人规划路径：基于区域优先冲突消解策略，优先为标记任务的机器人进行路径规划，在规划好路径的基础上，再次对剩余机器人进行路径规划，并将已经规划的路径作为后续机器人规划中的约束，在剩余机器人的成本函数基础上增添新的优化系数β2，更新成本函数f″n：f″n＝gn+β1+β2*hn 式中：β2为新的优化系数；步骤7：将生成的路径整合，输出最终多机器人路径。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州大学 基于冲突搜索的多机器人路径规划方法