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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本发明涉及可移动机器人路径规划应用技术领域，尤其涉及一种基于改进RRT*融合算法的博物馆导览机器人路径规划方法。本发明先将RRT*算法的输出结果使用蚁群算法进一步优化，获得更好的静态路径，再在路径跟随中结合改进后的DWA算法，进行动态避障。通过三种算法的结合，既优化了静态路径的长度、拐点数和平滑度，又能解决动态环境的适应性问题。使得导览机器人可以凭借内置的传感器和地图数据，在博物馆内自主导航，避开障碍物，通过语音识别技术理解游客的问题和指令，使用自然语言处理技术生成回答，并通过语音合成技术以自然的声音回应游客，在紧急情况下，如火灾或游客受伤，还能提供紧急信息并协助疏散。

主权项：1.一种基于改进RRT*融合算法的博物馆导览机器人路径规划方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、建立静态空间地图，设置改进RRT*融合算法参数，并为博物馆各展柜设置定点坐标；所述建立静态空间地图具体为：利用SLAM技术使所述导览机器人在运动过程中，通过自身的传感器，获取周围环境信息实时地构建出静态空间地图；所述改进RRT*融合算法为RRT*算法、蚁群算法及DWA算法的结合；设置的改进RRT*融合算法参数包括：RRT*算法的最大迭代次数；蚁群算法参数，包括蚁群规模、迭代次数、静态规则；DWA算法系数，包括基于导览机器人硬件条件确定的速度采样空间、采样频率，以及DWA算法的评价函数系数。S2、等待事件信号，所述事件信号包括紧急信号和呼叫信号；S3、接收到事件信号后，初始化静态空间地图信息，以所述导览机器人当前所在地点为起点，不同事件信号设置不同终点，准备进行路径规划；S4、执行RRT*算法，找出一条从起点到终点路径长度最短的近似最优路径；S5、利用蚁群算法对步骤S4得到的近似最优路径进行路径平滑度、长度和路径点数的优化，得到优化静态路径；S6、路径跟踪；所述导览机器人跟随步骤S5得到的优化静态路径行进，当行进过程中遭遇动态障碍物时，通过DWA算法推测可能的规避路径，对各个可能的规避路径进行评估得出最优动态路径，完成动态规避；S7、导览机器人到达终点，对事件进行处理；若是呼叫信号则给游客提供交互服务，若是紧急信号则疏散游客。

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权利要求：

百度查询： 安徽大学 一种基于改进RRT*融合算法的博物馆导览机器人路径规划方法