本技術(shù)涉及路徑規(guī)劃領(lǐng)域，具體涉及一種基于esdf-free的四足機器人避障路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、四足機器人的局部路徑規(guī)劃避障技術(shù)可以在多種應(yīng)用場景中發(fā)揮重要作用，其中一些常見的應(yīng)用場景包括：

2、工業(yè)自動化：四足機器人可以用于工廠、倉庫等環(huán)境中，執(zhí)行物料搬運、設(shè)備維護和巡檢任務(wù)。局部路徑規(guī)劃可以確保四足機器人在繁忙的工業(yè)場地中避免碰撞，安全地完成任務(wù)。

3、搜索與救援：在自然災(zāi)害或緊急情況下，四足機器人可以用于搜索幸存者或執(zhí)行緊急救援任務(wù)。局部路徑規(guī)劃可以幫助四足機器人穿越復(fù)雜的地形，找到最短的路徑，并避免危險區(qū)域。

4、農(nóng)業(yè)和農(nóng)村領(lǐng)域：四足機器人可以用于農(nóng)田巡視、農(nóng)作物噴灑和收獲等農(nóng)業(yè)任務(wù)。路徑規(guī)劃可以幫助四足機器人在不同的地形和作物之間導(dǎo)航，減少損失和浪費。

5、物流和快遞：在物流和快遞領(lǐng)域，四足機器人可以用于包裹分揀、送貨和倉庫管理。路徑規(guī)劃可以確保四足機器人在城市環(huán)境中避免交通和行人，高效地交付貨物。

6、建筑和施工：四足機器人可以用于建筑工地和施工任務(wù)，如巡視工地、搬運材料和執(zhí)行建筑作業(yè)。路徑規(guī)劃可以幫助四足機器人在復(fù)雜的施工場地中導(dǎo)航，提高工作效率和安全性。

7、室內(nèi)服務(wù)機器人：四足機器人可以作為室內(nèi)服務(wù)機器人，執(zhí)行家庭或商業(yè)場所的清潔、送貨、接待等任務(wù)。局部路徑規(guī)劃可以幫助它們避免障礙物，確保在室內(nèi)環(huán)境中安全移動。

8、總的來說，四足機器人的局部路徑規(guī)劃避障技術(shù)可以應(yīng)用于需要自主導(dǎo)航、避免碰撞和高效執(zhí)行任務(wù)的各種領(lǐng)域，提高工作效率和安全性。

9、在自主探索任務(wù)中，目前大多數(shù)研究使用的是無人機和輪式機器人，但是無人機由于其負(fù)載較小，當(dāng)需要協(xié)助人來執(zhí)行任務(wù)時，其發(fā)揮的作用有限。輪式機器人的運動能力有限，面對復(fù)雜、崎嶇的地形難以通行。四足機器人擁有近似全向移動的能力以及較強的地形適應(yīng)性，所以研究四足機器人的自主探索是非常有必要且有遠(yuǎn)景的。

10、國內(nèi)外許多學(xué)者都對四足機器人的避障進行了相關(guān)研究，d?kim和d?carballo使用了勢場算法，所提出的算法有助于讓機器人根據(jù)給定的步行方向找到無障礙路徑；zhiming?chen和ze?wang提出了一種改進的動態(tài)窗口方法（dwa），其中修改了評估函數(shù)和約束，提出的算法顯著提高了避開動態(tài)障礙物的成功率；facundo?garcía-cárdenas和nelsonsoberón提出的基于lidar的slam系統(tǒng)，使用a*算法的路徑規(guī)劃使機器人能夠在避開障礙物的同時映射周圍環(huán)境；王鵬基于四足機器人搭載的4個紅外測距傳感器編寫的避障程序，能夠順利避開前進時遇到的障礙物。上述四足機器人路徑規(guī)劃算法雖適用于非常復(fù)雜的路面情況，但其多采用歐幾里得有符號距離場（esdf）這一復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致計算量較大、耗時較久、存儲負(fù)擔(dān)重和運行效率低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的在于提供一種基于esdf-free的四足機器人避障路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，降低了四足機器人系統(tǒng)的復(fù)雜性，減輕了計算和存儲負(fù)擔(dān)。

2、實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：

3、一種基于esdf-free的四足機器人避障路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括：

4、步驟1，基于控制點和b樣條曲線生成不考慮障礙物的無碰撞路徑，判斷每一段路徑上的控制點是否受到碰撞物的影響，若不受影響，則直接進入步驟3，否則執(zhí)行步驟2；

5、步驟2，添加障礙物信息及距離場，采用a*算法生成無碰撞路徑，并基于梯度對無碰撞路徑優(yōu)化；

6、步驟3，判斷無碰撞路徑是否可行，如果可行則將該路徑作為最終的規(guī)劃路徑，如果不可行，則基于時間跨度路徑對步驟2得到的碰撞路徑優(yōu)化。

7、進一步地，步驟2中添加障礙物信息及距離場，采用a*算法生成無碰撞路徑具體包括:

8、基于距離場確定與控制點qi發(fā)生碰撞的障礙物，將其加入障礙物合集中；

9、基于障礙物，采用a*算法生成當(dāng)前控制點qi對應(yīng)的{,}對，為控制點qi對應(yīng)的障礙物表面的定位點，為與同向的單位方向向量；

10、計算距離場更新障礙物合集，所述距離場，若，則將對應(yīng)的障礙物從障礙物合集中刪除；

11、重復(fù)上述步驟，采用a*算法生成每個控制點匹配的{,}對。

12、進一步地，基于梯度對無碰撞路徑優(yōu)化具體包括：

13、基于平滑度懲罰、碰撞懲罰和可行性懲罰構(gòu)建控制點的懲罰目標(biāo)函數(shù)；

14、基于a*算法生成的{,}對，采用l-bfgs算法求解控制點懲罰目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，得到最優(yōu)的{,}對，基于最優(yōu)的{,}對生成安全的無碰撞路徑。

15、進一步地，所述懲罰目標(biāo)函數(shù)為：

16、

17、其中是平滑度懲罰，是碰撞懲罰，表示動力學(xué)可行性懲罰，、、是每個懲罰項的權(quán)重。

18、進一步地，所述碰撞懲罰為：

19、

20、

21、

22、其中，為安全許可值，為距離場，為控制點，{,}為控制點對應(yīng)的{,}對。

23、進一步地，動力學(xué)可行性懲罰為：

24、

25、

26、其中，、、為權(quán)重系數(shù)，分別對應(yīng)于速度、加速度和加速度變化率的懲罰項權(quán)重，f(c)函數(shù)為控制點高階導(dǎo)數(shù)的二次連續(xù)可微度量函數(shù)，將vi、ai和ji?分別代入f(c)函數(shù)得到對應(yīng)的值，vi、ai和ji?分別表示軌跡上第i個控制點的速度、加速度和加速度變化率，cj和cm為設(shè)置的懲罰項閾值，a1、b1、c1、a2、b2、c2和為設(shè)置的系數(shù)。

27、進一步地，采用l-bfgs算法求解時，采用下式更新迭代：

28、

29、

30、其中，是由迭代中的梯度差異和步長差異構(gòu)成的矩陣的乘積，表示梯度差異，、表示第k次、第k-1次迭代的步長差異，、是第k次、第k+1次迭代時hessian?矩陣的近似，i為單位矩陣，表示初值。

31、進一步地，基于時間跨度路徑對步驟2得到的碰撞路徑優(yōu)化具體包括：

32、計算時間跨度，基于時間跨度對步驟2的優(yōu)化路徑重新擬合生成新樣條曲線；

33、將懲罰目標(biāo)函數(shù)中的碰撞懲罰替換為新樣條曲線，求解懲罰目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解，得到可行的軌跡。

34、進一步地，所述時間跨度為：

35、

36、

37、其中，表示速度的比率，表示加速度的比率，表示加加速度的比率，1為公式的常數(shù)項，表示超出比率的極限值至少為1。

38、一種基于esdf-free的四足機器人避障路徑規(guī)劃系統(tǒng)，包括：

39、無碰撞路徑生成單元，基于控制點和b樣條曲線生成不考慮障礙物的無碰撞路徑；

40、無碰撞路徑初次優(yōu)化單元，添加障礙物信息及距離場，采用a*算法生成無碰撞路徑；

41、可行路徑生成單元，基于時間跨度，對無碰撞路徑初次優(yōu)化單元輸出的路徑進行改進。

42、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，顯著優(yōu)勢在于：

43、（1）高效避障路徑規(guī)劃

44、傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法通常使用復(fù)雜的歐幾里得有符號距離場（esdf）來表示環(huán)境中的障礙物，但其計算和維護成本昂貴，特別是在動態(tài)環(huán)境下；本技術(shù)采用全新的路徑規(guī)劃策略，引入了避免碰撞力估算技術(shù)，這是一種更簡單但同樣高效的方法，用于實時檢測障礙物并規(guī)劃避障路徑，這一創(chuàng)新不僅削減了計算成本，還提升了路徑規(guī)劃的實時性，使四足機器人能夠更快地適應(yīng)環(huán)境的變化；放棄傳統(tǒng)的esdf方法，意味著四足機器人更快速地響應(yīng)環(huán)境變化，提高了導(dǎo)航的實時性和適應(yīng)性。

45、（2）簡化資源需求

46、本專利中的esdf-free路徑規(guī)劃技術(shù)創(chuàng)新減少了對復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的依賴，傳統(tǒng)的esdf方法需要大量計算和存儲資源來維護和更新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這對于資源受限的四足機器人來說是一項挑戰(zhàn)；esdf-free路徑規(guī)劃策略通過簡化數(shù)據(jù)需求，降低了四足機器人系統(tǒng)的復(fù)雜性，減輕了計算和存儲負(fù)擔(dān)；對于資源受限的四足機器人應(yīng)用，如移動機器人、自動化倉儲和緊急救援任務(wù)，這一技術(shù)特點使四足機器人能夠更好地適應(yīng)有限的計算和存儲資源，同時保持高效的路徑規(guī)劃能力。

47、（3）動力學(xué)感知路徑規(guī)劃

48、在四足機器人的局部路徑規(guī)劃項目中，本技術(shù)的關(guān)注點不僅限于避障和路徑生成，本技術(shù)還引入了四足機器人的動力學(xué)模型；這一技術(shù)創(chuàng)新點在于，本技術(shù)不僅要生成安全無碰的路徑，還要確保這些路徑在四足機器人的動力學(xué)約束下是可行和優(yōu)化的；這項技術(shù)特點意味著在規(guī)劃器生成路徑后，不再采用簡單的均勻時間分配方法來控制四足機器人沿路徑的移動；相反，會綜合考慮四足機器人的動力學(xué)模型，重新分配路徑上各個點的時間，以確保四足機器人能夠在動態(tài)環(huán)境中以高效的方式行駛；這種重新分配可以根據(jù)四足機器人的速度、加速度以及機械結(jié)構(gòu)等因素進行動態(tài)調(diào)整，從而最大程度地發(fā)揮四足機器人的性能，這一創(chuàng)新將顯著提升四足機器人的導(dǎo)航和運動效率。