[0001] 本发明涉及轮式机器人的全局路径规划技术领域，尤其是一种基于三维栅格地图的巡检机器人全局路径规划方法。

[0002] 在轮式机器人领域，路径规划是实现自主导航的关键步骤之一。在现有技术中，机器人三维全局路径规划通常基于二维栅格地图完成的。然而，传统的方法在面对三维路径规划问题时，需要切换二维导航地图，将每一层全局路径分开进行规划，导致路径规划的效率下降，规划流程复杂。

[0003] 针对传统A*方法存在的局限性，近年来一些研究致力于改进该方法以提高路径规划的性能和鲁棒性。这些改进包括，引入新的路径计算机制、结合机器学习等方法，来优化路径规划过程中的决策制定和路径选择。然而，目前大部分的改进方法仍然存在着局限性，如计算时间长、规划时只考虑二维信息等问题，限制了其在实际应用中的广泛使用。

[0004] 因此，有必要提出一种新的基于三维地图的A*算法，以克服传统方法的局限性，实现更安全、更高效的自主导航。

[0036] 如图3所示，一种基于三维栅格地图的巡检机器人全局路径规划方法，该方法包括以下顺序的步骤：

[0037] (1)使用激光SLAM技术，构建三维点云地图，并滤除动态障碍物点云；

[0038] (2)根据三维点云地图构建三维占据栅格地图；

[0039] (3)计算三维占据栅格地图的每个栅格与相邻栅格的高度差，并标记当前栅格及竖直方向即z方向上的连续栅格为同一属性栅格，栅格具有三种属性：空闲、可通行和不可通行，将三种属性分别一一对应记为1、2、3，找出所有可通行区域；

[0040] (4)给定机器人当前位置和目标点位置信息，将其转化为栅格所属的序号；

[0041] (5)根据找出的所有可通行区域，使用A*算法从起点开始遍历周围的栅格，直到搜索到目标点位置，从起点到目标点形成全局路径，全局路径上所有的路径点只能经过具有可通行属性的栅格。

[0042] 所述步骤(2)具体是指：遍历三维点云地图，将三维点云地图中的点映射到栅格中，设定三维占据栅格地图的长、宽、高大小及每个栅格的分辨率大小，根据点云的坐标，使用笛卡尔坐标系转换为栅格序号的公式将点云的坐标转换为三维占据栅格地图的序号，并将每个点云对应的栅格标记为被占据，所述笛卡尔坐标系转换为栅格序号的公式为：

[0043] Ix＝[(Px‑Gx_size/2)/Gr]

[0044] Iy＝[(Py‑Gy_size/2)/Gr]

[0045] Iz＝[(Pz‑Gz_size/2)/Gr]

[0046] 式中，Ix表示点P在x方向上的栅格序号，Px表示点P在x方向上的坐标值，Gr表示栅格的分辨率大小；Gx_size表示三维占据栅格地图在x方向上的大小，[]表示向上取整；Iy表示点P在y方向上的栅格序号；Py表示点P在y方向上的坐标值；Iz表示点P在z方向上的栅格序号；Pz表示点P在z方向上的坐标值。

[0047] 如图1所示，所述步骤(3)具体包括以下顺序的步骤：

[0048] (3a)使用移动滑窗计算9个栅格，统计每个栅格及竖向方向即z向上连续被占据的栅格的高度；

[0049] (3b)以当前栅格视为中心栅格，计算中心栅格与相邻栅格的高度差，若高度差大于设定的阈值，则判断中心栅格为不可通行区域，反之，若高度差小于等于设定的阈值，则判断中心栅格为可通行区域；

[0050] (3c)遍历所有栅格，找出所有可通行区域。

[0051] 如图2所示，在图2中，五角星形为起点，三角形为目标点，从起点到目标点为全局路径，所述步骤(5)具体包括以下顺序的步骤：

[0052] (5a)初始化Open List列表和Close List列表；

[0053] (5b)从Open List中取出具有最低代价的栅格，设为当前栅格；

[0054] (5c)将当前栅格移动到CloseList列表中，表示该栅格已被访问；

[0055] (5d)对当前栅格的邻接栅格进行评估，包括上、下、左、右及对角线方向的栅格，对于每个邻接栅格，计算其代价即f值：

[0056] f＝g+h+s

[0057] 式中，g表示从起点到当前栅格的实际成本，h表示当前栅格到目标栅格的估算成本，s表示栅格的状态；

[0058]

[0059] (5e)将经过评估的邻接栅格加入Open List中，若当前评估的邻接栅格已经在OpenList列表中，将已经在OpenList列表中的邻接栅格的f值和当前评估的邻接栅格的f值进行比较，选取f值较小的邻接栅格加入OpenList列表中；

[0060] (5f)重复步骤(5b)至步骤(5e)，直到当前评估的邻接栅格为目标栅格，路径规划完成，得到初步路径，反向追踪初步路径；

[0061] (5g)生成初步路径后，对初步路径进行平滑化处理，进行平滑化处理的目的是为了减少转弯和不必要的栅格跳跃、优化初步路径，进行平滑化处理后得到全局路径。

[0062] 综上所述，本发明将传统的二维栅格地图替换为三维占据栅格地图，显著提升了地面移动机器人在复杂地形中的避障能力，三维地图能够更准确地表示各种悬空障碍物、斜坡和其他不规则地形特征，使机器人能够在高度复杂的环境中进行有效导航，不仅提升了机器人的灵活性，还增强了其在实际应用场景中的安全性，尤其是在动态变化的环境中，能够及时调整路径以避免碰撞；增加每个栅格的状态属性，并修改标准A*算法的启发函数，使得路径规划更加智能，通过引入状态量s，在进行全局规划时，能够充分考虑地面机器人的通过性能和运动学特性，这意味着规划出的路径不仅是理论上可行的，更是在实际执行过程中具备更高的可操作性，这种基于状态的考虑，可以有效降低机器人在复杂环境中的能耗和时间消耗，提高整体任务完成效率；本发明在地面移动机器人导航系统中实现了显著的技术突破，通过三维地图、状态属性的引入及简化的规划流程，全面提升了机器人的智能化水平与操作效率，为未来的智能机器人技术发展提供了坚实基础。