一种基于A星优化算法的智慧轮椅寻路方法

技术领域

本发明涉及一种基于A星优化算法的智慧轮椅寻路方法。

背景技术

目前，我国老龄化人口比重不断上升，腿脚不方便的老年人越来越多，因为各种灾难或者意外造成身体残疾的人数也在增加，普通的轮椅虽然价格便宜，但是使用起来比较费力，只是机械式的代步工具，且安全指数不高。这类人士迫切地需要一种智能轮椅来协助他们的日常生活，减轻生活负担。随着近些年来人工智能和互联网的快速发展，轮椅也在不断地升级换代，智能化、数据化也是未来的发展方向。其中轮椅自动寻路作为智慧轮椅的基础功能之一，即轮椅按照程序指定的合适路径从地图的A点抵达B点，根据轮椅对周围环境了解程度不同，分为全局路径规划和局部路径规划两种方法。

随着网络的快速发展，寻路技术已经成为智能运动设备中一个核心组成部分。物体按照某种指定方式移动，就要求程序必须能够找到一条从起点到目标点的最佳路径，这条路径应该是绕过障碍物并且到达目的地的最短的路径，而A星算法就是完成这个任务的最好算法。启发式A星搜索算法，就是有启发地寻找目标结束点，并且在基于最小成本的情况下，尽可能的找到通向目标点的最合适最短的路径。但是传统A星算法在面对障碍时会进行许多无用节点的搜索，国内外的学者也对此进行了大量的研究，例如：王善坤等根据改进的人工势场法让绕过障碍物的曲线更加平滑，但是依然需要在障碍物周围进行搜索；蔡方方等根据双层A星算法进行二次搜索来绕过障碍物，虽然可以避开障碍物，但是增加了A星算法的搜索时间；高庆吉等引入了“人工搜索标记”起到预先判断或者逃离障碍物的作用，但是需要对障碍物周围进行无用节点的预搜索处理。综上所述，虽然目前学者们做出了许多研究，但是依然存在搜索过程中无用节点的出现。本发明在A星算法的基础上，并且在A星算法搜索的过程中，添加了一个对障碍物预处理的方案，使角色能顺利的绕开障碍，减少搜索所用的时间和内存，从而更加智能的到达目标节点。

发明内容

本发明提供一种基于A星优化算法的智慧轮椅寻路方法，本发明克服现有技术中A星算法寻路过程中的作用及缺陷，通过减少在每步搜索的扩展方向，达到减少遍历节点的效果，提升算法搜索效率，并对规划出的路径进行剪枝处理，优化路线，使路线更短。

本发明所采用的技术方案有：

一种基于A星优化算法的智慧轮椅寻路方法，包括

步骤1)：根据轮椅所在区域构建栅格地图，并确定栅格地图中障碍物的位置坐标、轮椅的起始点坐标和目标点坐标，创建A星算法的open列表和close列表，将所述起始点坐标加入close列表中；

步骤2)：判断栅格地图中起始点是否能够直接到达目标点，若能，则完成规划路线；若不能，则进行下一步；

步骤3)：将加入到close列表中的起始点坐标作为下一路径的父节点；

步骤4)：连接父节点和目标点，分别计算父节点8个方向中每个方向与连接父节点与目标点的直线的夹角，选择夹角小于90°的方向上节点，并加入到open列表中；

步骤5)：计算open列表中估价函数代价值最小的节点作为下一扩展的父节点，并将该父节点加入到close列表中；

步骤6)：判断步骤5)中所述代价值最小的节点是否为目标点，若为目标点，则完成规划路线，若不是目标点，则返回步骤4)；

步骤7)：完成规划路线后，进行路线剪枝优化处理。

进一步地，所述剪枝优化处理过程为：

从规划路线中的目标点开始向前推，直到不能直线到达的节点的上一个节点，中间的节点便可以省略；

然后将上述的上一节点作为新起点，继续开始向前推，依次循环，直到到达起点，完成路线优化。

进一步地，步骤2)中判断栅格地图中起始点是否能够直接到达目标点是通过：判断连接起始点与目标点的直线上是否避开障碍物，若避开则说明能够直接到达。

进一步地，步骤4)中父节点的八个方向是指：上、下、左、右、左上、左下、右上和右下。

进一步地，所述A星算法的评估函数为：

f

其中：f

A星优化算法用f来表示评估函数代价值，通过计算open列表中评估函数代价值最小的节点作为下一扩展的父节点；在进行路径规划之前需要创建使用open和close两个列表来完成节点的扩展和最小f值代价节点的存储，将规划路径中遇到的扩展节点保存到open列表中，并将这些扩展节点依照代价值得大小排序，close列表用来保存确定的路径节点和在open列表中代价最小f值代价节点。

本发明具有如下有益效果：

1)本发明针对目前的寻路方法，将原来的8方向扩展方式改为5方向扩展，从而提升算法规划线路的效率，同时减少了遍历节点。

2)对规划后的路线进行剪枝处理，优化了路线，使路线距离更加短。

附图说明

图1为用坐标系的方式表示父节点8个方向的示意图，其中θ

图2为剪枝优化处理原理图。

图3a为原寻路路径图。

图3b为本发明寻路路径图。

图4为对图3b的寻路路径进行剪枝优化后的路线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

如图1至图4，本发明一种基于A星优化算法的智慧轮椅寻路方法，包括如下步骤：

步骤1)：根据轮椅所在的区域构建相应的地图，将地图划分为多个正方形网格，同时表明其中的起始点、目标点以及搜索域中无法通过的障碍节点的位置，并建立坐标系，确定地图中存在障碍物位置的坐标和需要到达的目标点位置，创建A星算法的open列表和close列表，将起始点加入到close列表中；

A星算法的评估函数为：

f

其中f

A星算法在进行路径规划之前需要创建使用open和close两个列表来完成节点的扩展和最小代价节点的存储，将规划路径中遇到的扩展节点保存到open列表中，并将这些扩展节点依照代价值得大小排序，close列表用来保存确定的路径节点和在open列表中代价最小的节点。

步骤2)：判断起始点能否直接到达目标点，若能，则完成规划路线，若不能，则进行下一步；

步骤3)：将加入到close列表中的起始点坐标作为下一路径的父节点；

步骤4)：用坐标系的方式表示父节点8个方向，

N＝[(1,0),(1,1),(0,1),(-1,1),(-1,0),(-1,-1),(0,-1),(1,-1)]，目标点的位置为G＝(g

步骤5)：通过步骤4)计算得到的下一扩展节点加入到open列表中；

步骤6)：计算open列表中估价函数代价值最小的节点作为下一步扩展的父节点，并将该父节点加入到close列表中；

步骤7)：判断该节点是否为目标点，若为目标点，则完成路线规划，若不是目标点，则返回步骤4)继续扩展；

步骤8)：规划完路径后，对规划出的路径进行剪枝优化。通过对规划出的路线进行剪枝处理，假设规划的初始路径为：S

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。