一种基于改进跳点搜索的机器人运动规划方法

本发明公开了一种改进的基于跳点搜索(Jump Point Search，JPS)的机器人运动规划方法。该方法通过优化JPS算法的搜索方向和路径规划流程，结合广度优先搜索(Breadth‑First Search，BFS)的路径方向指导，对搜索方向优先级进行排序，从而显著提升了整体的搜索效率和路径安全性。具体而言，该方法利用余弦值衡量各搜索方向与BFS路径的相似程度，将方向分为高优先级和次优先级。在跳点搜索过程中，启发式函数值只对高优先级方向的扩展跳点进行评价，选择最小值对应的跳点，从而减少冗余方向的扩展，提高搜索效率。此外，本发明还设计了一套路径优化策略，主要包括“安全节点更新策略”和“冗余节点消除策略”两大部分。针对危险边界路径点，利用安全节点更新策略，通过将相邻节点替换为共同的安全邻居点，避免形成存在安全隐患的路径；而冗余节点消除策略则通过检测连续节点间的可直接连接性，减少控制节点数量并缩短整体路径长度。