一种基于多邻域自适应搜索的机器人路径规划方法

本发明涉及一种基于多邻域自适应搜索的机器人路径规划方法，包括：初始化栅格地图空间，并在栅格地图空间中，初始化起点与终点的搜索队列，进行双向协同搜索，直至两路径相遇；在双向协同搜索过程中，计算当前节点邻域类型，并选择相应的多邻域策略；基于所述多邻域策略，获取邻居节点，计算实际移动代价，判断是否找到最优路径；在找到最优路径后，从相遇点重建路径，获取机器人的路径规划。本发明利用改进后的三次贝塞尔曲线实现轨迹平滑，从而降低机器人转弯动能损耗，并凭借凸包特性保障轨迹安全性；该方法还引入了碰撞风险控制体系，基于安全半径机制，能够降低机器人与障碍物发生接触的可能性，具有现实落地价值。