一种机器人路径规划方法

本发明涉及路径规划技术领域，公开了一种机器人路径规划方法，包括如下步骤，构建混合代价地图，混合代价地图包括：静态障碍物场、动态障碍物概率预测场以及地形能耗场；构建各向异性启发函数，在混合代价地图上搜索获得一初始路径；将初始路径参数化为一组分段多项式曲线，构建以总曲率、分段多项式曲线与动态障碍物概率预测场的时空重叠积分为联合优化目标，在满足机器人运动学约束的条件下进行轨迹优化，得到一平滑时空轨迹；执行任务时，持续计算信息散度，当信息散度超出预设阈值时，以机器人当前状态为新起点，重新执行完整的路径规划流程。本发明前瞻性地规避未来的碰撞风险，并兼顾机器人的能量消耗，从源头上提升了路径的综合质量。