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本发明涉及一种基于工作空间引导的采样运动规划方法,该方法提供了一种工作空间预处理技术,通过八叉树/四叉树分解、Watershed算法、多分辨率A*算法获取活跃关键区域和工作空间参考路径；其次,基于所获取的工作空间信息,执行工作空间引导采样和工作空间引导探索,使位形空间中的路径实现快速收敛；最后,通过工作空间与信息空间平衡,保证路径收敛至最优路径。本发明实现了一种结合工作空间信息和位形空间信息的规划方法,可以与任意采样算法结合,在高维环境运动规划问题上优势突出,能够提高机器人在复杂受限环境中的运动效率和动作质量。

一种基于工作空间引导的采样运动规划方法,其特征在于,包括如下步骤：步骤S1、工作空间分解：利用四叉树/八叉树分解,将工作空间自由区域逐层分解,直至达到预定分辨率,得到自由工作空间单元集合S；步骤S2、关键区域搜索：利用Watershed算法从自由工作空间单元集合S中搜索处于狭窄通道的关键区域步骤S3、参考解搜索：基于工作空间单元集合S建立多分辨率节点连通图对采用多分辨A*算法获取从起点p-(start)到终点p-(goal)的参考路径步骤S4、筛选活跃关键区域：选择参考路径所经过的关键区域标记为活跃关键区域步骤S5、初始化规划器：对规划器的采样点集合V、边集合E、搜索树进行初始化；步骤S6、工作空间引导采样：首先在整体位形空间中进行采样,如果采样点对应的末端执行器位置位于活跃关键区域则在该采样点附近进行高斯采样；步骤S7、工作空间引导探索：根据参考路径、活跃关键区域和迭代次数构建工作空间启发函数,搜索树基于工作空间启发函数进行拓展；步骤S8、判断最新探索区域对应工作空间是否位于参考路径覆盖范围内,是则执行步骤S10,否则执行步骤S9；步骤S9、判断当前拓展次数n-(exp)是否大于最大

福建大学信息学研究和软件开发团队是由多名软件开发经验丰富的教师和学生组成，目前取得软件著作权80多项。福州大学（Fuzhou University），简称福大，位于福建省福州市，创建于1958年，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”建设高校，国家教育部、国家国防科技工业局与福建省人民政府共建高校，福建省三所重点建设的高水平大学之一，福建省一流大学建设高校。