本发明涉及移动机器人路径规划领域，更具体地，涉及一种动态窗口局部路径规划方法。
背景技术：
1、移动机器人局部路径规划通过多类型传感器动态感知周围环境、构建周边环境地图，并采用相关算法规划出无碰撞风险的最优路径，从而使机器人具备良好的实时避障能力。这一技术在自动驾驶汽车、无人机、服务机器人等领域具有重要意义。常用的局部路径规划方法包括动态窗口法、人工势场法、时间弹性带方法等。其中动态窗口法因为考虑机器人动力学约束和实时性，而被广泛采用。
2、动态窗口法(dynamic window approach，dwa)是fox d等人提出的局部路径规划方法。该方法从速度空间(v,ω)中采样线速度v和角速度ω的组合，模拟出多组可达轨迹，设计合理的评价函数，实现局部路径规划寻优。
3、现有dwa评价函数主要针对地面动/静障碍物而设计，对于高速落体、空中抛物等空中障碍物，在其接触地面之前，没有被纳入评价函数考虑的范围中，因此难以对其实现有效的避障规划。为此，在dwa中常采用缩减预测时间窗口应对突发障碍物，然而由于预测时间窗口的减少，可能导致模拟可达轨迹信息不充分，无法准确评估潜在威胁，影响避障决策的准确性。
技术实现思路
1、为了解决现有动态窗口法(dwa)的局限性，提供一种动态窗口局部路径规划方法，包括：
2、步骤s1，采集机器人状态信息、地面环境信息和空中障碍物信息；
3、步骤s2，根据所述机器人状态信息，基于运动学模型计算机器人未来预测轨迹；根据空中障碍物信息，拟合空中障碍物的预测轨迹点序列；根据机器人未来预测轨迹和空中障碍物的预测轨迹点序列，对空中障碍物与机器人进行碰撞预测，输出预测碰撞坐标和预测碰撞时间th；
4、步骤s3，以空中障碍物的预计碰撞时间th为时间窗口，计算所有安全实现的结果速度空间vr，所述结果速度空间vr由机器人线速度v和角速度ω的集合(v,ω)组成；
5、步骤s4，从结果速度空间vr中离散采样机器人的线速度v和角速度ω的组合，模拟出多条可达轨迹；
6、步骤s5，基于多目标评价函数计算每一条可达轨迹的评价值；
7、步骤s6，从多条可达轨迹中选择评价值最高的可达轨迹，获取评价值最高的可达轨迹对应的机器人的线速度和角速度组合(vbest,ωbest)，完成局部避障轨迹规划。
8、本发明提供的一种动态窗口局部路径规划方法，在规划机器人的路径时，对突发空中障碍物及地面障碍物的避障需求，规划出安全可行的轨迹，提升机器人在多变环境下的避障效率与安全性。
1.一种动态窗口局部路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的动态窗口局部路径规划方法，其特征在于，所述步骤s1采集的机器人状态信息表示为：
3.根据权利要求2所述的动态窗口局部路径规划方法，其特征在于，所述步骤s2，根据所述机器人状态信息，基于运动学模型计算机器人未来预测轨迹，包括：
4.根据权利要求2所述的动态窗口局部路径规划方法，其特征在于，所述步骤s2，根据空中障碍物信息，拟合空中障碍物的预测轨迹点序列，包括：
5.根据权利要求1所述的动态窗口局部路径规划方法，其特征在于，所述步骤s2中，根据机器人未来预测轨迹和空中障碍物的预测轨迹点序列，对空中障碍物与机器人进行碰撞预测，输出预测碰撞坐标和预测碰撞时间th，包括：
6.根据权利要求2所述的动态窗口局部路径规划方法，其特征在于，所述步骤s3，以空中障碍物的预计碰撞时间th为时间窗口，计算所有安全实现的结果速度空间vr，包括：
7.根据权利要求2所述的动态窗口局部路径规划方法，其特征在于，所述多目标评价函数的表达式如下：
8.根据权利要求7所述的动态窗口局部路径规划方法，其特征在于，基于模糊规则的自适应权重策略，根据场景自适应调整λ1,λ2权重大小，包括：
