[發明專利]一種機器人路徑規劃方法及裝置

有效

• 申請號: 201210260884.5
• 申請日: 2012-07-25
• 公開（公告）號: CN103576680A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發明（設計）人: 彭建盛;李興;羅觀;劉云焰
• 申請（專利權）人: 中國原子能科學研究院
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種機器人路徑規劃方法，其特征在于，它包括如下步驟：

（1）機器人路徑規劃基于環境信息完全已知的全局路徑規劃；在機器人路徑中把機器人簡化成一個點，并在二維空間內運動，機器人通過雙目視覺傳感器和測距傳感器感知自身當前的位姿和障礙物的位置；

（2）將雙目視覺傳感器和測距傳感器采集的環境信息中的障礙物處理成凸多邊形；

（3）構建基于自由空間法的機器人移動鏈接圖模型；

設機器人的起始位置用start表示，終點位置用goal表示；用黑色多邊形代替障礙物,以多邊形頂點為端點的連線表示鏈接線，機器人自由移動路線由鏈接線中點的連線構成，連接各鏈接線中點組成機器人自由移動網絡；

（4）通過Dijkstra算法求出機器人自由移動網絡最短路徑；

設鏈接線的中點i表示該鏈接線的路徑點i，則取鏈接線上的路徑點標識序列數作為路徑編碼，如果起始點或終點不在鏈接線上，則連接該點（始點或終點）與最近鏈接線中點連線構成加入起始點或終點的新機器人自由移動網絡；設路徑點i與路徑j的權值為W_ij,則對應權值的表達式為：

Wij=Wij,i≠j0,i=j;---1)]]>

其中V_ij代表路徑點i、j在自由移動網絡中的對應線段，如果在自由移動網絡中不存在對于線段，則V_ij=∞；通過用Dijkstra算法搜尋起點到終點的最優有效權值組合，獲得最短機器人移動路徑；

（5）建立機器人路徑編碼數學模型；

設路徑編碼P_i（i=1,2，...，n）表示路徑點i所在自由鏈接線上任意一點，則P_i的編碼模型如下所示：

Pi=Pi1+(Pi2-Pi1)ti,ti∈[0,1],i=1,2,...,n---2)]]>

其中P_i1、P_i2表示鏈接線兩端點，線段P_i1P_i2表示鏈接線；對其它路徑點進行同樣處理，得到對應路徑點表達形式；路徑編碼P對應的路徑編碼序列為：P=t1,t2,…,ti,…,tn（t_i∈[0,1]），其中每一個編碼系列只有對應一個機器人路徑；通過搜索ti值，可以找到最優的路徑編碼；

（6）基于改進覓食行為的人工魚群算法機器人路徑優化模型；

（6.1）人工魚模型：

利用路徑編碼方法生成m條人工魚，人工魚X_q表示為：

Xq=(tq1,tq2,...,tqi,...,tqn),q∈(1,2,...,m)tqi∈[0,1],i∈(1,2,...,n)---3)]]>

每條人工魚有n個可變分量，且每個分量表示鏈接線上一點；

（6.2）適應值函數（食物濃度函數）：

由于Pi=P_i1+(P_i2-P_i1)t_i，則Pi點坐標表示成：

xi=xi1+(xi2-xi1)tiyi=yi1+(yi2-yi1)ti---4)]]>

因此描述路徑長度的適應函數為：

其中，||P_iP_i-1||表示P_i和P_i-1兩點的距離；

（6.3）定義人工魚X₁與人工魚X₂的距離：

設人工魚X₁為：X₁=(t₁₁,t₁₂,...,t_1i)，人工魚X₂為：X₂=(t₂₁,t₂₂,...,t_2i)，則人工魚X₁與X₂的距離d(X₁,X₂)由機器人的雙目視覺傳感器、測距傳感器和位移傳感器信息融合得到，表示為：

（6.4）人工魚X₁,X₂,…,X_q,…,X_m的中心位置（即聚群的魚群中心位置）定義：

Center(X1,X2,...,Xq,...,Xm)=(Σq=1mxq1m,Σq=1mxq2m,...,Σq=1mxqjm,...,Σq=1mxqnm)---7)]]>

(i=1,2,...,m;j=1,2,...,n)

其中，Center(X₁,X₂,...,X_q,...,X_m)表示取人工魚X₁,X₂,…,X_q,…,X_m的中心位置，選取m條人工魚的每個分量平均值；

（6.5）改進的覓食行為：

設Xinext表示人工魚下一個狀態，Xnext表示人工魚經審視環節得到的最優狀態，Xi表示人工魚當前狀態,visual表示感知距離，step表示移動最大步長；

定義審視環節：maxfind(Xi,visual,k)表示人工魚Xi在通過雙目視覺傳感器和測距傳感器感知距離visual范圍內通過k次審視而獲得k個狀態，并從k個狀態中找出最優狀態；

則，改進的覓食行為即：

X_next=max?find(X_i,visual,k)；??????8）

Xinext=Xi+rand()*step*Xnext-Xi||Xnext-Xi||,rand()∈(0,1);---9);]]>

（7）通過運用改進覓食行為的人工魚群算法對Dijkstra算法求得的最短機器人移動路徑進一步的優化，獲得全局最短路徑；優化步驟如下所述：

（7.1）人工魚的數量一般在10至100條之間，對每條人工魚做隨機初始賦值，每條人工魚的每個變量取值范圍是[0,1]；

（7.2）評估每條人工魚三種行為（即覓食行為、聚群行為、追尾行為）的優劣，選擇三種行為中最優行為，再用執行這一行為后的狀態與當前狀態對比；如果優于當前狀態則執行此行為，否則執行隨機行為（即隨機移動）；

（7.3）檢驗終止條件，如果迭代次數達到規定次數，或收斂精度達到規定精度，則搜索終止。