[發明專利]基于加權平均距離視覺魚群算法的移動機器人路徑規劃方法

在審

• 申請號: 201510692523.1
• 申請日: 2015-10-20
• 公開（公告）號: CN105242669A
• 公開（公告）日: 2016-01-13
• 發明（設計）人: 黃宜慶;袁夢茹;李小鳳;彭凱;邵受琛
• 申請（專利權）人: 安徽工程大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 安徽信拓律師事務所 34117
• 代理人: 婁爾玉

技術領域

本發明涉及路徑規劃方法技術領域，具體為一種基于加權平均距離視覺魚群算法的移動機器人路徑規劃方法。

背景技術

移動機器人路徑規劃是現在研究的熱點問題之一。移動機器人路徑規劃是在有障礙物的環境中按照一定的搜索規律從起始位置到終止位置的無碰撞最優路徑。

機器人路徑規劃可以分成2種：一種是諸如人工勢場法、Voronoi圖法和可視圖法等。人工勢場方法擁有簡單的結構，但存在容易陷入局部最優解的問題；可視圖法能夠獲得最短路徑但其搜索效率較低；Voronoi圖法安全性較高但起始節點到目標節點的路徑較長。一種是隨著技術的發展，環境模型復雜性和任務難度的增加，一些仿生算法也隨之出現，如蟻群算法、遺傳算法、蜂群算法、蛙跳算法、粒子群算法等。蟻群算法是目前在機器人路徑規劃方面應用比較完善的算法，具有較強的魯棒性、優良的分布式計算，但其搜索時間較長易于出現早熟停滯現象。遺傳算法把遺傳算子應用到機器人的研究中，對機器人的路徑規劃具有良好的效果，但其占據較大的存儲空間且局部尋優能力較差。蜂群算法搜索速度快、易于實現，但存容易陷入局部最優、搜索效率低等不足。蛙跳算法的缺點在于易收斂于局部最優解、求解精度較低。粒子群算法的優勢在于簡單且容易實現，但其本身存在易過早收斂而陷入局部最優的缺點。

發明內容

本發明所解決的技術問題在于提供一種基于加權平均距離視覺魚群算法的移動機器人路徑規劃方法，以解決上述背景技術中的問題。

本發明所解決的技術問題采用以下技術方案來實現：基于加權平均距離視覺魚群算法的移動機器人路徑規劃方法，包括以下步驟：

Step1：獲取人工魚的群體規模fishnum、最大迭代次數NC、視野范圍visual、最大移動步長step、擁擠度因子δ、嘗試次數Try_number等，可行性路徑數目N，路徑結點數n。

Step2：將機器人行走的環境根據柵格法進行環境建模，并隨機生成N條可行性路徑。

Step3：將fishnum條人工魚放到起點位置S處，且S為每條可行性路徑的起始位置。

Step4：計算每條人工魚的食物濃度，把最小值放入公告板中。

Step5：執行人工魚的追尾行為、聚群行為，并采用行為選擇策略選擇優的前進方向，缺省行為是覓食行為。

Step6：計算每條人工魚的食物濃度，其最小值與公告板中的值進行比較，更新公告板使得公告板中的值最小。

Step7：判斷是否滿足終止條件，如果滿足跳轉Step8，否則跳轉Step5.

Step8：程序結束，公告板中的值就是最優值，對應的路徑則是最優路徑。

與已公開技術相比，本發明存在以下優點：本發明針對基本人工魚群算法由于視野固定不變，而導致算法收斂速度變慢、運算量增大的問題，提出了一種加權平均距離視覺魚群算法(WAD-AFSA)，并將該算法應用于移動機器人的路徑規劃。通過采用柵格法進行環境建模，利用提出的WAD-AFSA和行為選擇策略進行路徑優化，避免路徑陷入局部最優。相應的仿真實驗表明，本發明中的WAD-AFSA在移動機器人路徑規劃中比傳統的人工魚群算法優化效果更優。

具體實施方式

為了使本發明的技術手段、創作特征、工作流程、使用方法達成目的與功效易于明白了解，下面將結合本發明實施例，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

基于加權平均距離視覺魚群算法的移動機器人路徑規劃方法，包括以下步驟：

Step1：獲取人工魚的群體規模fishnum、最大迭代次數NC、視野范圍visual、最大移動步長step、擁擠度因子δ、嘗試次數Try_number等，可行性路徑數目N，路徑結點數n。

Step2：將機器人行走的環境根據柵格法進行環境建模，并隨機生成N條可行性路徑。

Step3：將fishnum條人工魚放到起點位置S處，且S為每條可行性路徑的起始位置。

Step4：計算每條人工魚的食物濃度，把最小值放入公告板中。

Step5：執行人工魚的追尾行為、聚群行為，并采用行為選擇策略選擇優的前進方向，缺省行為是覓食行為。

Step6：計算每條人工魚的食物濃度，其最小值與公告板中的值進行比較，更新公告板使得公告板中的值最小。