[發明專利]一種自適應切換的自動搬運小車路徑規劃方法

有效

• 申請號: 201810093061.5
• 申請日: 2018-01-30
• 公開（公告）號: CN108227718B
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 項衛鋒;季彩玲;王池如;奚韜
• 申請（專利權）人: 安徽宇鋒智能科技有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02;G06N3/00
• 代理公司: 湖南正則奇美專利代理事務所(普通合伙) 43105
• 代理人: 肖琦

1.一種自適應切換的自動搬運小車路徑規劃方法，其特征在于，

包括：

采用柵格法創建倉庫中自動搬運小車的二維工作環境模型；

基于所述二維工 作環境模型，利用自動搬運小車的探測裝置識別當前的工作環境；

根據所述當前的工作環境，自適應切換遺傳算法和粒子群算法進行路徑規劃；

所述采用柵格法創建倉庫中自動搬運小車的二維工作環境模型，包括：

對自動搬運小車及其倉庫環境進行預處理，得到建模條件；

利用自動搬運小車的探測裝置擦采集自動搬運小車的工作環境信息，作為建模參數；

基于所述柵格法，利用所述建模條件和建模參數，創建自動搬運小車的二維工作環境；

所述當前的工作環境包括自動搬運小車當前工作倉庫的面積和有任務請求的加工工位位置的數量，所述根據所述當前的工作環境，自適應切換遺傳算法和粒子群算法進行路徑規劃，包括：

在所述當前工作倉庫的面積大于設定面積閾值且有任務請求的加工工位位置的數量超過設定數量時，采用遺傳算法進行路徑規劃；

在所述當前工作倉庫的面積小于設定面積閾值且有任務請求的加工工位位置的數量小于設定數量時，采用粒子群算法進行路徑規劃；

所述采用遺傳算法進行路徑規劃，包括：

S11、采用二進制編碼方式對染色體各點坐標進行編碼，并通過隨機函數產生若干個體作為初始化種群，種群大小為n，種群代數m，該染色體的各點連接起來形成路徑；

S12、采用第一適應度函數，計算m代種群的個體的適應度；

S13、根據第m代種群個體的適應度，求個體的累計概率；

S14、通過輪盤操作對累計概率進行處理，選取第m代的n個父染色體；

S15、根據交叉概率，對第m代種群的父染色體進行交叉操作，產生新的個體；

S16、根據變異概率，對交叉生成的新個體進行變異操作，產生新的種群；

S17、判斷遺傳算法中的目標函數當前的迭代次數是否超過自大迭代次數，若超過則輸出路徑規劃結果，否則執行步驟S12；

所述第一適應度函數具體為：

其中，(Xs,Ys)為起點坐標，(XE,YE)為終點坐標，(Xi,Yi)為中間點坐標，i為常數；

所述根據交叉概率，對第m代種群的父染色體進行交叉操作，產生新的個體，包括：

以設定的交叉概率在所述父染色體中隨機選擇一個除起始點與目標點以外的轉向點；

將該轉向點作為交叉點，把所述路徑分成了兩個路徑段；

選擇兩個父代染色體，并相互交換交叉點后面的路徑段，得到兩個子代染色體作為新個體；

所述根據變異概率，對交叉生成的新個體進行變異操作，產生新的種群，包括：

以設定的變異概率在所述新個體中間轉向點中任意選取一個位置；

將該轉向點的位置坐標作一次非一致性變異，并把當前的轉向點移至新產生的轉向點上，得到新的種群；

所述采用粒子群算法進行路徑規劃，包括：

S21、對粒子群進行隨機初始化處理，得到初始化后的粒子群；

S22、根據第二適應度函數，計算初始化后粒子群中每個粒子的適應度值；

S23、對于每個粒子，在其適用度閾值大于個體極值時，用適用度閾值替換個體閾值；

S24、對于每個粒子，在其適用度閾值大于全局極值時，用適用度閾值替換全局極值；

S25、根據速度、位置更新公式，更新粒子的速度和位置；

S26、判斷更新次數是否超過最大次數，若是則輸出路徑規劃結果，否則執行步驟S22；

所述第二適應度函數具體為：

其中，f為一個粒子中所有相鄰頂點之間的直線距離的和，(Xj,Yj)為一個粒子中每個頂點的坐標，d表示頂點數量且為常數；

所述速度更新公式為：

Vjd(t+1)＝w·Vjd(t)+c1·rand()(pjd(t)-xjd(t))+c2·rand()(gd(t)-xjd(t))，

其中，Vjd(t)表示第j個粒子在t時刻的速度，rand()為隨機變量，w為慣性權重，pjd(t)為第j個粒子在t時刻搜索到的最好的位置，gd(t)為目前整個粒子群搜索到的最好的位置，xjd(t)表示第j個粒子在t時刻的位置，c1、c2均為學習因子；

所述位置更新公式為：

xjd(t+1)＝xjd(t)+vjd(t+1)，

其中，vjd(t+1)表示第j個粒子在t+1時刻的速度，xjd(t)表示第j個粒子在t時刻的位置，xjd(t+1)表示第j個粒子在t+1時刻的位置。