[發明專利]一種基于膜計算實現井下機器人路徑優化方法

在審

• 申請號: 202010043912.2
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN111273562A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 黃友銳;許家昌;徐善永;韓濤;鮑士水
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G05B17/02
• 分類號: G05B17/02;G06Q50/02
• 代理公司: 北京同輝知識產權代理事務所(普通合伙) 11357
• 代理人: 楊敬

1.一種基于膜計算實現井下機器人路徑優化方法,其特征在于，路徑優化方法包括如下步驟：

S1:煤礦井下機器人細胞型膜系統構建；

S1-1：細胞型膜系統中，規則在各自膜內運行，數據可以快速處理，結合膜計算的并行、分布式特征，構建一個相互獨立且相互協作的數據處理膜系統，采用細胞型膜系統對煤礦井下移動機器人建模原理及控制過程框架；

S1-2:構建機器人動力學模型；

S1-3：確定機器人的實時位置；

S2:構建膜控制器結構；

S3：膜算法設計

設定節點i和j之間的距離構成矩陣M，TSP為求解一條通往所有節點且每個節點經過一次的最短距離，算法以經過各個節點的順序表述，路徑長度為目標函數，基于所有節點遍歷下的約束條件進行種群初始化、交叉、和變異操作；

S4：移動機器人仿真及實驗結果分析

設定用密閉走廊代替煤礦井下巷道，設計了一個針對五個假想障礙物的仿真環境，該環境中移動機器人的起點和目標點的位置是已知的，根據前期建立的數學模型，對障礙點進行坐標變換，改進蟻群算法的參數初始化初始化為:M＝20，最大迭代次數N＝100；利用蟻群膜算法對所建立的可視環境模型進行路徑規劃的仿真，為進一步驗證構建的細胞型膜系統下的膜算法，取20個節點標記，依據所設計的膜控制結構和算法，通過改變進化代數。

2.根據權利要求1所述的一種基于膜計算實現井下機器人路徑優化方法，其特征在于，所述S1-2，將機器人設定在二位平面內，其運動軌跡的描述即路徑。由平面坐標(x,y)及方位角θ組成，向量表示為(x,y,θ)^T，路徑和參與計算的環境共同構成機器人運動狀態X_i。

3.根據權利要求2所述的一種基于膜計算實現井下機器人路徑優化方法，其特征在于，所述機器人初始路徑設定為x_t-1＝(x,y,θ)^T,后繼路徑x_t＝(x′,y′,θ′)^T,控制u_t＝(v,w)^T，控制以Δt時間執行，由于運動模型誤差參數噪聲的干擾，真實速度與測量速度是不同的，因此模型須考慮控制噪聲，當Δt→0時，確定機器人的模型為：

4.根據權利要求3所述的一種基于膜計算實現井下機器人路徑優化方法，其特征在于，所述機器人運動在2維平面內，對式(1)進行擴展，當旋轉時機器人到達最終路徑，此時有：

由公式(1)和(2)可得到移動機器人的最終模型為：

5.根據權利要求1所述的一種基于膜計算實現井下機器人路徑優化方法，其特征在于，所述S2，膜控制器開始執行的每個周期都接收機器人數據(x，y，θ)^T,位置更新輸出數據(x′，y′，θ′)^T。根據膜計算的分布并行特征，建立度為m的如下膜系統；

MembraneC＝(m,μ,H,(var_i,pri_i,var_i(initial)),x,u) (4)。

6.根據權利要求5所述的一種基于膜計算實現井下機器人路徑優化方法，其特征在于，所述m代表膜的度，m＝{x_ij,y_ij,θ_ij,Err:i,j∈[1,2]}。

7.根據權利要求1所述的一種基于膜計算實現井下機器人路徑優化方法，其特征在于，所述機器人路徑優化步驟如下:

第一步：種群初始化

采用節點訪問序列進行排列組合，路徑染色體個體作為路徑訪問序列。序列規則編碼從1-n，即個體長度為n；

第2步：路徑函數計算

取節點距離之和為適應度函數，進一步評價結果的優劣，將矩陣M中每一行設為距離的最后一個元素的路徑長度，即節點i和j之間的距離表示為：

通過樣本的路徑長度可進一步得到目標函數：

自適應度函數為目標函數的導數：

第3步：選擇算子計算

按照種群適應度評價，從種群中選擇優勝個體；

第4步：交叉算子計算

將個體進行配對，以一定概率p將配對中的個體替換重新組成新的個體；

第5步：變異算子計算

以變異概率p對種群中的個體值作變動，如果變異后新的適應度值優越，則保留新個體，否則，保留原個體。