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[發(fā)明專利]基于改進粒子群算法的機器人路徑優(yōu)化方法及系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010206843.2 申請日: 2020-03-23
公開(公告)號: CN111522335B 公開(公告)日: 2022-07-22
發(fā)明(設計)人: 肖易易;王頌;劉旭;楊宇軒 申請(專利權(quán))人: 南方電網(wǎng)科學研究院有限責任公司;中國南方電網(wǎng)有限責任公司
主分類號: G05D1/02 分類號: G05D1/02;G06N3/00
代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202 代理人: 麥小嬋;郝傳鑫
地址: 510670 廣東*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 改進 粒子 算法 機器人 路徑 優(yōu)化 方法 系統(tǒng)
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于改進粒子群算法的機器人路徑優(yōu)化方法,包括:對機器人活動空間以及所述活動空間中的障礙物構(gòu)建格柵化地圖;將所述格柵化地圖劃分為障礙物區(qū)域和自由區(qū)域;根據(jù)機器人的第一路徑以及優(yōu)化目標構(gòu)建路徑優(yōu)化函數(shù);采用改進粒子群算法在所述自由區(qū)域中迭代出最優(yōu)位置值,根據(jù)所述最優(yōu)位置值計算機器人在所述自由區(qū)域中的最優(yōu)繞行路徑;其中,所述改進粒子群算法具體包括:將所述路徑優(yōu)化函數(shù)作為粒子的適度值函數(shù);將動態(tài)慣性權(quán)值作為所述粒子群算法的慣性權(quán)值。本發(fā)明能夠在復雜環(huán)境中進行路徑優(yōu)化,并提高路徑優(yōu)化的全局性。本發(fā)明還公開了一種基于改進粒子群算法的機器人路徑優(yōu)化系統(tǒng)和存儲介質(zhì)。

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及路徑優(yōu)化技術(shù)領域,尤其涉及一種基于改進粒子群算法的機器人路徑優(yōu)化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

變電站智能化建設前期主要是引入機器人取代人工進行設備巡視,巡檢機器人在巡檢過程中需要解決避開障礙、到達目的點位、規(guī)劃路線等問題,通常采用激光、超聲波雷達、視覺傳感器等技術(shù)事先對變電站環(huán)境進行掃描然后再分析最優(yōu)路徑。

現(xiàn)有技術(shù)中,常見的基于改進粒子群算法的機器人路徑優(yōu)化方法有圖搜索法、人工勢場法以及粒子群算法等。然而,圖搜索法和人工勢場法在簡單環(huán)境中可以快速收斂,但在復雜環(huán)境模型中表現(xiàn)不好。粒子群算法能夠?qū)卸喾N復雜結(jié)構(gòu)的環(huán)境進行最優(yōu)路徑的生成,但缺點是迭代次數(shù)較多,且起始點或權(quán)重選擇不好時容易陷入局部最優(yōu)解,生成的路徑比較長。

因此,需要一種能夠在復雜環(huán)境中進行路徑優(yōu)化的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供一種基于改進粒子群算法的機器人路徑優(yōu)化方法,能夠在復雜環(huán)境中進行路徑優(yōu)化,并提高路徑優(yōu)化的全局性。

本發(fā)明實施例一提供一種基于改進粒子群算法的機器人路徑優(yōu)化方法,包括:

對機器人活動空間以及所述活動空間中的障礙物構(gòu)建格柵化地圖;

將所述格柵化地圖劃分為障礙物區(qū)域和自由區(qū)域;

根據(jù)機器人的第一路徑以及優(yōu)化目標構(gòu)建路徑優(yōu)化函數(shù);

采用改進粒子群算法在所述自由區(qū)域中迭代出最優(yōu)位置值,根據(jù)所述最優(yōu)位置值計算機器人在所述自由區(qū)域中的最優(yōu)繞行路徑;其中,所述改進粒子群算法具體包括:將所述路徑優(yōu)化函數(shù)作為粒子的適度值函數(shù);將動態(tài)慣性權(quán)值作為所述粒子群算法的慣性權(quán)值。

作為上述方案的改進,所述優(yōu)化目標包括如下的至少一種:

第一路徑的碰撞懲罰度、期望路徑的路徑長度、期望路徑的路徑平滑度。

作為上述方案的改進,所述將所述格柵化地圖劃分為障礙物區(qū)域和自由區(qū)域,具體包括:

對所述活動空間中的障礙物進行幾何化處理,得到障礙物幾何模塊;

將所述障礙物幾何模塊所占據(jù)的格柵區(qū)域劃分為所述障礙物區(qū)域,將除所述障礙物區(qū)域以外的格柵區(qū)域劃分為所述自由區(qū)域。

作為上述方案的改進,所述在所述自由區(qū)域中構(gòu)建機器人的第一路徑,根據(jù)優(yōu)化目標構(gòu)建路徑優(yōu)化函數(shù),具體包括:

設機器人按照所述第一路徑與障礙物發(fā)生碰撞的次數(shù)為Ncollison,計算所述第一路徑的碰撞懲罰項F1,計算方法如下式所示:

式中,mi為所述第一路徑在障礙物區(qū)域的總距離,Mi為常數(shù);

計算期望路徑的總長度F2,計算方法如下式所示:

計算期望路徑的總平滑度F3,計算方法如下式所示:

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