[發明專利]一種基于聚集-置換策略的機器人路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202211295725.9
• 申請日: 2022-10-21
• 公開（公告）號: CN115469671A
• 公開（公告）日: 2022-12-13
• 發明（設計）人: 楊瑞;徐晨晨;劉尚為;吳一非;呂其深;唐雨婷
• 申請（專利權）人: 江蘇海洋大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 南京專信知識產權代理有限公司 32605
• 代理人: 肖蘇宸

1.一種基于聚集-置換策略的機器人路徑規劃方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)初始化種群及各變量，所述初始化種群中個體總數為n；

2)基于路徑長度、路徑角度與機器人能耗，設計適應度函數，計算n個個體的適應度值；對個體的適應度值由小到大進行排序，選擇排序前n個個體，并選出最優個體gb；所述最優個體gb為適應度值最小的個體；

3)保留適應度排序后的前j個個體，利用適應度聚集策略更新剩余n-j個個體；根據n-j個個體的適應度值，通過閾值比較或者百分比劃分的方式將n-j個個體劃分為適應度較差個體和適應度中等個體；通過聚集策略引導適應度中等個體向最優個體gb靠近，并讓適應度較差個體隨機探索解空間；

4)利用置換策略更新隨機選中的m個個體，通過置換策略探索解空間未搜尋的區域，同時增強種群多樣性；

5)判斷是否達到終止條件，若達到，迭代結束；否則，利用先后遺傳算法交叉算子和變異算子生成新的n個體，此時種群中個體總數為2n，計算2n個個體的適應度，對2n個個體的適應度值由小到大進行排序，保留適應度值小的前n個個體進入下次迭代；

6)根據步驟(2)-(5)進行迭代直到迭代結束，對迭代結束后生成的路徑進行冗余路徑點刪除，輸出最優路徑。

2.根據權利要求1所述的基于聚集-置換策略的機器人路徑規劃方法，其特征在于，步驟2)具體包括如下內容：

2-1)定義初始適應度

F(n)＝α₁f₁(n)+α₂f₂(n) (1)

式(1)中，f₁(n)為路徑長度，f₂(n)為路徑角能耗懲罰；α₁、α₂分別為路徑長度和路徑角能耗懲罰的權值；

2-2)計算路徑長度

式中(2)，N表示路徑節點的數量，x_i表示第i個路徑節點P_i(x_i,y_i)的橫坐標，y_i表示第i個路徑節點P_i(x_i,y_i)的縱坐標；

2-3)計算路徑角能耗懲罰

定義路徑節點P₁(x₁,y₁)、P₂(x₂,y₂)、P₃(x₃,y₃)分別為單一路徑角上的3點，a、b、c分別為該3點所組成的三角形的邊長，相對應的路徑角θ為：

定義不同路徑角下的能耗懲罰值：

則路徑角能耗懲罰為：

2-4)歸一化處理

計算f₁(n)、f₂(n)的均值μ和標準差σ：

對初始適應度F(n)進行歸一化，得到去量綱的適應度F′(n)：

2-5)適應度排序

將種群中n個個體按照適應度從小到大進行排列，選出最優個體gb。

3.根據權利要求1所述基于聚集-置換策略的機器人路徑規劃方法，其特征在于，步驟3)中，將n-j個個體中適應度值在整個種群中的排序位置小于n/2的個體定義為適應度中等個體，否則為適應度較差個體。