CN106500704A - 一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法，当存在最优路径时，机器人根据最优路径执行巡检任务，否则根据近似最优路径执行任务，同时，本发明计算出任意两个巡检点之间的最短路径，然后将该最短路径作为遗传算法的基础数据，计算出下次机器人做巡检任务的最优路径，这样不断的迭代，使机器人规划的路径越来越智能，以最大程度上提高系统的可靠性与导航精度。由于路径规划采用特殊优化过的遗传算法，所以，随着时间的推移，机器人巡检次数的增多，规划出的路径会变得越来越优。

Description

一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法
技术领域
本发明属于机器人路径规划技术领域，涉及一种机器人路径规划方法，尤其涉及一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法。
背景技术
随着工业化的发展，机器人的应用领域在不断拓宽，机器人已经大量应用到电力行业，代替人工进行线路巡检。实现有效的多移动机器人自主式运行，考虑到安全、有效的应用目标，实现自主路径规划、协作运行、合作完成任务等已经成为移动机器人发展的方向。近年来许多路径规划的方法被人们所研究。主要的路径规划的方法可以分为两类——人工智能的方法和人工势场法。前者主要运用的方法有遗传算法、模糊逻辑控制和人工神经网络。人工势场法简单、方便、规划路径比较平滑、便于实时控制，但在全局路径规划上存在局限性，会出现震荡、停滞的现象；栅格法简单、灵活，但在环境复杂时，效率不高；遗传算法和神经网络算法，算法本身都比较复杂，实时性稍差，但都属于全局算法。通常的遗传算法并不能完全解决获得最优巡检路径问题，巡检机器人在执行巡检任务时，规划的巡检路径不能够按照最优路径巡检，从而增加了巡检时间，导致巡检机器人执行效率低下，需要设计一种新的路径规划算法，从根本上解决巡检机器人最优巡检路径计算问题。
发明内容
为解决现有技术存在的问题，本发明提供一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法，采用特殊优化过的遗传算法，随着时间的推移，机器人巡检次数的增多，规划出的路径会变得越来越优。
本发明提供的基于改进遗传算法的机器人路径规划方法，包括以下步骤：
(1)采集所有巡检点NODE，并记录下所有巡检点的位置坐标，将需要的巡检路径连线，并记录下所有的巡检路径EDGE；
(2)根据所有巡检点NODE以及巡检路径EDGE，计算出任意两个巡检点的最短路径；
(3)机器人接收到一个新的巡检任务指令，首先搜索最优路径数据库DB，该最优路径数据库DB中记录所有已经通过遗传算法求出的最优路径，如果此次任务路径存在于最优路径数据库DB，直接取最优路径数据库DB中的最优路径，输出最优路径；如果不存在，则计算出近似最优路径L，输出该近似最优路径L，同时执行下一步；
(4)将此次巡检的所有巡检点作为遗传算法的初始群体，步骤(2)中计算出的任意两个巡检点的最短路径作为遗传算法的基础数据，计算初始群体的每个个体的适应值，并判断初始群体的个体中是否存在到达预设的最大适应值阈值的个体，如果存在，则输出最优路径并记录进最优路径数据库DB；否则进入下一步；
(5)根据每个个体的适应值计算出被选择的概率，其中选择概率最大的个体进行自我复制，将得到的新个体添加到新群体中；同时在群体中随机选择两个个体执行交叉，得到两个新的个体添加到新群体中；选择一个个体和个体变异点进行变异得到新的个体添加到新群体中；
(6)计算新群体的每个个体的适应值，并判断新群体的个体中是否存在到达预设的最大适应值阈值的个体，如果存在，则输出最优路径并记录进最优路径数据库DB，否则返回步骤(5)。
优选地，所述步骤(2)中，采用Floyd-Warshall算法计算出任意两个巡检点的最短路径。
优选地，所述步骤(3)中，采用贪心算法计算出近似最优路径L，步骤(2)中计算出的任意两个巡检点的最短路径作为贪心算法的基础数据。
为解决现有巡检机器人不能实时规划最优路径，本发明采用在机器人系统初始化时，采用floyd-warshall算法求出任意两个巡检点之间的最短路径；然后将该算法的解作为遗传算法的基础数据，计算出下次机器人做巡检任务的最优路径，这样不断的迭代，使机器人规划的路径越来越智能，以最大程度上提高系统的可靠性与导航精度。由于路径规划采用特殊优化过的遗传算法，所以，随着时间的推移，机器人巡检次数的增多，规划出的路径会变得越来越优。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
本发明提供的机器人路径规划方法，采集了所有巡检点NODE，并记录下所有巡检点的位置坐标，将需要的巡检路径连线，并记录下所有的巡检路径EDGE；根据所有巡检点NODE以及巡检路径EDGE计算出任意两个巡检点的最短路径，本发明采用Floyd-Warshall算法求出任意两个巡检点之间的近似最优路径。
floyd-Warshall算法用来找出每对点之间的最短距离，通过考虑最佳子路径来得到最佳路径。其伪代码如下：
本发明还具有一个最优路径数据库DB，该最优路径数据库DB中记录所有已经通过遗传算法求出的最优路径，并不断被更新。当机器人接收到一个新的巡检任务指令时，首先搜索最优路径数据库DB，如果此次任务路径存在于最优路径数据库DB中，直接去最优路径数据库DB中的最优路径作为机器人的实际巡检路径，机器人根据该最优路径执行巡检任务。如果此时的最优路径数据库DB中不存在这样的最优路径，则计算出近似最优路径L，机器人根据近似最优路径L执行巡检任务。近似最优路径L可以通过多种算法计算得到，经过大量实验发现，贪心算法无论是在效率上还是结果上都具有很好的效果，本发明优先采用贪心算法计算出计算出近似最优路径L，Floyd-Warshall算法计算出任意两个巡检点的最短路径作为贪心算法的基础数据。
本发明在最优路径数据库DB具有本次巡检任务路径的最优路径的情况下，机器人按照最优路径巡检，当不存在最优路径时，计算出近似最优路径L并照此路径执行巡检任务。同时，本发明不断更新最优路径数据库DB，在机器人按照近似最优路径L执行巡检任务的情况下，为了机器人下一次执行任务时可以根据最优路径执行任务，本发明采用遗传算法更新最优路径数据库DB，如图1所示，具体包括以下步骤：
(1)将此次巡检的所有巡检点作为遗传算法的初始群体，Floyd-Warshall算法计算出任意两个巡检点的最短路径作为遗传算法的基础数据，一般作为计算染色体的适应性的基础数据，计算初始群体的每个个体的适应值，并判断初始群体的个体中是否存在到达预设的最大适应值阈值的个体，最大适应值阈值根据效率高和结果最优的原则选择合适的数值，如果存在，则输出最优路径并记录进最优路径数据库DB；否则进入下一步；
(2)根据每个个体的适应值计算出被选择的概率，其中选择概率最大的个体进行自我复制，将得到的新个体添加到新群体中；同时在群体中随机选择两个个体执行交叉，得到两个新的个体添加到新群体中；选择一个个体和个体变异点进行变异得到新的个体添加到新群体中；
(3)计算新群体的每个个体的适应值，并判断新群体的个体中是否存在到达预设的最大适应值阈值的个体，如果存在，则输出最优路径并记录进最优路径数据库DB，否则返回步骤(2)。
由于使用改进的遗传算法，使得机器人能够随着时间的推移，越来越智能地规划出去往巡检点的路径，以最大程度上提高系统的可靠性与导航精度。

Claims (3)

1.一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集所有巡检点NODE，并记录下所有巡检点的位置坐标，将需要的巡检路径连线，并记录下所有的巡检路径EDGE；
(2)根据所有巡检点NODE以及巡检路径EDGE，计算出任意两个巡检点的最短路径；
(3)机器人接收到一个新的巡检任务指令，首先搜索最优路径数据库DB，该最优路径数据库DB中记录所有已经通过遗传算法求出的最优路径，如果此次任务路径存在于最优路径数据库DB，直接取最优路径数据库DB中的最优路径，输出最优路径；如果不存在，则计算出近似最优路径L，输出该近似最优路径L，同时执行下一步；
(4)将此次巡检的所有巡检点作为遗传算法的初始群体，步骤(2)中计算出的任意两个巡检点的最短路径作为遗传算法的基础数据，计算初始群体的每个个体的适应值，并判断初始群体的个体中是否存在到达预设的最大适应值阈值的个体，如果存在，则输出最优路径并记录进最优路径数据库DB；否则进入下一步；
(5)根据每个个体的适应值计算出被选择的概率，其中选择概率最大的个体进行自我复制，将得到的新个体添加到新群体中；同时在群体中随机选择两个个体执行交叉，得到两个新的个体添加到新群体中；选择一个个体和个体变异点进行变异得到新的个体添加到新群体中；
(6)计算新群体的每个个体的适应值，并判断新群体的个体中是否存在到达预设的最大适应值阈值的个体，如果存在，则输出最优路径并记录进最优路径数据库DB，否则返回步骤(5)。
2.如权利要求1所述的基于改进遗传算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤(2)中，采用Floyd-Warshall算法计算出任意两个巡检点的最短路径。
3.如权利要求1所述的基于改进遗传算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤(3)中，采用贪心算法计算出近似最优路径L，步骤(2)中计算出的任意两个巡检点的最短路径作为贪心算法的基础数据。
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