CN107657341B - 智能垃圾桶最优收集路线实现方法 - Google Patents

智能垃圾桶最优收集路线实现方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能垃圾桶最优收集路线实现方法,通过本方法的计算智能垃圾桶的最优收集路线,不需要用排列组合,只需少量的运行即可得出最优路线有助于大大降低路线查找模块的运算量,从而提高运算速度并且对路线查找模块的核心处理器的要求大大降低,只需选用普通的单片机就能够满足计算要求,从而也降低了成本,不必采用高级的处理器采用穷举法进行大量的组合排序和运算。

Description

智能垃圾桶最优收集路线实现方法
技术领域
本发明涉及一种智能垃圾桶,特别是一种智能垃圾桶最优收集路线实现方法。
背景技术
随着社会的发展设备智能化是未来的趋势,因而为了方便人们的生活,人们设计了智能垃圾桶,智能垃圾桶能够应用于生活及生产中,智能垃圾桶可以接收丢垃圾的人的召唤而通过自身的驱动机构而移动到不同的指定地点去收集垃圾。
如果有多人同时或先后召唤,那么智能垃圾桶如何规划出一条最优路线,并按照该最优路线行进从而进行垃圾收集是本申请所要解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种智能垃圾桶最优收集路线实现方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
智能垃圾桶最优收集路线实现方法,其特征在于:包括路径存储模块及路线查找模块,路径步骤如下:
一,规划路径,规划好智能垃圾桶的放置点以及各个房间的垃圾收集点,放置点及垃圾收集点统称节点,并以数字作为节点的编号,并在每一节点处设置RFID卡作为识别,并以该楼层平面为基准制定出与该楼层平面平行的X、Y坐标平面,以磁条作为轨道连接各节点,轨道我们统称路径,上述连接规则如下:两节点间只有唯一的一条路径连接,且在多条路径与某一节点连接时,只能选择其中一条做为进入该节点的路径,且所述路径与X轴或是Y轴平行,并将上述节点及路径信息存入路径存储模块,
二,行走计算,寻找出智能垃圾桶从当前所在的位置节点到达不同的目标节点间的所有路线,并统计出位于这些路线上的所有节点,我们规定通过路径与当前位置节点连接的节点统称为二级节点,上述计算规则如下:
(1),从当前位置节点出发分别到达所有目标节点均要通过某一二级节点时,不用计算,智能垃圾桶直接从该当前位置节点移动到该二级节点;
(2),从位置节点出发需要通过不同的二级节点才能到达不同的目标节点时,按照上述二级节点的数量进行路线的分组,凡是通过同一个二级节点的路线作为一组,按照如下公式计算比值,比值最大的表示该路线最优,根据上述比值的结果,智能垃圾桶移动到代表比值最大的二级节点处,
计算公式如下:
M=n/(k1+k2+k3……+kn)
M代表目标节点数与路线的总长值的比值,比值最大的表示该路线最优,n代表一组路线中包含的所有目标节点的数量,k表示该组路线中的某一条路线的总长,
(3),然后以移动到的二级节点的位置作为当前位置节点,并以与该当前位置节点连接的节点做为二级节点,按照步骤1和2开始计算下一移动位置,不断重复上述过程,直到走完所有目标节点的位置。
所述步骤二中的计算过程在每到达一个节点的时候都需要进行,并根据计算结果随时修正路线。
所述节点还包括一些辅助转向的转向节点。
本发明的有益效果是:通过本方法的计算智能垃圾桶的最优收集路线,不需要用排列组合,只需少量的运行即可得出最优路线有助于大大降低路线查找模块的运算量,从而提高运算速度并且对路线查找模块的核心处理器的要求大大降低,只需选用普通的单片机就能够满足计算要求,从而也降低了成本,不必采用高级的处理器采用穷举法进行大量的组合排序和运算。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的原理说明示意图。
图1中的圆圈代表节点,圆圈中的数字代表节点的编号,圆圈间的连线代表路径,路径上的数字代表该路径的长度。
具体实施方式
本发明公开了一种智能垃圾桶最优收集路线实现方法,包括路径存储模块及路线查找模块,路径存储模块以闪存芯片存储器;路线查找模块以单片机为核心处理器,因而均是现有技术在此不详述,路径步骤如下:
一,规划路径,规划好智能垃圾桶的放置点以及各个房间的垃圾收集点,放置点及垃圾收集点统称节点,并以数字作为节点的编号,并在每一节点处设置RFID卡作为识别,并以该楼层平面为基准制定出与该楼层平面平行的X、Y坐标平面,以磁条作为轨道连接各节点,轨道我们统称路径,上述连接规则如下:两节点间只有唯一的一条路径连接,且在多条路径与某一节点连接时,只能选择其中一条做为进入该节点的路径,且所述路径与X轴或是Y轴平行,并将上述节点及路径信息存入路径存储模块,
二,行走计算,寻找出智能垃圾桶从当前所在的位置节点到达不同的目标节点间的所有路线,并统计出位于这些路线上的所有节点,我们规定通过路径与当前位置节点连接的节点统称为二级节点,上述计算规则如下:
(1),从当前位置节点出发分别到达所有目标节点均要通过某一二级节点时,不用计算,智能垃圾桶直接从该当前位置节点移动到该二级节点;
(2),从位置节点出发需要通过不同的二级节点才能到达不同的目标节点时,按照上述二级节点的数量进行路线的分组,凡是通过同一个二级节点的路线作为一组,按照如下公式计算比值,比值最大的表示该路线最优,根据上述比值的结果,智能垃圾桶则移动到代表比值最大的二级节点处,
计算公式如下:
M=n/(k1+k2+k3……+kn)
M代表目标节点与路线的总长值的比值,比值最大的表示该路线最短最优,n代表一组路线中包含的所有目标节点的数量,k表示该组路线中的某一条路线的总长,
(3),然后以移动到的二级节点的位置作为当前位置节点,并以与该当前位置节点连接的节点做为二级节点,按照步骤1和2开始计算下一移动位置,不断重复上述过程,直到走完所有目标节点的位置,且每移动到一个目标节点收集完垃圾后,系统会自动将该目标节点及其路径从计算过程中剔除,直到有人重新在该目标节点召唤。
因为在智能垃圾桶运行的时候,可能会不断有新的丢垃圾的人进行召唤,从而不断有新的节点加入,因而路线查找模块在每到达一个节点时都会重新计算一次,并根据计算结果随时修正路线。
为了简化计算,我们的路径要么是与X轴平行要么是与Y轴平行,但是如果两节点见的最短连线并不与X轴平行或是Y轴平行的话,我们就不能将最短连线作为上述两节点的路径,我们就需引入助转向的转向节点,通过在两节点间设置转向节点,两节点通过转向节点间接连接,从而就能够保证转向节点与节点间的连接直线是与X轴平行或是Y轴平行,从而可以将转向节点与节点间的连接直线作为路径。
我们以磁条作为轨道,以RFID卡作为每个房间和转弯的点的编号,把轨道和编号铺好后,让智能垃圾桶自己把整个路径走完,在走的过程中把路径保存下来,
我们用手机APP通过wifi把要去的房间编号发送给智能垃圾桶,垃圾桶在接收到要去的房间编号后会先查找出最优的路径,到达要去的房间。
参照图1,我们以图1的作为具体的实施例具体阐述我们的路径优化方法:
假设我们当前位置点1,目标节点是4、14、17、8、10、12、13,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的右侧,都必须通过二级节点2,因而可以按照步骤二中1方式,直接移动到位置点2。
然后我们的当前位置节点是2,图上的目标节点有1个是分布在当前位置节点的上面,要通过二级节点3才能到达,6个目标节点分布在当前位置节点的右侧,均要通过二级节点6才能到达,因而可以按照步骤二中2方式分组计算,
经过二级节点3的路线为一组,该组的比值:
1/(26+26)=1/52;
经过二级节点6的路线为一组,该组的比值:
6/((16+21)+(16+21+19+12+17)+(16+12+11)+(16+12+11+5+9)+(16+12+11+5+29+6)+(16+12+11+5+29+11))=6/337,
经过比较1/52大于6/337,所以我们朝上走,到达二级节点3,
我们的当前位置节点是3,图上的目标节点有1个是分布在当前位置节点的左侧,6个分布在当前位置节点的下面,同理,所以我们按步骤二中2方式分组计算,先计算点数除以距离总和得出在左侧方向的值是1/26=1/26,在下面方向的值是6/((26+16+21)+(26+16+21+19+12+17)+(26+16+12+11)+(26+16+12+11+5+9)+(26+16+12+11+5+29+6)+(26+16+12+11+5+29+11))=6/533,经过比较1/26大于6/533,所以我们朝左走,到达位置4。
我们的当前位置节点是4,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的右侧,所以我们按照步骤二中1方式朝着右走,到达位置节点3。
我们的当前位置节点是3,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的下面,所以我们按照步骤二中1方式朝着下走,到达位置节点2。
我们的当前位置节点是2,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的右侧,所以我们按照步骤二中1方式朝着右走,到达位置节点6。
我们的当前位置节点是6,图上的目标节点有2个是分布在当前位置节点的上面,4个分布在当前位置节点的下面,所以我们按照步骤二中2方式,先计算点数除以距离总和得出在上面方向的值是:2/((21)+(21+19+12+17))=2/90,在下面方向的值是:
4/((12+11)+(12+11+5+9)+(12+11+5+29+6)+(12+11+5+29+11))=4/191,经过比较2/90大于4/191所以我们朝上走,到达位置14。
我们的当前位置节点是14,图上的目标节点有1个是分布在当前位置节点的左侧,4个分布在当前位置节点的下面,所以我们按照步骤二中2方式,先计算点数除以距离总和得出在上面方向的值是1/(19+12+17)=1/48,在下面方向的值是4/((21+12+11)+(21+12+11+5+9)+(21+12+11+5+29+6)+(21+12+11+5+29+11))=4/275,经过比较1/48大于4/275所以我们朝右走,到达位置15。
我们的当前位置节点是15,图上的目标节点有1个是分布在当前位置节点的左侧,4个分布在当前位置节点的右侧,所以我们按照步骤二中2方式,先计算点数除以距离总和得出在上面方向的值是1/(12+17)=1/29,在右侧方向的值是4/((19+21+12+11)+(19+21+12+11+5+9)+(19+21+12+11+5+29+6)+(19+21+12+11+5+29+11))=4/351,经过比较1/29大于4/351所以我们朝右走,到达位置16。
我们的当前位置节点是16,图上的目标节点有1个是分布在当前位置节点的下面,4个分布在当前位置节点的右侧,所以我们按照步骤二中2方式,先计算点数除以距离总和得出在上面方向的值是1/17=1/17,在右侧方向的值是4/((12+19+21+12+11)+(12+19+21+12+11+5+9)+(12+19+21+12+11+5+29+6)+(12+19+21+12+11+5+29+11))=4/399,经过比较1/17大于4/399所以我们朝下走,到达位置17。
我们的当前位置节点是17,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的上面,所以我们按照步骤二中1方式朝着上走,到达位置节点16。
我们的当前位置节点是16,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的左侧,所以我们按照步骤二中1方式朝着左走,到达位置节点15。
我们的当前位置节点是15,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的左侧,所以我们按照步骤二中1方式朝着左走,到达位置节点14。
我们的当前位置节点是14,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的下面,所以我们按照步骤二中1方式朝着下走,到达位置节点6。
我们的当前位置节点是6,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的下面,所以我们按照步骤二中1方式朝着下走,到达位置节点7。
我们的当前位置节点是7,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的下面,所以我们按照步骤二中1方式朝着下走,到达位置节点8。
我们的当前位置节点是8,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的左侧,所以我们按照步骤二中1方式朝着左走,到达位置节点9。
我们的当前位置节点是9,图上的目标节点有1个是分布在当前位置节点的下面,2个分布在当前位置节点的右侧,所以我们按照步骤二中2方式,先计算点数除以距离总和得出在下面方向的值是1/9=1/9,在右侧方向的值是2/((29+6)+(29+11))=2/75,经过比较1/9大于2/75所以我们朝下走,到达位置10。
我们的当前位置节点是10,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的上面,所以我们按照步骤二中1方式朝着上走,到达位置节点9。
我们的当前位置节点是9,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的右侧,所以我们按照步骤二中1方式朝着右走,到达位置节点11。
我们的当前位置节点是11,图上的目标节点有1个是分布在当前位置节点的上面,1个分布在当前位置节点的右侧,所以我们按照步骤二中2方式,先计算点数除以距离总和得出在下面方向的值是1/6=1/6,在右侧方向的值是1/11=1/11,经过比较1/6大于1/11所以我们朝上走,到达位置12。
我们的当前位置节点是12,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的下面,所以我们按照步骤二中1方式朝着下走,到达位置节点11。
我们的当前位置节点是11,图上所有目标节点都分布在当前位置节点的右侧,所以我们按照步骤二中1方式朝着右走,到达位置节点13。
到此我们的所有目标节点都已经走完。
以上对本发明实施例所提供的一种智能垃圾桶最优收集路线实现方法,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (3)

1.智能垃圾桶最优收集路线实现方法,其特征在于:包括路径存储模块及路线查找模块,步骤如下:
一、规划路径,规划好智能垃圾桶的放置点以及各个房间的垃圾收集点,放置点及垃圾收集点统称节点,并以数字作为节点的编号,并在每一节点处设置RFID卡作为识别,并以楼层平面为基准制定出与该楼层平面平行的X、Y坐标平面,以磁条作为轨道连接各节点,轨道我们统称路径,上述连接规则如下:两节点间只有唯一的一条路径连接,且在多条路径与某一节点连接时,只能选择其中一条做为进入该节点的路径,且所述路径与X轴或是Y轴平行,并将上述节点及路径信息存入路径存储模块,
二、行走计算,寻找出智能垃圾桶从当前所在的位置节点到达不同的目标节点间的所有路线,并统计出位于这些路线上的所有节点,我们规定:通过路径直接与当前位置节点连接的节点统称为二级节点,上述计算规则如下:
(1)、从当前位置节点出发分别到达所有目标节点均要通过某一二级节点时,不用计算,智能垃圾桶直接从该当前位置节点移动到该二级节点;
(2)、从位置节点出发需要通过不同的二级节点才能到达不同的目标节点时,按照上述二级节点的数量进行路线的分组,凡是通过同一个二级节点的路线作为一组,按照如下公式计算比值,比值最大的表示该路线最优,根据上述比值的结果,智能垃圾桶移动到代表比值最大的二级节点处,
计算公式如下:
M=n/(k1+k2+k3……+kn)
M代表目标节点数与路线的总长值的比值,比值最大的表示该路线最优,n代表一组路线中包含的所有目标节点的数量,k表示该组路线中的某一条路线的总长,
(3)、然后以移动到的二级节点的位置作为当前位置节点,并以与该当前位置节点连接的节点做为二级节点,按照(1)和(2)开始计算下一移动位置,不断重复(1)和(2)的过程,直到走完所有目标节点的位置。
2.根据权利要求1所述的智能垃圾桶最优收集路线实现方法,其特征在于:所述步骤二中的计算过程在每到达一个节点的时候都需要进行,并根据计算结果随时修正路线。
3.根据权利要求1所述的智能垃圾桶最优收集路线实现方法,其特征在于:所述节点还包括一些辅助转向的转向节点。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108910355A (zh) * 2018-08-23 2018-11-30 西南大学 一种智能垃圾回收装置及控制方法
CN111301896B (zh) * 2020-02-18 2022-02-18 东莞蜂巢智慧智能科技有限公司 一种垃圾高效收集方法及系统、计算机与存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101767702A (zh) * 2010-01-07 2010-07-07 北京理工大学 一种垃圾智能分类收取装置及方法
CN103198366A (zh) * 2013-04-09 2013-07-10 北京理工大学 一种考虑目标节点时效性的多目标路径规划方法
CN103754527A (zh) * 2014-01-17 2014-04-30 朱寰 一种智能垃圾桶及其管理系统
CN105844364A (zh) * 2016-04-08 2016-08-10 上海派毅智能科技有限公司 基于启发函数的服务机器人最优路径规划方法
CN105867381A (zh) * 2016-04-25 2016-08-17 广西大学 一种基于概率地图的工业机器人路径搜索优化算法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8965561B2 (en) * 2013-03-15 2015-02-24 Cybernet Systems Corporation Automated warehousing using robotic forklifts
EP3044741B1 (en) * 2013-09-09 2022-11-16 Dematic Corp. Autonomous mobile picking

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101767702A (zh) * 2010-01-07 2010-07-07 北京理工大学 一种垃圾智能分类收取装置及方法
CN103198366A (zh) * 2013-04-09 2013-07-10 北京理工大学 一种考虑目标节点时效性的多目标路径规划方法
CN103754527A (zh) * 2014-01-17 2014-04-30 朱寰 一种智能垃圾桶及其管理系统
CN105844364A (zh) * 2016-04-08 2016-08-10 上海派毅智能科技有限公司 基于启发函数的服务机器人最优路径规划方法
CN105867381A (zh) * 2016-04-25 2016-08-17 广西大学 一种基于概率地图的工业机器人路径搜索优化算法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本);用户Colin;《CSDN网站》;20140417;第1-9页 *
基于A* 算法的机器人路径规划;武雅杰等;《电子科技》;20170630;第30卷(第6期);第124-127页 *

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