CN111796597A - 一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法 - Google Patents

一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法 Download PDF

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高代勇
范江波
郑昆
徐云水
赵泽彪
邱平
李锐
林邦
黄宏
彭熠
党杰
耿远林
周伟
徐长成
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Abstract

本发明公开了一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，包括参数初始化、基于概率分布随机生成萤火虫种群、根据三维目标函数计算种群个体发光亮度、将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系、采用自适应网格策略划分维护种群多样性、根据多样性优化后的精英记录库生成最优路径。本发明基于Pareto支配关系评价种群个体发光强度，构建精英库保留最优解，同时优化路径长度、路径安全性和路径平滑度三个目标，实现了运行一次多目标路径规划算法，机器人可得到多条可行路径的路径规划方法，它们之间彼此互不支配，均侧重于一个或两个优化目标，平衡了目标之间同时寻优的冲突，为基于目标重要性路径选择提供了多种方案。

Description

一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法
技术领域
本发明涉及一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，属于机器人运动控制领域。
背景技术
工作在复杂的室内环境中，路径规划是带电作业机器人完成服务任务的重要保障。当前，移动机器人的路径规划方法主要有：基于模板匹配的路径规划方法、基于人工势场的路径规划方法、基于地图构建的路径规划方法和基于人工智能的路径规划方法等。尽管相关方法研究已取得了重要成果，但在实际应用中，仍存在着一定的局限性：多数的路径规划方法通常仅仅追求单个性能指标的最优，比如路径长度最短、路径安全性最好，获得的路径难以适应复杂动态环境的需求。考虑到作业环境具有较强的动态性、异质性和复杂性等特点，而带电作业机器人的路径规划通常需要考虑多项性能指标，比如路径长度、运行时间、路径的安全性、路径平滑程度、机器人能耗等。研究表明，路径规划所涉及的多数指标之间往往是相互冲突的，采用单一的目标函数描述问题难以充分描述问题本质，有必要基于多个目标函数分别表达且同时优化。
发明内容
本发明提供了一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，以用于通过多目标函数的方式实现机器人的路径寻优。
本发明的技术方案是：一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，包括参数初始化、基于概率分布随机生成萤火虫种群、根据三维目标函数计算种群个体发光亮度、将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系、采用自适应网格策略划分维护种群多样性、根据多样性优化后的精英库生成最优路径。
所述参数初始化包括：种群的大小、算法迭代次数、精英库规模、连续迭代不满足条件的次数、自适应窗格的大小。
所述三维目标函数为{f1(L),f2(S),f3(α)}；其中，f1(L)为路径长度、f2(S)为路径安全性、f3(α)为路径平滑度。
所述f1(L)具体为：
Figure BDA0002587905590000021
其中，d(Pi,Pi+1)为描述机器人可达路径的有序点Pi与Pi+1之间欧式距离，i＝1,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
所述f2(S)具体为：
Figure BDA0002587905590000022
其中，p(Pi,Pi+1)为描述机器人可达路径的有序点Pi与Pi+1之间所经过栅格占有概率之和，i＝1,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
所述f3(α)具体为：
Figure BDA0002587905590000023
其中，αq表示汇集于描述机器人可达路径的有序点Pq处的两段路径矢量间的夹角，q＝2,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
所述将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系，具体为：
对于种群中的任意两只萤火虫个体Fu和Fv，采用目标函数{f1(L),f2(S),f3(α)}这一三维向量，基于Pareto支配的相关概念，判断两萤火虫个体之间的Pareto支配关系：若萤火虫Fu支配萤火虫Fv，则萤火虫Fu所表达的路径解更优越，则萤火虫Fv会被萤火虫Fu吸引，并更新其位置；种群中不被任何萤火虫支配的个体则代表了迭代过程中的Pareto最优解，它们随机移动；
随后创建精英库，保留种群迭代过程中的Pareto最优解；在每次迭代过程中，比较每个萤火虫与精英库中成员之间的亮度支配关系：若当前萤火虫的亮度评价不受精英库中的任何成员支配，并且该萤火虫Fc不支配精英库中的任何成员，则将此萤火虫个体Fc加入精英库；若当前萤火虫Fc支配精英库中的某个或若干成员，则将当前萤火虫Fc替换精英库中的受支配成员；若当前萤火虫Fc被精英库中某个或若干成员支配，则萤火虫Fc向精英库中的支配成员移动，若当前萤火虫Fc连续迭代一定代数后，仍受精英库中的某个或若干成员支配，将萤火虫Fc丢弃，并随机产生新的种群成员。
所述位置更新公式如下：
Lv(t+1)＝Lv(t)+βuv(ruv)·(Lu(t)-Lv(t))+ruv·random()
其中，Lu(t)、Lv(t)分别为萤火虫Fu和萤火虫Fv在t时刻所在的位置，Lv(t+1)代表萤火虫Fv在t+1时刻所在的位置，βuv(ruv)表示个体吸引半径ruv下的个体吸引程度，random()为[-1,1]之间的随机数。
所述采用自适应网格策略划分维护种群多样性具体为：把种群个体所在的搜索空间划分为若干立体网格，基于网格内种群个体的数目衡量个体密度，在每一代进化时，根据当前个体分布情况自适应调整网格边界，若网格内的个体数目大于设定阈值，随机删掉若干个体。
本发明的有益效果是：本发明利用栅格地图构建环境模型，基于Pareto支配关系评价种群个体发光强度，构建精英库保留最优解，同时优化路径长度、路径安全性和路径平滑度三个目标，实现了运行一次多目标路径规划算法，机器人可得到多条可行路径的路径规划方法，它们之间彼此互不支配，均侧重于一个或两个优化目标，平衡了目标之间同时寻优的冲突，为基于目标重要性路径选择提供了多种方案。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为实施例2仿真结果图。
具体实施方式
实施例1：如图1所示，一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，包括参数初始化、基于概率分布随机生成萤火虫种群、根据三维目标函数计算种群个体发光亮度、将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系、采用自适应网格策略划分维护种群多样性、根据多样性优化后的精英库生成最优路径。
进一步地，可以设置所述参数初始化包括：种群的大小、算法迭代次数、精英库规模、连续迭代不满足条件的次数、自适应窗格的大小。
进一步地，可以设置所述三维目标函数为{f1(L),f2(S),f3(α)}；其中，f1(L)为路径长度、f2(S)为路径安全性、f3(α)为路径平滑度。
进一步地，可以设置所述f1(L)具体为：对于机器人的某条可达路径L描述为若干有序点(P1,P2,…,Pn-1,Pn)组成的集合，路径长度即为该集合有序点组成的路径线段之和，公式如下：
Figure BDA0002587905590000031
其中，d(Pi,Pi+1)为描述机器人可达路径的有序点Pi与Pi+1之间欧式距离，i＝1,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
规划的路径上是否存在障碍物决定了机器人在此路径运动过程中的安全性。为此，统计路径所经过栅格被障碍占据的概率，可描述路径的安全性。进一步地，可以设置所述f2(S)具体为：
Figure BDA0002587905590000041
其中，p(Pi,Pi+1)为描述机器人可达路径的有序点Pi与Pi+1之间所经过栅格占有概率之和，i＝1,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
为衡量路径的平滑程度，就有序点Pq而言，将汇集于此的两段路径视为两个矢量，计算两矢量之间的夹角αq。若夹角近似等于π，可视为完全平滑，参照最小化目标函数，故进一步地，可以设置所述f3(α)具体为：
Figure BDA0002587905590000042
其中，αq表示汇集于描述机器人可达路径的有序点Pq处的两段路径矢量间的夹角，q＝2,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
进一步地，可以设置所述将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系，具体为：
对于种群中的任意两只萤火虫个体Fu和Fv，采用目标函数{f1(L),f2(S),f3(α)}这一三维向量，基于Pareto支配的相关概念，判断两萤火虫个体之间的Pareto支配关系：若萤火虫Fu支配萤火虫Fv，则萤火虫Fu所表达的路径解更优越，则萤火虫Fv会被萤火虫Fu吸引，并更新其位置；种群中不被任何萤火虫支配的个体则代表了迭代过程中的Pareto最优解，它们随机移动；
随后创建精英库，保留种群迭代过程中的Pareto最优解；在每次迭代过程中，比较每个萤火虫与精英库中成员之间的亮度支配关系：若当前萤火虫的亮度评价不受精英库中的任何成员支配，并且该萤火虫Fc不支配精英库中的任何成员，则将此萤火虫个体Fc加入精英库；若当前萤火虫Fc支配精英库中的某个或若干成员，则将当前萤火虫Fc替换精英库中的受支配成员；若当前萤火虫Fc被精英库中某个或若干成员支配，则萤火虫Fc向精英库中的支配成员移动，若当前萤火虫Fc连续迭代一定代数后，仍受精英库中的某个或若干成员支配，将萤火虫Fc丢弃，并随机产生新的种群成员。
所述位置更新公式如下：
Lv(t+1)＝Lv(t)+βuv(ruv)·(Lu(t)-Lv(t))+ruv·random()
其中，Lu(t)、Lv(t)分别为萤火虫Fu和萤火虫Fv在t时刻所在的位置，Lv(t+1)代表萤火虫Fv在t+1时刻所在的位置，βuv(ruv)表示个体吸引半径ruv下的个体吸引程度，random()为[-1,1]之间的随机数。
其中，若决策空间中存在萤火虫个体Fi和Fj，且满足以下公式：
Figure BDA0002587905590000051
称为萤火虫个体FiPareto支配Fj。式中μ和λ分别为萤火虫个体的序号，s为萤火虫个体的总数，fμ(Fj)、fμ(Fi)、fλ(Fj)、fλ(Fi)表示不同序号下的萤火虫个体亮度。
当且仅当不存在F∈Ω(Ω为决策空间)，使得FPareto支配F*成立时，F*被称为Pareto最优解。多目标路径优化中所有的Pareto最优解F*构成的集合称为该问题的Pareto最优解集。
进一步地，可以设置所述采用自适应网格策略划分维护种群多样性具体为：把种群个体所在的搜索空间划分为若干立体网格，基于网格内种群个体的数目衡量个体密度，在每一代进化时，根据当前个体分布情况自适应调整网格边界，若网格内的个体数目大于设定阈值，随机删掉若干个体。
实施例2：如图1-2所示，一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，包括参数初始化、基于概率分布随机生成萤火虫种群、根据三维目标函数计算种群个体发光亮度、将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系、采用自适应网格策略划分维护种群多样性、根据多样性优化后的精英记录库生成最优路径。
为验证所述方法的有效性，在15.3m×8.9m的作业环境内试验，环境中分布着大小不一、形状各异的若干障碍物。将作业环境转化为栅格地图，栅格分辨率为10cm×10cm。鉴于仿真场景的非规则性，需兼顾路径起始点和目标点多样性分布。给出测试路径的参数配置，其中坐标原点位于地图左上角，坐标单位厘米，路径R1沿地图主对角线方向(MainDiagonal,MD)，起始点(126，119)，目标点(1053，428)。
首先设置初始参数如表1所示，此外，萤火虫之间的最大吸引程度为1.0，吸引半径为0.5，自适应窗格大小为f1(L)×f2(S)×f3(α)为50×0.2×0.1。
表1改进萤火虫多目标路径寻优算法的初始参数设置
Figure BDA0002587905590000061
随后，利用随机函数生成200只萤火虫，计算每只萤火虫的发光亮度，即对应的三维目标函数{f1(L),f2(S),f3(α)}的值Firefly[i]。
当算法迭代次数未达到150次时，将pareto支配关系引入亮度评价体系，构建了以下循环体：
种群中萤火虫i从1到200开始计算，每一次计算一个萤火虫个体对应的三维目标函数值Firefly[i]。
随后，进入下一层循环体，在精英库外的萤火虫个体j从1增长到150。(其中150为种群萤火虫数量-精英库可容纳个体数)；
若萤火虫Firefly[j]的亮度评价不受精英记录库中的任何成员支配，并且该萤火虫Firefly[j]不支配精英库中的任何成员，则将此萤火虫个体Firefly[j]加入精英记录库。
若当前萤火虫Firefly[j]支配精英记录库中的某个或若干成员，则将当前萤火虫Firefly[j]替换精英记录库中的受支配成员。
若当前萤火虫Firefly[j]被精英记录库中某个或若干成员支配，则萤火虫Firefly[j]向精英记录库中的支配成员移动。
若当前萤火虫Firefly[j]连续迭代20次后，仍受精英记录库中的某个或若干成员支配，将萤火虫Firefly[j]丢弃，并随机产生新的种群成员，并计算其亮度。重新进入循环判断，直至200只萤火虫个体全部完成循环计算，当算法迭代超过150次时，结束算法。
随后，将生成的精英记录库中非支配解分布较为集中的区域进行处理，即把种群个体所在的搜索空间划分为若干立体网格，基于网格内种群个体的数目衡量个体密度，在每一代进化时，根据当前个体分布情况自适应调整网格边界，若网格内的个体数目大于一定阈值，随机删掉若干个体。
最终精英库中剩余的个体对应的节点构成了机器人的最优路径。
图2给出了基于本申请所述方法在测试路径R1上某次试验中所得机器人可运行的多条Pareto最优(候选)路径。从图中可看出，运行一次多目标路径优化算法，可得到若干条可行路径，它们之间彼此互不支配，均侧重于一个或两个优化目标，平衡了目标之间同时寻优的冲突，为基于目标重要性路径选择提供了多种方案。服务机器人在复杂作业环境中导航时，可实时参照传感器感知周围环境的动态程度，决策自身Pareto最优路径的选择，选择其中的一条更加合适当前环境的运动路径，完成令人满意的服务任务。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (9)

1.一种基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：包括参数初始化、基于概率分布随机生成萤火虫种群、根据三维目标函数计算种群个体发光亮度、将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系、采用自适应网格策略划分维护种群多样性、根据多样性优化后的精英库生成最优路径。
2.根据权利要求1所述的基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：所述参数初始化包括：种群的大小、算法迭代次数、精英库规模、连续迭代不满足条件的次数、自适应窗格的大小。
3.根据权利要求1所述的基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：所述三维目标函数为{f1(L),f2(S),f3(α)}；其中，f1(L)为路径长度、f2(S)为路径安全性、f3(α)为路径平滑度。
4.根据权利要求3所述的基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：所述f1(L)具体为：
Figure FDA0002587905580000011
其中，d(Pi,Pi+1)为描述机器人可达路径的有序点Pi与Pi+1之间欧式距离，i＝1,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
5.根据权利要求3所述的基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：所述f2(S)具体为：
Figure FDA0002587905580000012
其中，p(Pi,Pi+1)为描述机器人可达路径的有序点Pi与Pi+1之间所经过栅格占有概率之和，i＝1,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
6.根据权利要求3所述的基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：所述f3(α)具体为：
Figure FDA0002587905580000013
其中，αq表示汇集于描述机器人可达路径的有序点Pq处的两段路径矢量间的夹角，q＝2,…n-1表示有序点编号，n为有序点的总个数。
7.根据权利要求1所述的基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：所述将Pareto支配关系引入萤火虫种群个体亮度评价体系，具体为：
对于种群中的任意两只萤火虫个体Fu和Fv，采用目标函数{f1(L),f2(S),f3(α)}这一三维向量，基于Pareto支配的相关概念，判断两萤火虫个体之间的Pareto支配关系：若萤火虫Fu支配萤火虫Fv，则萤火虫Fu所表达的路径解更优越，则萤火虫Fv会被萤火虫Fu吸引，并更新其位置；种群中不被任何萤火虫支配的个体则代表了迭代过程中的Pareto最优解，它们随机移动；
随后创建精英库，保留种群迭代过程中的Pareto最优解；在每次迭代过程中，比较每个萤火虫与精英库中成员之间的亮度支配关系：若当前萤火虫的亮度评价不受精英库中的任何成员支配，并且该萤火虫Fc不支配精英库中的任何成员，则将此萤火虫个体Fc加入精英库；若当前萤火虫Fc支配精英库中的某个或若干成员，则将当前萤火虫Fc替换精英库中的受支配成员；若当前萤火虫Fc被精英库中某个或若干成员支配，则萤火虫Fc向精英库中的支配成员移动，若当前萤火虫Fc连续迭代一定代数后，仍受精英库中的某个或若干成员支配，将萤火虫Fc丢弃，并随机产生新的种群成员。
8.根据权利要求7所述的基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：所述位置更新公式如下：
Lv(t+1)＝Lv(t)+βuv(ruv)·(Lu(t)-Lv(t))+ruv·random()
其中，Lu(t)、Lv(t)分别为萤火虫Fu和萤火虫Fv在t时刻所在的位置，Lv(t+1)代表萤火虫Fv在t+1时刻所在的位置，βuv(ruv)表示个体吸引半径ruv下的个体吸引程度，random()为[-1,1]之间的随机数。
9.根据权利要求1所述的基于新型萤火虫群优化的机器人多目标路径寻优方法，其特征在于：所述采用自适应网格策略划分维护种群多样性具体为：把种群个体所在的搜索空间划分为若干立体网格，基于网格内种群个体的数目衡量个体密度，在每一代进化时，根据当前个体分布情况自适应调整网格边界，若网格内的个体数目大于设定阈值，随机删掉若干个体。
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