CN117470252A - 基于rrt*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法 - Google Patents

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张成洲
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Abstract

本发明提供了基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法,包括以下步骤:步骤1:根据巡检任务对风电场升压站内部待巡检区域进行二维抽象,生成二维地图;步骤2:对二维地图进行预处理,对障碍物边界进行膨胀处理,从而避免碰撞;步骤3:使用RRT*算法在状态空间中搜寻连接起点和目标点的初始路径,判断各点位置关系生成优化路径,与关键节点集合,调用关键节点函数确定关键节点采样空间,通过距离可变的树枝修剪方法,对路径进行剪枝优化迭代,最终形成风电场升压站内最优巡检路径。本技术方案具有更好的计算速度和巡检路径优化能力。

Description

基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法
技术领域
本发明涉及机器人路径规划技术领域,特别是基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法。
背景技术
近年来,风力发电已成为除光伏外全球经济体能源转型的重要新方向。风电场升压站作为风能发电系统的关键组成部分,起着转换和传输电能的关键作用。传统风电场升压站巡检主要采用人工巡检方式,巡检过程中存在安全隐患、人力成本高等问题。为此,引入机器人巡检技术成为目前风电场升压站无人化巡检运维新模式的探索热点。
机器人巡检技术能够在降低人力成本的同时提高巡检效率和安全性。通过引入机器人巡检,实现对风电场升压站内设备的全面检查与监测,降低人为因素对巡检结果的影响,提高巡检准确性和可靠性。此外,机器人还可以对危险或人工难以到达的区域进行巡检,降低工作人员的安全风险。
机器人巡检需要根据巡检任务对巡检路径进行规划,传统的RRT*算法、BIT算法以及Information RRT*算法存在计算速度慢,数据处理量大,输出路径长等问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法,具有更好的计算速度和巡检路径优化能力。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法,包括以下步骤:
步骤1:根据巡检任务对风电场升压站内部待巡检区域进行二维抽象,生成二维地图;
步骤2:对二维地图进行预处理,对障碍物边界进行膨胀处理,从而避免碰撞;
步骤3:使用RRT*算法在状态空间中搜寻连接起点和目标点的初始路径,判断各点位置关系生成优化路径,与关键节点集合,调用关键节点函数确定关键节点采样空间,通过距离可变的树枝修剪方法,对路径进行剪枝优化迭代,最终形成风电场升压站内最优巡检路径。
在一较佳的实施例中,步骤2中,对障碍物边界进行膨胀处理具体为:将障碍物的边长扩大α个单位。
在一较佳的实施例中,步骤3中,通过二维地图,生成障碍物所在的碰撞空间X obs ,路径所在的无碰撞空间X free;使用RRT*算法,在无碰撞空间中采样,形成初始路径节点集合X={X 1 ,X 2 ,...,X n-1 ,X n },选取X n ,X n-1 ,作为父节点X f和子节点X s,并判断两者连线是否与障碍物发生冲突,若不发生冲突,则将X n-2作为新的子节点,继续判断是否冲突;当发生冲突时,将此时的X f存入关键节点集合X p中,令X s+1为新的父节点,并判断当前子节点X s是否为初始路径集合中的首位元素X 1,若X f =X 1成立,则将集合X p中的节点相连,形成修正初始路径;
调用关键节点选择函数式(1),判断障碍物顶点与修正初始路径的距离;
(1)
其中,障碍物顶点坐标为(x p ,y p ),对应某一段修正初始路径的两端节点分别为(x 1 ,y 1 ),(x 2 ,y 2 ),dis为障碍物顶点到对应某一段修正初始路径的距离;判断dis是否小于初始给定阈值Dis,若小于则将该障碍物点放入关键节点集合X v ;筛选出关键节点,以关键节点为圆心,μ为半径形成对应的采样空间sample_c
利用式(2),筛选合适的采样空间从中确定新的采样点;
(2)
其中,p为浮点生成函数生成的[0,1]的数,pr为预设的阈值,sample_o为关键节点无碰撞状态空间;
在选择出的采样空间中,进行概率采样,生成采样点x rand,再利用距离最小的邻近节点x nearest,确定新节点x new,以x new为圆心,r为搜索半径,寻找快速扩展随机树上的节点,将搜索范围内的节点放入集合X near,并按照式(3)计算以新节点x new为父节点时,相邻节点x near的路径成本;
(3)
其中,cost(L)是相邻节点x naer与新节点x new的路径成本,cost(x new )x naer至起始节点x start的路径成本,实际为相邻点之间的距离相加的总路径长度;通过式(3)计算集合X near中的每个节点修剪后的路径成本,断开路径成本最小节点x new与其原先父节点的连接,再将x new作为它新的父节点,实现树枝修剪功能,逼近最优解;
采用距离可变的搜索半径r,在公式(4)中对r进行赋值,表示为
(4)
其中,n为当前的迭代次数,a是由地图的具体大小选取的经验值;形成的函数r'为减函数,在迭代次数较低时,可在较大搜索半径内对相邻节点x near进行树枝修剪;随着迭代次数的增加,缩小搜索半径,减小集合X near中元素数量对算法运行速度的影响;
当迭代次数超过阈值时,算法结束,生成最终路径。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:本发明采用基于改进RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法,与现有路径规划方法相比,具有更好的计算速度和收敛性,得出的最优巡检路径结果明显优于传统算法。本发明可应用于在风电场升压站内设备巡检,对巡检机器人的局部路径进行规划。
附图说明
图1为本发明优选实施例的改进RRT*局部巡检路径规划算法流程;
图2为本发明优选实施例的障碍物边界“膨胀”示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式;如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法,参考图1-2,包括以下步骤:首先,根据巡检任务对风电场升压站内部待巡检区域进行二维抽象,生成二维地图;其次,对二维地图进行预处理,考虑到升压站内巡检设备体积不可忽略,对障碍物边界进行膨胀处理,从而避免碰撞;最后,使用RRT*算法在状态空间中搜寻连接起点和目标点的初始路径,判断各点位置关系生成优化路径,与关键节点集合,调用关键节点函数确定关键节点采样空间,通过距离可变的树枝修剪方法,对路径进行剪枝优化迭代,最终形成风电场升压站内最优巡检路径。
具体来说:
(1)对风电场升压站内部进行二维抽象,生成二维平面地图。由于巡检机器人体积相对巡检空间来说不可忽略,为防止机器人巡检过程中与升压站内设备发生碰撞,需要对障碍物边界进行“膨胀”处理,将障碍物的边长扩大α个单位。如图2所示,V为障碍物原边界,V’为膨胀后障碍物边界。
(2)通过二维地图,生成障碍物所在的碰撞空间X obs ,路径所在的无碰撞空间X free。使用RRT*算法,在无碰撞空间中采样,形成初始路径节点集合X={X 1 ,X 2 ,...,X n-1 ,X n },选取X n ,X n-1 ,作为父节点X f和子节点X s,并判断两者连线是否与障碍物发生冲突,若不发生冲突,则将X n-2作为新的子节点,继续判断是否冲突。当发生冲突时,将此时的X f存入关键节点集合X p中,令X s+1为新的父节点,并判断当前子节点X s是否为初始路径集合中的首位元素X 1,若X f =X 1成立,则将集合X p中的节点相连,形成修正初始路径。
(3)调用关键节点选择函数式(1),判断障碍物顶点与修正初始路径的距离。
(1)
其中,障碍物顶点坐标为(x p ,y p ),对应某一段修正初始路径的两端节点分别为(x 1 ,y 1 ),(x 2 ,y 2 ),dis为障碍物顶点到对应某一段修正初始路径的距离。判断dis是否小于初始给定阈值Dis,若小于则将该障碍物点放入关键节点集合X v 。筛选出关键节点,以关键节点为圆心,μ为半径形成对应的采样空间sample_c
(4)利用式(2),筛选合适的采样空间从中确定新的采样点。
(2)
其中,p为浮点生成函数生成的[0,1]的数,pr为预设的阈值,sample_csample_o分别为关键节点采样空间和无碰撞状态空间。
(5)在上述选择出的采样空间中,进行概率采样,生成采样点x rand,再利用距离最小的邻近节点x nearest,确定新节点x new,以x new为圆心,r为搜索半径,寻找快速扩展随机树上的节点,将搜索范围内的节点放入集合X near,并按照式(1-3)计算以新节点x new为父节点时,相邻节点x near的路径成本。
(3)
其中,cost(L)是相邻节点x naer与新节点x new的路径成本,cost(x new )x naer至起始节点x start的路径成本,实际为相邻点之间的距离相加的总路径长度。通过式(3)计算集合X near中的每个节点修剪后的路径成本,断开路径成本最小节点x new与其原先父节点的连接,再将x new作为它新的父节点,实现树枝修剪功能,逼近最优解。
(6)为减少节点增加导致算法速度减慢的影响,采用距离可变的搜索半径r,在公式(4)中对r进行赋值,表示为
(4)
其中,n为当前的迭代次数,a是由地图的具体大小选取的经验值。形成的函数r'为减函数,在迭代次数较低时,可在较大搜索半径内对邻近节点x near进行树枝修剪;随着迭代次数的增加,缩小搜索半径,减小集合X near中元素数量对算法运行速度的影响。
(7)当迭代次数超过阈值时,算法结束,生成最终路径。

Claims (3)

1.基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1:根据巡检任务对风电场升压站内部待巡检区域进行二维抽象,生成二维地图;
步骤2:对二维地图进行预处理,对障碍物边界进行膨胀处理,从而避免碰撞;
步骤3:使用RRT*算法在状态空间中搜寻连接起点和目标点的初始路径,判断各点位置关系生成优化路径,与关键节点集合,调用关键节点函数确定关键节点采样空间,通过距离可变的树枝修剪方法,对路径进行剪枝优化迭代,最终形成风电场升压站内最优巡检路径。
2.根据权利要求1所述的基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法,其特征在于,步骤2中,对障碍物边界进行膨胀处理具体为:将障碍物的边长扩大α个单位。
3.根据权利要求1所述的基于RRT*算法的风电场升压站机器人巡检局部路径规划方法,其特征在于,步骤3中,通过二维地图,生成障碍物所在的碰撞空间X obs ,路径所在的无碰撞空间X free;使用RRT*算法,在无碰撞空间中采样,形成初始路径节点集合X={X 1 ,X 2 ,..., X n-1 ,X n },选取X n ,X n-1 ,作为父节点X f和子节点X s,并判断两者连线是否与障碍物发生冲突,若不发生冲突,则将X n-2作为新的子节点,继续判断是否冲突;当发生冲突时,将此时的X f存入关键节点集合X p中,令X s+1为新的父节点,并判断当前子节点X s是否为初始路径集合中的首位元素X 1,若X f =X 1成立,则将集合X p中的节点相连,形成修正初始路径;
调用关键节点选择函数式(1),判断障碍物顶点与修正初始路径的距离;
(1)
其中,障碍物顶点坐标为(x p ,y p ),对应某一段修正初始路径的两端节点分别为(x 1 ,y 1 ),(x 2 ,y 2 ),dis为障碍物顶点到对应某一段修正初始路径的距离;判断dis是否小于初始给定阈值Dis,若小于则将该障碍物点放入关键节点集合X v ;筛选出关键节点,以关键节点为圆心,μ为半径形成对应的采样空间sample_c
利用式(2),筛选合适的采样空间从中确定新的采样点;
(2)
其中,p为浮点生成函数生成的[0,1]的数,pr为预设的阈值,sample_o为关键节点无碰撞状态空间;
在选择出的采样空间中,进行概率采样,生成采样点x rand,再利用距离最小的邻近节点x nearest,确定新节点x new,以x new为圆心,r为搜索半径,寻找快速扩展随机树上的节点,将搜索范围内的节点放入集合X near,并按照式(3)计算以新节点x new为父节点时,相邻节点x near的路径成本;
(3)
其中,cost(L)是相邻节点x naer与新节点x new的路径成本,cost(x new )x naer至起始节点x start的路径成本,实际为相邻点之间的距离相加的总路径长度;通过式(3)计算集合X near中的每个节点修剪后的路径成本,断开路径成本最小节点x new与其原先父节点的连接,再将x new作为它新的父节点,实现树枝修剪功能,逼近最优解;
采用距离可变的搜索半径r,在公式(4)中对r进行赋值,表示为
(4)
其中,n为当前的迭代次数,a是由地图的具体大小选取的经验值;形成的函数r'为减函数,在迭代次数较低时,可在较大搜索半径内对相邻节点x near进行树枝修剪;随着迭代次数的增加,缩小搜索半径,减小集合X near中元素数量对算法运行速度的影响;
当迭代次数超过阈值时,算法结束,生成最终路径。
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