The invention discloses a robot path planning method based on differential evolution of a combined individual. The invention adopts the method of key nodes to represent the path of the robot, and uses the differential evolution of the combination individual to optimize the key node of the robot path. In the combinatorial individual differential evolution algorithm, the combinatorial individual is generated by the information of the optimal individual and the random individual, and the search direction of the algorithm is guided by the combination of individuals. In addition, local search is performed during the search to improve the quality of the solution. The invention can improve the efficiency of robot path planning.
【技术实现步骤摘要】
基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法
本专利技术涉及机器人路径规划领域,尤其是涉及一种基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法。
技术介绍
机器人在现代工业生产中应用非常广泛。机器人能够在一定程度上代替许多人类劳动力,并且它不像人类那样会因为工作时间长了而感到疲劳。因此,机器人可以大大地提高生产效率,提高产品质量。尤其在生产高度精密产品时,机器人可以克服人为主观因素,提高产品生产的可靠性。机器人的路径规划是指在机器人的工作空间范围内,在满足一定的约束条件下为机器人从出发点到终止点设计出一条高效可行的运动路径,从而使机器人完成指派给其的特定任务。由于机器人路径规划的场景往往比较复杂,以及路径规划的范围通常比较大,因此这是一个很有挑战性的工作。机器人的路径规划问题本质上是一个带约束条件的复杂优化问题,而传统的优化算法往往无法在工程上可忍受的搜索时间内为机器人规划出高效可行的运动路径。演化算法是一种模拟自然界演化规律而建立起来的智能仿生算法,它在解决许多优化问题时能够比传统确定性算法表现出更优越的性能。鉴于演化算法在求解复杂优化问题时的优点,人们将演化算法引入到机器人路径规划问题的求解中。例如,姜英杰利用遗传算法优化变电站巡检机器人的路径规划(姜英杰,吕学勤,段利伟等.栅格遗传算法的变电站巡检机器人路径规划[J].科技与创新,2015,(6):12-14);田欣等利用先验知识来指导可行路径的搜索,并设计了自适应的遗传参数机制,以此提高路径规划的效率(田欣,刘广瑞,周文博等.基于改进自适应遗传算法的机器人路径规划研究[J].机床与液压,2016,44(17): ...
【技术保护点】
基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,对机器人路径规划区域的环境进行建模,得到路径规划区域的地图,然后对地图进行栅格化;步骤2,用户初始化参数,所述初始化参数包括路径的关键节点数量D,种群大小Popsize,最大评价次数MAX_FEs,杂交率Cr和缩放因子F;步骤3,当前演化代数t=0,当前评价次数FEs=0;步骤4,输入机器人路径规划的起始点坐标,然后输入机器人路径规划的终止点坐标;步骤5,随机产生初始种群
【技术特征摘要】
1.基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,对机器人路径规划区域的环境进行建模,得到路径规划区域的地图,然后对地图进行栅格化;步骤2,用户初始化参数,所述初始化参数包括路径的关键节点数量D,种群大小Popsize,最大评价次数MAX_FEs,杂交率Cr和缩放因子F;步骤3,当前演化代数t=0,当前评价次数FEs=0;步骤4,输入机器人路径规划的起始点坐标,然后输入机器人路径规划的终止点坐标;步骤5,随机产生初始种群其中:下标i=1,2,...,Popsize,并且为种群Pt中的第i个个体,存储了D个关键节点的横坐标和纵坐标;步骤6,计算种群Pt中每个个体的适应值;然后令当前评价次数FEs=FEs+Popsize;步骤7,保存种群Pt中的最优个体Bestt;步骤8,令计数器ki=1;步骤9,如果计数器ki大于种群大小Popsize,则转到步骤15,否则转到步骤10;步骤10,执行基于组合基础个体的操作算子产生一个试验个体其步骤如下:步骤10.1,令计数器mj=1;步骤10.2,在[1,2×D]之间随机产生一个正整数jRand;步骤10.3,在[1,Popsize]之间随机产生两个不相等的正整数RI1和RI2;步骤10.4,如果个体的适应值比个体的适应值更优,则令RI1=RI2,否则保持RI1不变;步骤10.5,在[0,1]之间产生了一个服从均匀分布的随机实数W,然后令组合基础个体步骤10.6,在[1,Popsize]之间随机产生两个互不相等的正整数RI3和RI4;步骤10.7,如果计数器mj小于或等于2×D,则转到步骤10.8,否则转到步骤11;步骤10.8,在[0,1]之间产生一个随机实数r1,如果r1小于杂交率Cr或者计数器mj等于jRand,则转到步骤10.9,否则转到步骤10.12;步骤10.9,步骤10.10,获取所对应的关键节点的坐标TPU,如果坐标TPU所在地图中的位置标记有障碍物,则随机产生的值直到所对应的关键节点的坐标在地图中的位置没有标记障碍物;步骤10.11,转到步骤10.13;步骤10.12,步骤10.13,令计数器mj=mj+1,然后转到步骤10.7;步骤11,对...
【专利技术属性】
技术研发人员:郭肇禄,王洋,王丹,周才英,岳雪芝,余法红,吴志健,
申请(专利权)人:江西理工大学,
类型:发明
国别省市:江西,36
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