智能化路径规划方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种人工智能技术，揭露了一种智能化路径规划方法，包括：接收已标记出障碍物的地图图片和初始化速度，对所述已标记出障碍物的地图图片进行栅格划分并初始化位置

Intelligent Path Planning Method, Device and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
智能化路径规划方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于地图图片的智能化路径规划方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
智能化路径规划算法属于新兴的元启发式算法，因其特有的优点，近几年备受研究者的关注，逐渐成为智能计算领域的热点问题，相关的科研成果也日益增加，在FJSP调度问题、函数优化、无线传感器、云制造供应链等诸多方面的研究成果日益浮现。然而，目前的智能化路径规划算法存在的寻优准确度不高，容易陷入部分区域最优，早熟等缺陷，且当前的智能化路径规划算法寻优精度不高，后期收敛速度慢，易陷入局部最优，虽然国内外各种学者进行了不同程度的改进，取得了成果，但是其精度还是不是最高的，在路径规划问题上，可能不是最优解。
技术实现思路
本专利技术提供一种智能化路径规划方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提供一种精准的智能路径规划方案。为实现上述目的，本专利技术提供的一种智能化路径规划方法，包括：步骤A：图片处理层接收已标记出障碍物的地图图片和初始化速度vt，其中t表示时间，并基于栅格法对所述已标记出障碍物的地图图片进行栅格划分得到栅格地图，并在所述栅格地图内设置路径的初始位置与终点位置并随机产生脉冲频率ft、脉冲发射率Rt和响度At的值，将所述栅格地图、所述初始化速度vt、所述脉冲频率ft、脉冲发射率Rt和响度At的值输入至路径规划层；步骤B：所述路径规划层将所述时间t更新至t+1，并基于梯度下降算法求解所述初始栅格内的最优方向解x*，结合所述最优方向解x*预测所述初始位置在t+1时间的预测位置为所述脉冲频率ft为ft+1，所述初始化速度vt为vt+1；步骤C：所述路径规划层利用反馈位移寄存发生器产生均匀分布随机数rand，判断所述均匀分布随机数rand与所述初始化脉冲发射率Rt和响度At的大小关系；步骤D：当所述均匀分布随机数rand小于所述初始化脉冲发射率Rt时，执行步骤E：当所述均匀分布随机数rand小于所述响度At时，更新所述初始化脉冲发射率Rt为Rt+1，所述响度At值为At+1，并重复步骤D，当所述均匀分布随机数rand的值介于所述初始化脉冲发射率Rt和响度At之间，则重复步骤C与步骤D；当所述均匀分布随机数rand大于所述初始化脉冲发射率Rt时，判断所述预测位置与所述终点位置是否在同一栅格内，当所述预测位置与所述终点位置不在同一栅格内，更新当前位置为所述预测位置当前脉冲频率为ft+1，当前初始化速度为vt+1，并重复步骤B和步骤C，当所述预测位置与所述终点位置在同一栅格内，所述路径规划层结合各时间的预测位置完成最优路径并输出。可选地，基于栅格法对所述已标记出障碍物的地图图片进行栅格划分得到栅格地图，包括：所述图片处理层对所述已标记出障碍物的地图图片进行单元分割，得到多个单元，其中，所述多个单元为大小固定且相同的方块；对所述多个单元进行图像预处理操作，所述图像预处理操作包括膨胀、腐蚀与二值化；对所述图像预处理操作完成的多个单元使用摩尔领域跟踪算法提取障碍物的轮廓，得到所述栅格地图。可选地，预测所述初始位置的t+1时间位置为：预测所述脉冲频率为：ft+1＝fmin+(fmax-fmin)β预测所述初始化速度为：其中，β为[0,1]内产生的随机数，fmin，fmax分别表示脉冲频率的最小值与最大值。可选地，所述梯度下降算法包含损失函数与迭代函数；所述损失函数为：所述迭代函数为：其中，θ为所述梯度下降算法的迭代参数，T表示矩阵的转置，δ为迭代函数的噪声参数。可选地，更新所述初始化脉冲发射率为：Rt+1＝Rt(1-e-γt)更新所述响度为：At+1＝αAt其中，γ脉冲发射率的增强系数，α为音量的衰减系数，e为无限循环无理数。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种智能化路径规划装置，该装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的智能化路径规划程序，所述智能化路径规划程序被所述处理器执行时实现如下步骤：步骤A：图片处理层接收已标记出障碍物的地图图片和初始化速度vt，其中t表示时间，并基于栅格法对所述已标记出障碍物的地图图片进行栅格划分得到栅格地图，并在所述栅格地图内设置路径的初始位置与终点位置并随机产生脉冲频率ft、脉冲发射率Rt和响度At的值，将所述栅格地图、所述初始化速度vt、所述脉冲频率ft、脉冲发射率Rt和响度At的值输入至路径规划层；步骤B：所述路径规划层将所述时间t更新至t+1，并基于梯度下降算法求解所述初始栅格内的最优方向解x*，结合所述最优方向解x*预测所述初始位置在t+1时间的预测位置为所述脉冲频率ft为ft+1，所述初始化速度vt为vt+1；步骤C：所述路径规划层利用反馈位移寄存发生器产生均匀分布随机数rand，判断所述均匀分布随机数rand与所述初始化脉冲发射率Rt和响度At的大小关系；步骤D：当所述均匀分布随机数rand小于所述初始化脉冲发射率Rt时，执行步骤E：当所述均匀分布随机数rand小于所述响度At时，更新所述初始化脉冲发射率Rt为Rt+1，所述响度At值为At+1，并重复步骤D，当所述均匀分布随机数rand的值介于所述初始化脉冲发射率Rt和响度At之间，则重复步骤C与步骤D；当所述均匀分布随机数rand大于所述初始化脉冲发射率Rt时，判断所述预测位置与所述终点位置是否在同一栅格内，当所述预测位置与所述终点位置不在同一栅格内，更新当前位置为所述预测位置当前脉冲频率为ft+1，当前初始化速度为vt+1，并重复步骤B和步骤C，当所述预测位置与所述终点位置在同一栅格内，所述路径规划层结合各时间的预测位置完成最优路径并输出。可选地，所述基于栅格法对所述已标记出障碍物的地图图片进行栅格划分得到栅格地图，包括：所述图片处理层对所述已标记出障碍物的地图图片进行单元分割，得到多个单元，其中，所述多个单元为大小固定且相同的方块；对所述多个单元进行图像预处理操作，所述图像预处理操作包括膨胀、腐蚀与二值化；对所述图像预处理操作完成的多个单元使用摩尔领域跟踪算法提取障碍物的轮廓，得到所述栅格地图。可选地，预测所述初始位置的t+1时间位置为：预测所述脉冲频率为：ft+1＝fmin+(fmax-fmin)β预测所述初始化速度为：其中，β为[0,1]内产生的随机数，fmin，fmax分别表示脉冲频率的最小值与最大值。可选地，所述梯度下降算法包含损失函数与迭代函数；所述损失函数为：所述迭代函数为：其中，θ为所述梯度下降算法的迭代参数，T表示矩阵的转置，δ为迭代函数的噪声参数。可选地，更新的所述初始化脉冲发射率为：Rt+1＝Rt(1-e-γt)更新的所述响度为：At+1＝αAt其中，γ脉冲发射率的增强系数，α为音量的衰减系数，e为无限循环无理数。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有智能化路径规划程序，所述智能化路径规划程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的智能化路径规划方法的步骤。本专利技术提出的智能化路径规划方法、装置及计算机可读存储介质，主要通过栅格法对地图进行划分，并在初始位置基于所述智能化路径规划方法开始搜索，寻找到下一个时间点的最佳位置，且根据均匀分布随机数判断所述最佳位置是否满足本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能化路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A：图片处理层接收已标记出障碍物的地图图片和初始化速度vt，其中t表示时间，并基于栅格法对所述已标记出障碍物的地图图片进行栅格划分得到栅格地图，并在所述栅格地图内设置路径的初始位置

【技术特征摘要】
1.一种智能化路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A：图片处理层接收已标记出障碍物的地图图片和初始化速度vt，其中t表示时间，并基于栅格法对所述已标记出障碍物的地图图片进行栅格划分得到栅格地图，并在所述栅格地图内设置路径的初始位置与终点位置并随机产生脉冲频率ft、脉冲发射率Rt和响度At的值，将所述栅格地图、所述初始化速度vt、所述脉冲频率ft、脉冲发射率Rt和响度At的值输入至路径规划层；步骤B：所述路径规划层将所述时间t更新至t+1，并基于梯度下降算法求解所述初始栅格内的最优方向解x*，结合所述最优方向解x*预测所述初始位置在t+1时间的预测位置为所述脉冲频率ft为ft+1，所述初始化速度vt为vt+1；步骤C：所述路径规划层利用反馈位移寄存发生器产生均匀分布随机数rand，判断所述均匀分布随机数rand与所述初始化脉冲发射率Rt和响度At的大小关系；步骤D：当所述均匀分布随机数rand小于所述初始化脉冲发射率Rt时，执行步骤E：当所述均匀分布随机数rand小于所述响度At时，更新所述初始化脉冲发射率Rt为Rt+1，所述响度At值为At+1，并重复步骤D，当所述均匀分布随机数rand的值介于所述初始化脉冲发射率Rt和响度At之间，则重复步骤C与步骤D；当所述均匀分布随机数rand大于所述初始化脉冲发射率Rt时，判断所述预测位置与所述终点位置是否在同一栅格内，当所述预测位置与所述终点位置不在同一栅格内，更新当前位置为所述预测位置当前脉冲频率为ft+1及当前初始化速度为vt+1，并重复步骤B和步骤C，当所述预测位置与所述终点位置在同一栅格内，所述路径规划层结合各时间的预测位置完成最优路径并输出。2.如权利要求1所述的智能化路径规划方法，其特征在于，所述基于栅格法对所述已标记出障碍物的地图图片进行栅格划分得到栅格地图，包括：所述图片处理层对所述已标记出障碍物的地图图片进行单元分割，得到多个单元，其中，所述多个单元为大小固定且相同的方块；对所述多个单元进行图像预处理操作，所述图像预处理操作包括膨胀、腐蚀与二值化；对所述图像预处理操作完成的多个单元使用摩尔领域跟踪算法提取障碍物的轮廓，得到所述栅格地图。3.如权利要求1所述的智能化路径规划方法，其特征在于：预测的所述初始位置的t+1时间位置为：预测的所述脉冲频率为：ft+1＝fmin+(fmax-fmin)β；预测的所述初始化速度为：其中，β为[0，1]内产生的随机数，fmin，fmax分别表示脉冲频率的最小值与最大值。4.如权利要求1至3中任意一项所述的智能化路径规划方法，其特征在于，所述梯度下降算法包含损失函数与迭代函数；所述损失函数为：所述迭代函数为：其中，θ为所述梯度下降算法的迭代参数，T表示矩阵的转置，δ为迭代函数的噪声参数。5.如权利要求1所述的智能化路径规划方法，其特征在于：更新的所述初始化脉冲发射率为：Rt+1＝Rt(1-e-γt)；更新的所述响度为：At+1＝αAt；其中，γ脉冲发射率的增强系数，α为音量的衰减系数，e为无限循环无理数。6.一种智能化路径规划装置，其特征在于，所述装置包括存储器和处理器，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜艳艳，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44