一种基于鸽群算法的机器人路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于鸽群算法的机器人路径规划方法，具体涉及机器人路径规划领域。该基于鸽群算法的机器人路径规划方法，首先建立包括不确定性的轨迹预测模型，然后确定规划区域内待优化的路径，然后采用鸽群算法，通过第一阶段(地图和指南针算子)和第二阶段(地标算子)，逐渐迭代最后得到最优路径，然后将得到的最优路径的各个参数输出。利用本发明专利技术构建的轨迹预测模型获得的路径稳定性好，具有强健性和可行性；并且采用鸽群智能优化算法，解决了复杂连续优化问题，计算的搜索算法过程具有可行性、并行性、强健性等特点。

A path planning method of robot based on pigeon group algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于鸽群算法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，具体涉及一种基于鸽群算法的机器人路径规划方法。
技术介绍
路径规划是按照一定的评价标准体系，寻找运动体从起始状态到达目标状态点的满足特定约束的路径。而机器人的路径规划属于路径规划的一类，和路径规划要求的类似，但是机器人的路径规划是机器自己收集信息，然后分析决策，最后自己做出行动，这比一般的路径规划更为困难复杂。机器人的路径规划是在给定的规划空间内，寻找运动体从起始点到达目标点且满足某些约束条件和一定性能指标的最优或可运动轨迹，使运动体安全地到达目的地或者完成指定任务。由于机器人的运动性能复杂、任务环境复杂，运动规划地系统需要综合考虑机器人的机动性能、任务时间、地形环境、敌控区域等因素。从数学意义上来说，机器人的路径规划就是在众多的约束条件下获得寻找最优解。机器人路径规划属于多目标优化问题(MOP)存在多个彼此冲突的目标。与单目标优化问题不同，多目标优化的本质在于，在大多数情况下，某目标的改善可能引起其他目标性能的降低，同时使多个目标达到最优是不可能的，只能在各目标间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于鸽群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n建立包含不确定性的轨迹预测模型：/n设规定区域内起始点和目的地之间共有i个需要改变移动方向的位置，整个路径轨迹的路径由i+1个路径组成，路径长度依次为d

【技术特征摘要】
1.一种基于鸽群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立包含不确定性的轨迹预测模型：
设规定区域内起始点和目的地之间共有i个需要改变移动方向的位置，整个路径轨迹的路径由i+1个路径组成，路径长度依次为d0,d1,…di，则建立路径轨迹函数为L，L如式(1)所示，



其中，(xi,yi)为点的坐标，N为点的个数；
建立机器人从O(0，0)出发，使达到A的最短时间路径模型，其中已知最大速度V0＝5个单位/秒；
机器人转弯时，最大转弯速度为其中ρ是转弯半径，并有ν为增函数，且有ν<ν0恒成立，则可知行走路径应尽量减少走圆弧，且时间由走两段直线加圆弧的时间之和；
确定规划区域内的待优化路径；
采用鸽群算法对待优化路径进行优化获取最优路径，输出d0,d1,…di。


2.如权利要求1所述的一种基于鸽群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，在鸽群算法中，采用虚拟的鸽子模拟导航过程，依据赌徒和指南针算子的原理，初始化鸽子的位置和速度，并且在多维搜索空间中，鸽子的位置在每一次迭代中都会得到更新，其位置和速度分别记为式(2)和(3)所示,
Xi＝[xi1,xi1,…,xi1](2)
Vi＝[vi1,vi1,…,vi1](3)
其中，i＝1,2,...,N；
每个鸽子根据式(4)和(5)更新位置和速度：
ViNc＝ViNc-1e-R*Nc+rand(Xgbest-XiNc-1)(4)
XiNc...

【专利技术属性】
技术研发人员：田爱庆，朱淑娟，潘正祥，吴祖扬，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37