【技术实现步骤摘要】
一种基于膜计算实现井下机器人路径优化方法
本专利技术涉及一种机器人路径优化方法，具体是一种基于膜计算实现井下机器人路径优化方法。
技术介绍
大数据和人工智能技术的快速发展，为煤炭精准开采打开新的局面。形成智能、无人、安全高效的煤炭开采方法，是煤矿精准开采新形式，达到提升自动化和智能化水平的同时做到无人下的煤炭安全高效精准开采的目标。利用通信技术、智能控制技术，围绕煤矿井下复杂的环境，提高煤矿实时在线监测、风险判识，解决传统灾害预警的不确定性问题，移动机器人是重要的载体。通过机器人完成煤矿井下实时监控、巡检及搜救工作，让灾害精准预警判别更加完善，深度融合煤矿智能精准开采的新趋势。然而，移动机器人由于自身的特性，在煤矿井下复杂环境中，如何让移动机器人完成煤矿井下的巡检任务，进一步发挥移动机器人在煤矿井下应用价值具有重要研究意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于膜计算实现井下机器人路径优化方法，本专利技术机器人路径优化方法通过膜计算引入到煤矿井下机器人的优化之中，提高机器人在井下巡检工作效率和精...
【技术保护点】
1.一种基于膜计算实现井下机器人路径优化方法,其特征在于，路径优化方法包括如下步骤：/nS1:煤矿井下机器人细胞型膜系统构建；/nS1-1：细胞型膜系统中，规则在各自膜内运行，数据可以快速处理，结合膜计算的并行、分布式特征，构建一个相互独立且相互协作的数据处理膜系统，采用细胞型膜系统对煤矿井下移动机器人建模原理及控制过程框架；/nS1-2:构建机器人动力学模型；/nS1-3：确定机器人的实时位置；/nS2:构建膜控制器结构；/nS3：膜算法设计/n设定节点i和j之间的距离构成矩阵M，TSP为求解一条通往所有节点且每个节点经过一次的最短距离，算法以经过各个节点的顺序表述，路径...
【技术特征摘要】
1.一种基于膜计算实现井下机器人路径优化方法,其特征在于，路径优化方法包括如下步骤：
S1:煤矿井下机器人细胞型膜系统构建；
S1-1：细胞型膜系统中，规则在各自膜内运行，数据可以快速处理，结合膜计算的并行、分布式特征，构建一个相互独立且相互协作的数据处理膜系统，采用细胞型膜系统对煤矿井下移动机器人建模原理及控制过程框架；
S1-2:构建机器人动力学模型；
S1-3：确定机器人的实时位置；
S2:构建膜控制器结构；
S3：膜算法设计
设定节点i和j之间的距离构成矩阵M，TSP为求解一条通往所有节点且每个节点经过一次的最短距离，算法以经过各个节点的顺序表述，路径长度为目标函数，基于所有节点遍历下的约束条件进行种群初始化、交叉、和变异操作；
S4：移动机器人仿真及实验结果分析
设定用密闭走廊代替煤矿井下巷道，设计了一个针对五个假想障碍物的仿真环境，该环境中移动机器人的起点和目标点的位置是已知的，根据前期建立的数学模型，对障碍点进行坐标变换，改进蚁群算法的参数初始化初始化为:M＝20，最大迭代次数N＝100；利用蚁群膜算法对所建立的可视环境模型进行路径规划的仿真，为进一步验证构建的细胞型膜系统下的膜算法，取20个节点标记，依据所设计的膜控制结构和算法，通过改变进化代数。
2.根据权利要求1所述的一种基于膜计算实现井下机器人路径优化方法，其特征在于，所述S1-2，将机器人设定在二位平面内，其运动轨迹的描述即路径。由平面坐标(x,y)及方位角θ组成，向量表示为(x,y,θ)T，路径和参与计算的环境共同构成机器人运动状态Xi。
3.根据权利要求2所述的一种基于膜计算实现井下机器人路径优化方法，其特征在于，所述机器人初始路径设定为xt-1＝(x,y,θ)T,后继路径xt＝(x′,y′,θ′)T,控制ut＝(v,w)T，控制以Δt时间执行，由于运动模型误差参数噪声的干扰，真实速度与测量速度是不同的，因此模型须考虑控制噪声，当Δt→0时，确定机器人的模型为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄友锐，许家昌，徐善永，韩涛，鲍士水，
申请(专利权)人：安徽理工大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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