一种基于改进蚁群算法的模块路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进蚁群算法的模块路径规划方法，属于航空技术领域。该方法首先建立栅格地图，初始化各参数与信息素浓度，根据路径启发函数以及避障策略，计算蚂蚁的转移概率，并采用轮盘赌法选择蚂蚁的下一个移动栅格点；其次，蚂蚁完成搜索后更新信息素，待达到迭代搜索要求后结束算法；最后，根据避碰准则采取避碰处理后输出路径。该方法对重构规划具有较好的引导作用，可以有效引导功能模块沿着最接近初始点与目标点之间最短距离方向移动，能够提高路径规划效率，有效避免蚂蚁在搜索路径时出现死锁、重复路径等问题；该方法提出的模块避障策略、避碰处理方式实现了两个模块协同路径规划，提高了空间机器人重构组合的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进蚁群算法的模块路径规划方法
本专利技术属于航空
，具体涉及一种基于改进蚁群算法的模块路径规划方法。
技术介绍
空间细胞机器人是一种多层次自重构模块化机器人,可以应用于未来空间大型设施的组装和拆卸任务。细胞功能模块是空间细胞机器人体系中的最小组成单元，配备传感器和驱动器等。由细胞功能模块重构组合成多种功能的细胞机器人，能够在空间大型设施构件表面自由运动，通过功能模块的扩展从而实现空间构件的抓取、搬运、装配以及协同作业。细胞功能模块的组合连接是在模块重构平台内完成的。重构平台通过驱动装置按照构型要求将功能模块依次运输至重构位置并完成模块间的对接。为了提高细胞机器人组合重构的效率和安全性，需要在确定机器人构型之后根据模块的连接顺序及优先级顺序在重构平台进行路径规划。现有路径规划方法大多使用蚁群算法，该算法模拟了蚂蚁协作觅食行为的性质，可以以较高概率计算出最优或相对最优路径，但蚁群算法也存在搜索效率低、收敛速度慢、容易陷入局部最优解等缺点。功能模块在重构平台中进行路径规划时，现有方法多数只对一种模块进行路径规划，无法满足两种模块同时进行路径规划的需要。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于改进蚁群算法的模块路径规划方法，能解决蚁群算法搜索效率低、收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题，并实现两种模块同时进行路径规划。为了解决上述技术问题，本专利技术采取了如下技术方案：一种基于改进蚁群算法的模块路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、采用栅格法对重构平台进行环境建模，并初始化改进蚁群算法的各参数，设置蚂蚁(K＝1,2)的起点和终点；S2、蚂蚁(K＝1,2)在起点根据路径启发函数以及避障策略，计算蚂蚁的转移概率，并采用轮盘赌法选择蚂蚁的下一个移动栅格点；S3、判断蚂蚁(K＝1,2)是否到达最终目标点，若达到最终目标点，则记录蚂蚁搜索的路径长度，K＝K+1；否则返回步骤S2；S4、判断所有蚂蚁是否全部完成搜索(K＞2)，若全部蚂蚁完成搜索，则进行信息素更新；否则，返回步骤S2；S5、判断算法是否满足迭代搜索要求(N≤Nmax)，若满足算法要求则结束算法；否则N＝N+1、K＝1，并返回至步骤S2；S6、筛选出最优路径，判断细胞模块间是否存在相互碰撞，若存在碰撞现象则按照模块避碰准则相对应的碰撞类型进行模块间的避碰处理，处理完成后输出重新组合的路径，若模块间路径不发生碰撞现象则直接输出路径。进一步的，步骤S2中，路径启发函数为：H(x,y)＝Q(xi,yi)·R(xi,yi)其中，H(x,y)为多元启发函数；Q(xi,yi)为距离启发因子；R(xi,yi)为目标夹角启发因子；(xi,yi)为蚂蚁在栅格地图中当前节点的二维坐标；为目标夹角，ξ为夹角系数。由于在路径规划初期初始点距离目标点较远，前期增大ξ，避免夹角范围过大而导致盲目搜索；路径规划后期减小ξ，从而增强路径规划的准确性。更具体的，目标夹角公式为：其中，ε为大于零的角度调整参数，目的在于防止过小为零；θE为向量与向量之间的目标夹角；PS为蚂蚁的起始点，PW为蚂蚁的当前点，PE为蚂蚁的目标点。进一步的，步骤S2中，避障策略为：当蚂蚁第k步移动到r栅格时陷入死锁，则蚂蚁返回到k-1步的栅格r’，并定义栅格r为障碍物，并将栅格r从可选节点集中删除，采用轮盘赌法使蚂蚁重新选择第k步。进一步的，步骤S4中，信息素更新公式为：其中，τi,j,k为当前节点Pi的信息素含量；为各节点的信息素含量初值，取值0.5；ρ为信息素含量衰减系数；ρ0表示信息素衰减系数初值，取值0.3；N为蚁群算法的当前搜索次数；Nmax表示蚁群算法的最大搜索次数上限，取值50。进一步的，步骤S2中，转移概率计算公式为：其中，i为当前节点，j为下一节点，Qallow为蚂蚁下一步允许选择的节点集合。进一步的，步骤S6中，避碰准则为：两功能模块有相同路径节点，会发生碰撞时，定义优先级别高的功能模块优先选择路径，优先级别低的模块自动避让或者等待其他模块通过，功能模块在选择路径时的优先顺序级别定义为：(1)不同的功能模块进行路径选择时，根据机器人构型的特点，模块路径选择的优先级别由高到低分别是夹持功能模块、旋转功能模块、摆动功能模块、间质功能模块；(2)若两个功能模块处于相同的优先级别，两个功能模块判断优先级别的标准是模块距离重构目标位置的栅格距离，距离近的功能模块优先选择路径。进一步的，步骤S6中，避碰处理方式为：功能模块在进行路径规划时会根据前进方向搜索周围栅格，并将下一个预备移动栅格位置定义为等待区域，当两个模块搜索到同一等待区域时，根据细胞功能模块在重构平台中的相对位置，定义三类功能模块避碰处理方式：(1)两个功能模块搜索到相同的等待区域后，模块间下一步运动方向相对且与原运动方向夹角呈0°，若发生避碰的低优先级模块上下栅格位置存在空白栅格，则优先级高的模块先运动到等待区域并等待一个栅格移动时间，低优先级的模块运动到空白栅格位置，待优先级高的模块通过后再返回原位置继续沿原定方向运动；(2)两个功能模块搜索到相同的等待区域，模块间下一步运动方向相对且与原运动方向夹角呈90°或者模块运动方向不变且模块间运动夹角呈90°，低优先级的功能模块在等待区域的上一栅格位置等待一个栅格移动距离的时间，待优先级高的功能模块通过等待区域后便可继续移动；(3)两个功能模块在通过等待区域后其中一个功能模块运动方向与原方向呈90°或两个功能模块运动方向与原方向均呈90°，优先级别高的功能模块进入等待区域后，优先级低的功能模块沿原运动相反方向移动一个栅格或者移动到等待区域周围的空白栅格，待优先级别高的功能模块完成栅格移动后优先级别低的模块按原定方向继续运动。本专利技术的有益效果为：(1)本专利技术从解决蚁群算法搜索效率低、收敛速度慢等问题出发，优化后的蚁群算法对重构规划具有较好的引导作用，可以有效引导功能模块沿着最接近初始点与目标点之间最短距离方向移动，能够有效提高路径规划效率。(2)本专利技术引入节点角度的启发因子构造多元启发函数，并提出模块避障策略，有效避免蚂蚁在搜索路径时出现死锁、陷入局部最优解和重复路径等问题。(3)本专利技术提出的避碰准则和避碰处理方式，有效实现了两个模块协同路径规划，提高了空间机器人重构组合的效率。附图说明图1为本专利技术方法的流程示意图；图2为本专利技术提供的路径规划方法中，建立的一具体实施例的栅格模型地图示意图；图3为目标夹角θE示意图；图4为避碰处理等待区域示意图；图5为第一类避碰示意图；图6为第二类避碰示意图；图7为第三类避碰示意图；图8为功能模块协同路径规划示意图；图9为机器人构型重构规划路径长度示意图；图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进蚁群算法的模块路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1、采用栅格法对重构平台进行环境建模，并初始化改进蚁群算法的各参数，设置蚂蚁K(K＝1，2)的起点和终点；/nS2、蚂蚁K(K＝1，2)在起点根据路径启发函数以及避障策略，计算蚂蚁的转移概率，并采用轮盘赌法选择蚂蚁的下一个移动栅格点；/nS3、判断蚂蚁K(K＝1，2)是否到达最终目标点，若达到最终目标点，则记录蚂蚁搜索的路径长度，K＝K+1；否则返回步骤S2；/nS4、判断所有蚂蚁是否全部完成搜索(K＞2)，若全部蚂蚁完成搜索，则进行信息素更新；否则，返回步骤S2；/nS5、判断算法是否满足迭代搜索要求(N≤N

【技术特征摘要】
1.一种基于改进蚁群算法的模块路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、采用栅格法对重构平台进行环境建模，并初始化改进蚁群算法的各参数，设置蚂蚁K(K＝1，2)的起点和终点；
S2、蚂蚁K(K＝1，2)在起点根据路径启发函数以及避障策略，计算蚂蚁的转移概率，并采用轮盘赌法选择蚂蚁的下一个移动栅格点；
S3、判断蚂蚁K(K＝1，2)是否到达最终目标点，若达到最终目标点，则记录蚂蚁搜索的路径长度，K＝K+1；否则返回步骤S2；
S4、判断所有蚂蚁是否全部完成搜索(K＞2)，若全部蚂蚁完成搜索，则进行信息素更新；否则，返回步骤S2；
S5、判断算法是否满足迭代搜索要求(N≤Nmax)，若满足算法要求则结束算法；否则N＝N+1、K＝1，并返回至步骤S2；
S6、筛选出最优路径，判断细胞模块间是否存在相互碰撞，若存在碰撞现象则按照模块避碰准则相对应的碰撞类型进行模块间的避碰处理，处理完成后输出重新组合的路径，若模块间路径不发生碰撞现象则直接输出路径。


2.根据权利要求1所述的模块路径规划方法，其特征在于，所述步骤S2中，路径启发函数为：
H(x，y)＝Q(xi，yi)·R(xi，yi)






其中，H(x，y)为多元启发函数；Q(xi，yi)为距离启发因子；R(xi，yi)为目标夹角启发因子；(xi，yi)为蚂蚁在栅格地图中当前节点的二维坐标；为目标夹角，ξ为夹角系数。


3.根据权利要求2所述的模块路径规划方法，其特征在于，所述目标夹角公式为：






其中，ε为大于零的角度调整参数；θE为向量与向量之间的目标夹角；PS为蚂蚁的起始点，PW为蚂蚁的当前点，PE为蚂蚁的目标点。


4.根据权利要求1所述的模块路径规划方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述的避障策略为：当蚂蚁第k步移动到r栅格时陷入死锁，则蚂蚁返回到k-1步的栅格r’，并定义栅格r为障碍物，并将栅格r从可选节点集中删除，采用轮盘赌法使蚂蚁重新选择第k步。


5.根据权利要求1所述的模块路径规划方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述的信息素更新公式为：





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【专利技术属性】
技术研发人员：戴野，张启昊，刘朝旭，曲文印，相朝芳，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23