一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统，涉及移动救援机器人技术领域，本发明专利技术包括救援模块：用于对一片区域的生命体特征进行数据搜寻，处理模块：处理救援模块获取的数据，并且确定生命体特征的位置，感应模块：确定从移动机器人现在所处的位置到达生命体特征位置中这一区域内所有障碍物的位置，形成对应的数据信息，控制模块：获取感应模块的数据信息，并将数据信号上传至计算模块，计算模块通过计算方法获取全局最优路径，并将全局最优路径返回至控制模块，控制模块控制机械模块移动，通过全局最优路径到达生命体特征位置，本路径规划管理系统可以避免局部最优陷阱，实现快速找寻全局最优路径，使得灾后救援效率更高。效率更高。效率更高。

【技术实现步骤摘要】
一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统


[0001]本专利技术属于移动救援机器人
，特别是涉及一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统。

技术介绍

[0002]智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”，智能机器人的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂，智能机器人只是具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉，除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段，这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来，由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，反应要素和思考要素，我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来，它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的，正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，它们已经成了我们自己能够制造的东西了。
[0003]智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式，它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作，当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的，不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种微观世界。
[0004]移动机器人的应用非常广泛，例如在搜救领域，救援机器人，为救援而采取先进科学技术研制的机器人，如地震救援机器人，它是一种专门用于大地震后在地下商场的废墟中寻找幸存者执行救援任务的机器人，这种机器人配备了彩色摄像机，热成像仪和通讯系统，为了以最快速度到达指定地点，机器人的运动轨迹往往需要精确计算，由于经历过地震等灾害过后，救援机器人前进道路上会出现多个障碍物，为保证救援机器人跨过障碍物，最快达到指定地点，就需要对动态路径进行规划，因此需要用到移动机器人动态路径规划辅助管理系统。
[0005]现有的移动机器人动态路径规划辅助管理系统是在移动过程中精确避开每一个障碍物，是在移动过程中当移动机器人前方遇到障碍物，移动机器人通过自身计算，越过障碍物到达障碍物另一侧继续向前，然后通过相同的方式重复越过每一个障碍物最终到达指定地点，现有的移动机器人只能保证局部最优，即每越过单个的障碍物路线最短，容易陷入局部最优陷阱，因此有必要提出一种新的解决方案。
[0006]现有的移动机器人动态路径规划辅助管理系统在规划路线时容易陷入局部最优陷阱，无法保证全局最优，为此我们提出一种一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统，解决现有的
管理系统在规划路线时容易陷入局部最优陷阱以及无法保证全局最优的问题。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术为一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统，包括救援模块：用于对一片区域的生命体特征进行数据搜寻，处理模块：处理救援模块获取的数据，并且确定生命体特征的位置，感应模块：确定从移动机器人现在所处的位置到达生命体特征位置中这一区域内所有障碍物的位置，形成对应的数据信息，控制模块：获取感应模块的数据信息，并将数据信号上传至计算模块，计算模块通过计算方法获取全局最优路径，并将全局最优路径返回至控制模块，控制模块控制机械模块移动，通过全局最优路径到达生命体特征位置；救援模块包括红外线感应装置、热成像装置以及彩色摄像头，通过红外线感应装置、热成像装置以及彩色摄像头，精准获取该区域内所有数据信息；处理模块中，通过对红外线感应装置的数据信息进行分析，通过对热成像装置采集的数据进行分析，以及对彩色图像进行分析，最终获取生命体特征的具体位置；感应模块中，通过三维扫描仪器，测量从移动机器人观察点到达生命体特征位置处的三维点云，并分析出三维点云内障碍物的位置坐标，最后将产生的数据信息传输至控制模块；计算模块在获取移动机器人观察点位置，生命体特征处位置，以及从观察点到生命体特征处位置之间障碍物位置，这些所用信息后，开始计算最优路径，计算过程采用栅格法，是将移动机器人需要工作的环境信息分割成等大小的正方形栅格，计算模块通过栅格法配合改进的蚁群算法进行模拟，通过蚁群算法寻找到静态环境中的最短路径，机器人在前进中探测到将与动态障碍物相撞，在最短路径上确定离动态障碍物安全的栅格为局部目标点，通过传感器收集到的信息确定动态障碍物的大体运动范围，将该范围内栅格的环境数组值设置为1，机器人沿着信息素大的栅格前进，寻找一条避开动态障碍物的路径，通过粒子群算法确定在特定环境下改进蚁群算法重要参数的最优组合，其中，初始化参数有初始化改进蚁群算法的最大迭代次数Ncmax，群体的个数num，起始点S，目标点T，栅格的行数M和列数N，表示障碍物的环境数组Map(M，N)，设置num只蚂蚁的当前位置为起始点S，找出蚂蚁下一步可以到达的栅格，当前蚂蚁周围的8个栅格中环境数组值为0的栅格即为蚂蚁下一步可以到达的栅格，然后蚂蚁选择下一个栅格，通过计算出可到达栅格相应的选择概率，其中计算公式为如下：蚂蚁a在t时刻要从栅格i向j转移的概率定义为，则：式子中式中，表示后续栅格点的启发函数，表示t时刻在路径〈i,j〉上残留的信息素浓度；α和β分别表示（t）和对整个转移概率的影响权值；表示蚂蚁a下一步允许选择的栅格号，然后采用轮盘赌法得到下一个前进栅格，将该栅格的环境数组值设置为1，然后判断蚂蚁是否到达目标点，若蚂蚁在规定的最大步数内到达了目标点T，则记录下该蚂蚁行走路径的栅格序号和长度，否则，将该蚂蚁从当前群体中去除，然后更新信息素，寻找出到达目标点的局部最优和
最差的蚂蚁，然后对每个栅格进行信息素的更新，更新公式为：（），式中：经过n个时刻后，蚁群完成一个循环的移动，它们在走过的路径上留下信息素，信息素的浓度会随着时间而发散，在t时刻路径〈i,j〉上信息素的浓度定义为，则在t+1时刻信息素的浓度为：，式中式中，ρ为信息素挥发系数；Δ表示第a只蚂蚁在本次循环中留在路径〈i,j〉上的信息素浓度，然后判断是否到达最大循环次数，若达到，则输出当前群体中最短路径的栅格序号和长度，最后移动机器人沿着搜索的最短路径前进，若探测到将与动态障碍物相撞，则确定局部目标点，沿着信息素浓度大的栅格寻找一条避开动态障碍物的路径，最终通过C++程序模拟这一方法，找寻移动搜救机器人全局最优路径，并将数据信息返回控制模块，在控制机械模块移动。
[0009]优选地，处理模块中其中通过热成像技术搜寻这一区域是否有生命体特征，通过红外感应测量到达生命体特征的距离，最后配合彩色摄像头获取图像，再用数字图像处理技术，对彩色图像，热成像图像以及红外感应图像，三层图像对比，找出生命体特征位置，在搜救机器人在确定生命体特征时，救援机器人，还可携带生命探测仪，相当于给生命探测仪装上了腿脚，让它自主进入垮塌建筑内部，要由救本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统，其特征在于，包括救援模块：用于对一片区域的生命体特征进行数据搜寻，处理模块：处理救援模块获取的数据，并且确定生命体特征的位置，感应模块：确定从移动机器人现在所处的位置到达生命体特征位置中这一区域内所有障碍物的位置，形成对应的数据信息，控制模块：获取感应模块的数据信息，并将数据信号上传至计算模块，计算模块通过计算方法获取全局最优路径，并将全局最优路径返回至控制模块，控制模块控制机械模块移动，通过全局最优路径到达生命体特征位置；救援模块包括红外线感应装置、热成像装置以及彩色摄像头，通过红外线感应装置、热成像装置以及彩色摄像头，精准获取该区域内所有数据信息；处理模块中，通过对红外线感应装置的数据信息进行分析，通过对热成像装置采集的数据进行分析，以及对彩色图像进行分析，最终获取生命体特征的具体位置；感应模块中，通过三维扫描仪器，测量从移动机器人观察点到达生命体特征位置处的三维点云，并分析出三维点云内障碍物的位置坐标，最后将产生的数据信息传输至控制模块；计算模块在获取移动机器人观察点位置，生命体特征处位置，以及从观察点到生命体特征处位置之间障碍物位置，这些所用信息后，开始计算最优路径。2.根据权利要求1的一种移动机器人动态路径规划辅助管理系统，其特征在于，计算过程采用栅格法，是将移动机器人需要工作的环境信息分割成等大小的正方形栅格，计算模块通过栅格法配合改进的蚁群算法进行模拟，通过蚁群算法寻找到静态环境中的最短路径，机器人在前进中探测到将与动态障碍物相撞，在最短路径上确定离动态障碍物安全的栅格为局部目标点，通过传感器收集到的信息确定动态障碍物的大体运动范围，将该范围内栅格的环境数组值设置为1，机器人沿着信息素大的栅格前进，寻找一条避开动态障碍物的路径，通过粒子群算法确定在特定环境下改进蚁群算法重要参数的最优组合，其中，初始化参数有初始化改进蚁群算法的最大迭代次数Ncmax，群体的个数num，起始点S，目标点T，栅格的行数M和列数N，表示障碍物的环境数组Map(M，N)，设置num只蚂蚁的当前位置为起始点S，找出蚂蚁下一步可以到达的栅格，当前蚂蚁周围的8个栅格中环境数组值为0的栅格即为蚂蚁下一步可以到达的栅...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘波，李浩天，阮仪芬，彭龙英，谢佳，
申请(专利权)人：湖南人文科技学院，
类型：发明
国别省市：