一种用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法及设备技术

本发明专利技术提供一种用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法及设备，所述方法包括：基于栅格法建立环境地图，生成栅格地图，每一个栅格对应一个神经元活性值；通过将优先级启发式算法与生物激励神经网络结合，基于此改进算法实现初始覆盖；当消毒机器人陷入死区时，基于回溯点列表寻找到最近的未覆盖点作为临时目标点；利用A*算法帮助消毒机器人逃离死区，当消毒机器人到达新的未覆盖区域后，继续运行基于启发式算法和生物激励神经网络算法结合的路径规划算法，直到完成整个地图的全覆盖。本发明专利技术利用改进的生物激励神经网络算法有效的减少消毒机器人的转弯次数和总的路径长度，以达到节能和节省消毒液的目的。能和节省消毒液的目的。能和节省消毒液的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法及设备


[0001]本专利技术涉及智能机器人控制
，具体地，涉及一种基于改进生物激励神经网络的消毒机器人全覆盖路径规划方法及设备。

技术介绍

[0002]消毒机器人是以机器人为载体，在机器人内部装置消毒系统产生消毒气体，利用机器人的气动系统将消毒气体快速的在室内空间扩散，增加消毒的覆盖面和均匀性，能有效、无死角地杀灭空气中的致病微生物。全覆盖路径规划技术是指机器人按照一定工作方式，在具有障碍物的环境中，无碰撞地遍历除障碍物以外的全部区域，该技术的目的是规划出一条与环境中障碍物无碰撞且能够完全覆盖环境中可行区域的路径。
[0003]中国专利CN109947114A公开了一种基于栅格地图的机器人全覆盖路径规划方法，其主要技术方案是将整个环境地图分割为多个子地图，并为每个子区域设定了一个主方向，将子区域的主方向作为机器人遍历清扫路径的主要行驶方向，然而该专利将子区域的主方向作为机器人的遍历方向，机器人会更容易陷入死区，增加计算量，且总的行驶路径会变长。
[0004]另外一件中国专利CN111012251A公开了一种清扫机器人的全覆盖路径的规划方法，通过以当前点作为中心点，利用八邻域遍历算法获取下一个点，直到当前点到达终点，从而完成全覆盖，然而该专利方法每一次选取下一点都需要遍历周围八个点，增加了计算量，而且利用该专利方法得到的路径是无序的。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法及设备，针对消毒机器人电量有限，消毒液容量有限，利用改进的生物激励神经网络算法有效的减少机器人的转弯次数和总的路径长度，以达到节能和节省消毒液的目的。
[0006]为解决上述问题，本专利技术的技术方案为：
[0007]一种用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法，包括以下步骤：
[0008]基于栅格法建立环境地图，生成栅格地图，每一个栅格对应一个神经元活性值；
[0009]通过将优先级启发式算法与生物激励神经网络结合，基于此改进算法实现初始覆盖；
[0010]当消毒机器人陷入死区时，基于回溯点列表寻找到最近的未覆盖点作为临时目标点；
[0011]利用A*算法帮助消毒机器人逃离死区，当消毒机器人到达新的未覆盖区域后，继续运行基于启发式算法和生物激励神经网络算法结合的路径规划算法，直到完成整个地图的全覆盖。
[0012]可选地，所述基于栅格法建立环境地图，生成栅格地图，每一个栅格对应一个神经
元活性值的步骤具体包括：将每个栅格看作一个神经元，整个栅格地图变为由神经网络组成的拓扑状态空间，其中神经元的活性值分流公式为：成的拓扑状态空间，其中神经元的活性值分流公式为：式中：x
i
为第i个神经元的活性值；t是时间量；A、B、D为非负常数，其中A代表衰减值，B代表神经元活性状态的上限，D代表神经元活性状态的下限；k为与第i个神经元直接连接神经元的个数；I
i
为外部输入，可定义为为外部输入，可定义为E是一个远大于B的正常数；和[I
i
]‑
分别表示兴奋输入和抑制输入，w
ij
＝f(d
ij
)，d
ij
是第i个神经元与第j个神经元所在位置处于状态空间中的欧几里得距离，f为任意的单调减函数，f可定义为u和r0是正常数，u代表当前神经元与周边神经元之间的侧向连接，0<u<1，神经元只在一个小范围(0,r0)内有局部连接，这个范围被称为神经元i的接受域，该接受域确保当前神经元周边8个神经元均在局部连接范围，每个栅格的长度为1，r0的范围在之间，r0取2，神经元间的连接权重是对称的，即w
ij
＝w
ji
。
[0013]可选地，所述消毒机器人生成的全覆盖路径为：可选地，所述消毒机器人生成的全覆盖路径为：c是一个正常数，代表方向权重的选择，y
j
是和机器人上一步所在位置p
p
、当前所在位置p
c
、下一步所在位置p
j
相关的函数，y
j
函数定义为
[0014]可选地，所述回溯点列表是用于存储回溯点的数据结构，回溯点列表是根据消毒机器人覆盖过程中积累的信息构建的，通过将贪婪算法和距离公式相结合，在回溯点列表中选择当前状态下局部最优的回溯点，以欧式距离作为贪婪算法的选择策略，每次回溯都选择当前状态下与死点之间距离最近的回溯点，公式为：其中，S
bp
为选择的回溯点，f(s,s
dp
)表示回溯列表B
L
中的元素s与死点s
dp
之间的欧式距离：
[0015]可选地，所述利用A*算法帮助消毒机器人逃离死区，当消毒机器人到达新的未覆盖区域后，继续运行基于启发式算法和生物激励神经网络算法结合的路径规划算法，直到完成整个地图的全覆盖的步骤中，当机器人陷入死区的时候并寻找到回溯点作为目标点后，利用A*算法帮助机器人脱困，所述启发式算法采用的代价计算公式为：F(n)＝G(n)+H(n)。
[0016]可选地，所述利用A*算法帮助消毒机器人逃离死区，当消毒机器人到达新的未覆盖区域后，继续运行基于启发式算法和生物激励神经网络算法结合的路径规划算法，直到完成整个地图的全覆盖的步骤具体包括：
[0017]步骤1：初始化建立一个OPEN表和CLOSE表，将当前节点作为起点S加入OPEN表中，
搜索建立的DITU表与LUJING表，寻找DITU表中未完成覆盖且距离当前节点最近的点，将该节点作为目标点G，估计代价起点S至目标点G的距离，估计函数选择曼哈顿距离函数，左、右、上、下的栅格估计代价均为栅格距离1，左上、右下、左下、右下的栅格估计代价为栅格距离2，估计代价函数h(n)＝length(n,G0，n表示当前节点，当前节点计算完成后，将当前节点n加入到CLOSE表中，选择周围F值最小的栅格n+1作为子节点加入到OPEN表中；
[0018]步骤2：判断OPEN表是否为空，是则转移到步骤5，否则继续执行；
[0019]步骤3：判断n+1节点是否为目标点G，是则转移到步骤5，否则转移到步骤4；
[0020]步骤4：计算n+1节点至G的估计代价h(n+1)＝length(n+1,G)，取n+1节点周围估计代价最小的节点n+2作为子节点加入到OPEN表中，将n+1节点加入到CLOSE表中，转到步骤2；
[0021]步骤5：从G点搜索子节点直至S点，最优路径搜索完成。
[0022]进一步地，本专利技术还提供一种用于消毒机器人的全覆盖路径规划设备，包括：
[0023]处理器；以及
[0024]存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
[0025]其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行如上所述的用于消毒机器人的全覆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于栅格法建立环境地图，生成栅格地图，每一个栅格对应一个神经元活性值；通过将优先级启发式算法与生物激励神经网络结合，基于此改进算法实现初始覆盖；当消毒机器人陷入死区时，基于回溯点列表寻找到最近的未覆盖点作为临时目标点；利用A*算法帮助消毒机器人逃离死区，当消毒机器人到达新的未覆盖区域后，继续运行基于启发式算法和生物激励神经网络算法结合的路径规划算法，直到完成整个地图的全覆盖。2.根据权利要求1所述的用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述基于栅格法建立环境地图，生成栅格地图，每一个栅格对应一个神经元活性值的步骤具体包括：将每个栅格看作一个神经元，整个栅格地图变为由神经网络组成的拓扑状态空间，其中神经元的活性值分流公式为：神经元的活性值分流公式为：式中：x
i
为第i个神经元的活性值；t是时间量；A、B、D为非负常数，其中A代表衰减值，B代表神经元活性状态的上限，D代表神经元活性状态的下限；k为与第i个神经元直接连接神经元的个数；I
i
为外部输入，可定义为E是一个远大于B的正常数；和[I
i
]
‑
分别表示兴奋输入和抑制输入，w
ij
＝f(d
ij
)，d
ij
是第i个神经元与第j个神经元所在位置处于状态空间中的欧几里得距离，f为任意的单调减函数，f可定义为u和r0是正常数，u代表当前神经元与周边神经元之间的侧向连接，0<u<1，神经元只在一个小范围(0,r0)内有局部连接，这个范围被称为神经元i的接受域，该接受域确保当前神经元周边8个神经元均在局部连接范围，每个栅格的长度为1，r0的范围在之间，r0取2，神经元间的连接权重是对称的，即w
ij
＝w
ji
。3.根据权利要求1所述的用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述通过将优先级启发式算法与生物激励神经网络结合，基于此改进算法实现初始覆盖的步骤中，所述消毒机器人生成的全覆盖路径为：c是一个正常数，代表方向权重的选择，y
j
是和机器人上一步所在位置p
p
、当前所在位置p
c
、下一步所在位置p
j
相关的函数，y
j
函数定义为4.根据权利要求1所述的用于消毒机器人的全覆盖路径规划方法，其特征在于，所述当消毒机器人陷入死区时，基于回溯点列表寻找到最近的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓文，刘俊，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：