一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法，涉及电力作业攀爬机器人技术领域，该方法：首先针对角钢塔自身结构特点，利用角钢塔上的节点板构造二维有向加权图，基于二维有向加权图利用动态规划算法进行最小路径规划，提高路径规划速度。本发明专利技术针对规划空间较大、状态总数增多、规划耗时变长的问题，利用双向动态规划算法把搜索空间重新规划为两个对称区域，在保证全局最优的同时，也提高了最优路径的规划速度，提高攀爬机器人的攀爬效率。本发明专利技术依据角钢塔自身结构信息高效完成攀爬机器人路径规划，避免负载相关仪器设备，增加角钢塔攀爬机器人续航能力减少能耗。能耗。能耗。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法


[0001]本专利技术涉及电力作业攀爬机器人
，尤其是一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法。

技术介绍

[0002]随着电力市场化进程不断深入，电力攀爬机器人的研制成为一大热点。目前，输电线路角钢塔的维修检测方式仍然是人工检测，这种方法费时费力，甚至威胁到电力工人的生命安全。国内现有的针对输电线路角钢塔攀爬机器人的研究成果较少，且存在结构复杂、稳定性差，自主路径规划算法低效等问题，其中，角钢塔攀爬机器人路径规划算法成为一大研究难点。
[0003]针对这一问题，本专利提出一种适用于角钢塔攀爬机器人的最优路径规划方法，专利首先针对角钢塔自身结构特点抽象出角钢塔二维有向加权图，利用动态规划算法提高了算法的规划速度。同时提出一种针对角钢塔攀爬机器人的步态规划方法，在确保抓取可靠性以及可重复性的情况下，提高攀爬机器人的攀爬效率。

技术实现思路

[0004]为了克服上述现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法，针对角钢塔自身结构特点抽象出角钢塔二维有向加权图，利用动态规划算法提高路径规划速度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案，包括：
[0006]一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法，选取角钢塔上的特征点构建二维有向加权图，确定二维有向加权图中特征点之间的代价，构建二维有向加权图的代价矩阵；利用二维有向加权图和对应的代价矩阵进行路径规划。r/>[0007]具体包括以下步骤：
[0008]S1，根据角钢塔三维模型，选取角钢塔上的节点板构造二维有向加权图，角钢塔上存在连接关系的节点板在二维有向加权图中也相连接，根据节点板之间的连接关系以及节点板的位置，构建代价矩阵W＝(w
i,j
)
q
×
q
，q表示角钢塔中的节点板总数量；w
i,j
表示从节点板i到节点板j的代价；下标i、j表示节点板，i＝1,2,3
…
q，j＝1,2,3
…
q，i≠j；
[0009]代价矩阵W＝(w
i,j
)
q
×
q
的构建方式，具体如下所示：
[0010]若在二维有向加权图中，节点板i与节点板j相连接，则w
i,j
＝L
i,j
，L
i,j
表示节点板i与节点板j之间的欧式距离；
[0011]若在二维有向加权图中，节点板i与节点板j不相连接，则w
i,j
＝inf，inf表示无穷大；
[0012]S2，利用二维有向加权图和对应的代价矩阵，对起点节点板E与终点节点板F之间的路径进行路径规划。
[0013]优选的，步骤S2中，使用动态规划方法对起点节点板E与终点节点板F之间的路径
进行最小路径规划，具体如下所示：
[0014]假设起点节点板E与终点节点板F之间的路径共需要z个阶段完成，每个阶段均有对应的路径点，形成从起点节点板E到终点节点板F的最小路径；其中，第1个阶段的路径点T1为起点节点板E，即T1＝E，第z阶段的路径点T
z
为终点节点板F，即T
z
＝F，
[0015]S201，进行正向搜索，确定每个阶段的阶段点：
[0016]从第1阶段的阶段点S1开始，到第z阶段的阶段点S
z
结束，先依次寻找下一阶段中与上一阶段的阶段点之间的欧式距离最小的节点板作为该下一阶段的阶段点，并记录该下一阶段的最小累计成本；
[0017]第k阶段的最小累计成本值U1(S
k
)为：
[0018]U1(S
k
)＝min(U1(S
k
‑1)+d(S
k
‑1,S
k
))
[0019]其中，U1(S
k
‑1)表示第k
‑
1阶段的最小累计成本值；S
k
‑1、S
k
分别为第k
‑
1、k阶段的阶段点；d(
·
)函数用于计算两点之间的欧式距离；从第1阶段的阶段点S1即为第1阶段的路径点T1即起点节点板E，第z阶段的阶段点S
z
即为第z个阶段的路径点T
z
即终点节点板F；
[0020]S202，进行反向搜索，确定每个阶段的路径点：
[0021]若进行第k
‑
1阶段与第k阶段之间的反向搜索，则根据二维有向加权图，得到从第k
‑
1阶段到第k阶段的所有连接路径，并结合第k
‑
1阶段的最小累计成本值U1(S
k
‑1)，得到第k阶段的前向最优节点，第k阶段的前向最优节点即为第k
‑
1阶段的路径点T
k
‑1：
[0022]T
k
‑1＝argmin(U1(S
k
‑1)+d(set_S
k
‑1,S
k
))；
[0023]其中，set_S
k
‑1表示与第k阶段的阶段点S
k
相连的前向节点集合；d(
·
)函数用于计算两点之间的欧式距离；U1(S
k
‑1)表示阶段S
k
‑1的累计成本值；argmin函数用于获取使得目标函数取最小值时的变量值；T
k
‑1表示第k
‑
1阶段的路径点；
[0024]其中，k
‑
1≥1，k≤z；
[0025]S203，得到从起点节点板E到终点节点板F的最小路径T
1,z
为：
[0026]T
1,z
＝{T1,T2,
…
T
z
‑1,T
z
}
[0027]得到从起点节点板E到终点节点板F的最小路径代价U
min
(T
1,z
)为：
[0028][0029]优选的，步骤S2中，使用双向动态规划方法对起点节点板E与终点节点板F之间的路径进行最优规划，得到起点节点板E与终点节点板F之间的最优路径，具体如下所示：
[0030]假设起点节点板E与终点节点板F之间的路径共需要z个阶段完成，每个阶段均有对应的路径点，形成从起点节点板E到终点节点板F的最小路径；其中，其中，第1个阶段的路径点T1为起点节点板E，即T1＝E，第z阶段的路径点T
z
为终点节点板F，即T
z
＝F，
[0031]所述双向动态规划方法包括顺向动态规划和逆向动态规划；其中，所述顺向动态规划是指：从第1阶段的路径点T1即起点节点板E开始，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法，其特征在于，选取角钢塔上的特征点构建二维有向加权图，确定二维有向加权图中特征点之间的代价，构建二维有向加权图的代价矩阵；利用二维有向加权图和对应的代价矩阵进行路径规划。2.根据权利要求1所述一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1，根据角钢塔三维模型，选取角钢塔上的节点板构造二维有向加权图，角钢塔上存在连接关系的节点板在二维有向加权图中也相连接，根据节点板之间的连接关系以及节点板的位置，构建代价矩阵W＝(w
i,j
)
q
×
q
，q表示角钢塔中的节点板总数量；w
i,j
表示从节点板i到节点板j的代价；下标i、j表示节点板，i＝1,2,3
…
q，j＝1,2,3
…
q，i≠j；代价矩阵W＝(w
i,j
)
q
×
q
的构建方式，具体如下所示：若在二维有向加权图中，节点板i与节点板j相连接，则w
i,j
＝L
i,j
，L
i,j
表示节点板i与节点板j之间的欧式距离；若在二维有向加权图中，节点板i与节点板j不相连接，则w
i,j
＝inf，inf表示无穷大；S2，利用二维有向加权图和对应的代价矩阵，对起点节点板E与终点节点板F之间的路径进行路径规划。3.根据权利要求2所述一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法，其特征在于，步骤S2中，使用动态规划方法对起点节点板E与终点节点板F之间的路径进行最小路径规划，具体如下所示：假设起点节点板E与终点节点板F之间的路径共需要z个阶段完成，每个阶段均有对应的路径点，形成从起点节点板E到终点节点板F的最小路径；其中，第1个阶段的路径点T1为起点节点板E，即T1＝E，第z阶段的路径点T
z
为终点节点板F，即T
z
＝F，S201，进行正向搜索，确定每个阶段的阶段点：从第1阶段的阶段点S1开始，到第z阶段的阶段点S
z
结束，先依次寻找下一阶段中与上一阶段的阶段点之间的欧式距离最小的节点板作为该下一阶段的阶段点，并记录该下一阶段的最小累计成本；第k阶段的最小累计成本值U1(S
k
)为：U1(S
k
)＝min(U1(S
k
‑1)+d(S
k
‑1,S
k
))其中，U1(S
k
‑1)表示第k
‑
1阶段的最小累计成本值；S
k
‑1、S
k
分别为第k
‑
1、k阶段的阶段点；d(
·
)函数用于计算两点之间的欧式距离；从第1阶段的阶段点S1即为第1阶段的路径点T1即起点节点板E，第z阶段的阶段点S
z
即为第z个阶段的路径点T
z
即终点节点板F；S202，进行反向搜索，确定每个阶段的路径点：若进行第k
‑
1阶段与第k阶段之间的反向搜索，则根据二维有向加权图，得到从第k
‑
1阶段到第k阶段的所有连接路径，并结合第k
‑
1阶段的最小累计成本值U1(S
k
‑1)，得到第k阶段的前向最优节点，第k阶段的前向最优节点即为第k
‑
1阶段的路径点T
k
‑1：T
k
‑1＝argmin(U1(S
k
‑1)+d(set_S
k
‑1,S
k
))；其中，set_S
k
‑1表示与第k阶段的阶段点S
k
相连的前向节点集合；d(
·
)函数用于计算两点之间的欧式距离；U1(S
k
‑1)表示阶段S
k
‑1的累计成本值；argmin函数用于获取使得目标函数取最小值时的变量值；T
k
‑1表示第k
‑
1阶段的路径点；
其中，k
‑
1≥1，k≤z；S203，得到从起点节点板E到终点节点板F的最小路径T
1,z
为：T
1,z
＝{T1,T2,
…
T
z
‑1,T
z
}得到从起点节点板E到终点节点板F的最小路径代价U
min
(T
1,z
)为：4.根据权利要求2所述的一种基于动态规划的角钢塔攀爬机器人三维路径规划方法，其特征在于，步骤S2中，使用双向动态规划方法对起点节点板E与终点节点板F之间的路径进行最优规划，得到起点节点板E与终点节点板F之间的最优路径，具体如下所示：假设起点节点板E与终点节点板F之间的路径共需要z个阶段完成，每个阶段均有对应的路径点，形成从起点节点板E到终点节点板F的最小路径；其中，其中，第1个阶段的路径点T1为起点节点板E，即T1＝E，第z阶段的路径点T
z
为终点节点板F，即T
z
＝F，所述双向动态规划方法包括顺向动态规划和逆向动态规划；其中，所述顺向动态规划是指：从第1阶段的路径点T1即起点节点板E开始，寻找到第z个阶段的路径点T
z
即终点节点板F结束的最小路径；所述逆向动态规划是指：从第z阶段的路径点T
z
即终点节点板F开始，寻找到第1个阶段的路径点T1即起点节点板E结束的最小路径；双向动态规划的具体过程如下所示：S21，进行顺向动态规划：S211，进行正向搜索，确定每个阶段的阶段点：从第1阶段的阶段点S1开始，到第z阶段的阶段点S
z
结束，先依次寻找下一阶段中与上一阶段的阶段点之间的欧式距离最小的节点板作为该下一阶段的阶段点，并记录该下一阶段的最小累计成本；第k阶段的最小累计成本值U1(S
k
)为：U1(S
k
)＝min(U1(S
k
‑1)+d...

【专利技术属性】
技术研发人员：张金锋，都海波，谢枫，程智余，张天忠，刘军，葛展展，胡正，许水清，罗义华，刘勇，何辉，惠金花，梅一，徐宁，刘雁生，常帅，黄杰，刘鑫，孟宪乔，吴睿，周贺，
申请(专利权)人：合肥工业大学中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：