【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光伏电站建设，尤其涉及一种路径规划方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、如今光伏装机容量在不断增长，户用、分布式等光伏电站的建设仅仅依靠人力，显然已经不能满足现阶段的需求。因此，目前在光伏电站的建设过程中已开始引入机器人辅助安装光伏组件，机器人以集中放置光伏组件的地方为起始点，将光伏组件运输至对应的区域。
2、当光伏电站场景复杂且被分为多个区域时，如何合理规划不同的机器人针对多个区域的光伏组件运输路径是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种路径规划方法、装置、终端设备及存储介质，旨在解决如何合理规划不同的机器人针对多个区域的光伏组件运输路径的问题。
2、为实现上述目的，本申请提供一种路径规划方法，所述路径规划方法包括：
3、获取光伏电站之中待安装光伏组件的若干个区域各自对应的目标点的参数、所述若干个区域之外的若干个起始点的参数，以及若干个机器人的参数，其中，所述机器人用于将对应的起始点的光伏组件运输至对应的区域；
4、根据所述若干个目标点的参数和所述若干个起始点的参数，构建若干条备选子路径；
5、基于所述若干个机器人的参数和预先构建的路径规划模型，从所述若干条备选子路径之中规划得到所述若干个机器人各自对应的目标路径，其中，所述目标路径的两端点分别为对应的起始点与目标点，所述路径规划模型基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的目标函数、预设的约束条件构建
6、可选地，所述基于所述若干个机器人的参数以及预先构建的路径规划模型，从所述若干条备选子路径之中规划得到所述若干个机器人各自对应的目标路径的步骤之前，还包括：
7、基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型。
8、可选地，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型的步骤之前，还包括：
9、针对任一备选子路径，计算预设的若干个路径代价影响因素各自对应的路径子代价；
10、设置任一路径子代价对应的比例系数；
11、基于所述若干个路径代价影响因素各自对应的路径子代价以及比例系数，计算对应的子路径代价。
12、可选地，所述针对任一备选子路径，计算预设的若干个路径代价影响因素各自对应的路径子代价的步骤包括：
13、针对任一备选子路径，计算预设的威胁因素对应的第一类路径子代价，以及预设的能耗因素对应的第二类路径子代价；
14、所述设置任一路径子代价对应的比例系数的步骤包括：
15、设置所述第一类路径子代价和所述第二类路径子代价各自对应的比例系数；
16、所述基于所述若干个路径代价影响因素各自对应的路径子代价以及比例系数，计算对应的子路径代价的步骤包括：
17、基于所述第一类路径子代价和所述第二类路径子代价以及各自对应的比例系数，计算对应的子路径代价。
18、可选地，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件构建得到的步骤之前，还包括：
19、将所述若干个机器人各自对应的工作时间之中的最长工作时间设为第一目标值，根据所述第一目标值定义第一类时间最小化目标函数；并且，将所述若干个机器人各自对应的工作时间累加得到的总工作时间设为第二目标值，根据所述第二目标值定义第二类时间最小化目标函数；
20、所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型的步骤包括：
21、基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、所述第一类时间最小化目标函数、所述第二类时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型。
22、可选地，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件构建得到的步骤之前，还包括：
23、将所述若干个区域各自对应的价值收益累加得到的总价值收益设为第三目标值，根据所述第三目标值定义第一类效益最大化目标函数；并且，将所述若干个区域各自对应的平均机器人覆盖度设为第四目标值，根据所述第四目标值定义第二类效益最大化目标函数；
24、所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型的步骤包括：
25、基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的所述时间最小化目标函数、所述第一类效益最大化目标函数、所述第二类效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型。
26、可选地，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件构建得到的步骤之前，还包括：
27、根据所述机器人的数量，设置第一类机器人资源约束条件；并且，根据所述机器人的通信控制半径，设置第二类机器人资源约束条件；并且，根据所述机器人的动作能力，设置第三类机器人资源约束条件；
28、所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型的步骤包括：
29、基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的所述时间最小化目标函数、预设的所述效益最大化目标函数、所述第一类机器人资源约束条件、所述第二类机器人资源约束条件、所述第三类机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型。
30、可选地，所述根据所述若干个目标点的参数和所述若干个起始点的参数，构建若干条备选子路径的步骤包括：
31、根据所述若干个目标点的参数，将所述若干个目标点分别作为种子点构建voronoi图，其中，所述voronoi图包括若干条边以及相邻两边之间的交点；
32、根据所述若干个起始点的参数以及所述若干个目标点的参数，将所述若干个起始点以及所述若干个目标点的参数分别连接到各自对应的交点，得到若干条拓展连接线，其中，所述若干条拓展连接线与所述若干条边互不重叠；
33、根据所述若干条边设置对应的若干条第一类原始子路径，并且根据所述若干条拓展连接线设置对应的若干条第二类原始子路径；
34、基于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法包括：
2.如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于所述若干个机器人的参数以及预先构建的路径规划模型，从所述若干条备选子路径之中规划得到所述若干个机器人各自对应的目标路径的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型的步骤之前，还包括：
4.如权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述针对任一备选子路径，计算预设的若干个路径代价影响因素各自对应的路径子代价的步骤包括：
5.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件构建得到的步骤之前，还包括：
6.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路
7.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件构建得到的步骤之前，还包括：
8.如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述根据所述若干个目标点的参数和所述若干个起始点的参数，构建若干条备选子路径的步骤包括：
9.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型的步骤包括：
10.一种路径规划装置，其特征在于，所述路径规划装置包括：
11.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的路径规划程序，所述路径规划程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的路径规划方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有路径规划程序，所述路径规划程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的路径规划方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法包括：
2.如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于所述若干个机器人的参数以及预先构建的路径规划模型，从所述若干条备选子路径之中规划得到所述若干个机器人各自对应的目标路径的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件，构建所述路径规划模型的步骤之前，还包括：
4.如权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述针对任一备选子路径，计算预设的若干个路径代价影响因素各自对应的路径子代价的步骤包括：
5.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件构建得到的步骤之前，还包括：
6.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于预先计算的所述若干条备选子路径各自对应的子路径代价、预设的时间最小化目标函数、预设的效益最大化目标函数、预设的机器人资源约束条件构建得到的步骤之前...
【专利技术属性】
技术研发人员：张彦虎，朱奥强，
申请(专利权)人：阳光新能源开发股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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