[发明专利]一种基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划方法在审
申请号: | 201510793015.2 | 申请日: | 2015-11-18 |
公开(公告)号: | CN105589461A | 公开(公告)日: | 2016-05-18 |
发明(设计)人: | 朱龙彪;王辉;朱天成;王景良;邢强;邵小江;朱志慧 | 申请(专利权)人: | 南通大学 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
代理公司: | 北京一格知识产权代理事务所(普通合伙) 11316 | 代理人: | 滑春生 |
地址: | 226000 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 算法 泊车 系统 路径 规划 方法 | ||
1.一种基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划方法,其特征在于:首先利用链接可视 图法创建AGV运行环境模型,然后基于Dijkstra算法规划出一条AGV从起点至终点的初始路 径,在此基础上通过引入节点随机选择机制、最大最小蚂蚁系统以及变更信息素更新方式 对基本蚁群算法进行了优化改进,最后选用改进蚁群算法对初始路径进行优化,完成了泊 车系统路径规划方法。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划方法,其特征在 于:所述利用链接可视图法创建AGV运行环境模型,具体步骤如下:
(1)对AGV运行环境进行处理;
(2)利用AGV自带的摄像头、雷达传感器以及红外线传感器等设备采集AGV运行环境信 息,所述信息包括AGV的起始车位、目标车位、障碍物以及AGV待充电位置信息,并通过链接 可视图法创建AGV运行环境模型;
(3)确定各自由链接线上的中点坐标,以起点、终点及各链接线上的中点为基准,描绘 出AGV的可行路径线。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划方法,其特征在 于:所述步骤(1)中的对AGV运行环境进行处理,包括如下处理:a、AGV运行环境为二维有限 空间;b、图中障碍物已知,位置确定,以不规则多边形表示,且忽略其高度方向;c、AGV在运 行环境中匀速行驶,忽略AGV的启动、转向、制动以及液压系统的举升操作等因素;d、以AGV 实际尺寸为基准,适当扩大障碍范围,将AGV视为质点。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划方法,其特征在 于:所述基于Dijkstra算法规划出AGV从起点至终点的初始路径,具体步骤如下:
(A)根据AGV的可行路径线,利用欧式距离公式计算出可行路径上各节点间的距离,并 建立权值邻接矩阵D,对于不连通节点间的权值可赋值无穷大,距离计算公式为:
式中,D(i,j)表示节点i到节点j的欧氏距离;(xi,yi)和(xj,yj)分别表示i、j两节点 的横坐标和纵坐标;
(B)初始化参数,令D(V1)=0,D(Vj)=w1j(j=2,3,4,????,n),建立空表R和Q, 并把可行路径上的节点分别放入R和Q中,R={V1},Q={V2,V3,V4,????,Vn};
(C)在Q中寻找一顶点Vk,使得:D(Vk)=min{D(Vj)},Vj?Q,将Vk加入到R中;判断Q=?, 若是,则算法终止,否则算法转入步骤(D);
(D)根据节点k修正D(Vj),令D(Vj)=min{D(Vj),D(Vk)+wkj},然后转入步骤(C);
(E)重复步骤(C)和步骤(D)操作,即可计算出AGV从起点到其他各节点间的路径长度, 然后反向追踪即可得到起点至目标点的最短路径;
(F)对初始路径所经过的各链接线进行定长分段处理,各条链接线上的分段数可由下 式确定:
式中,Ni表示链接线Li的划分段数;Li表示当前的链接线;δ为划分定长;
(G)各条链接线上节点坐标需满足下式方程:
式中,Pi(0)和Pi(1)分别代表链接线Li的两端点,λi表示链接线比例参数,d表示链接线划 分节点数。
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