[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

权利要求书

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；(x_i,y_i)和(x_j,y_j)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(V_j)=w_1j(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,????,V_n}；

（C）在Q中寻找一顶点V_k，使得：D(V_k)=min{D(V_j)}，V_j?Q，将V_k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(V_j)，令D(V_j)=min{D(V_j),D(V_k)+w_kj}，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，N_i表示链接线L_i的划分段数；L_i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，P_i⁽⁰⁾和P_i⁽¹⁾分别代表链接线L_i的两端点，λ_i表示链接线比例参数，d表示链接线划 分节点数。