[发明专利]一种机器人路径规划方法

权利要求书

1.一种机器人路径规划方法，其特征是，包括如下步骤：

步骤1，将移动机器人的行走区域分割成规则且均匀的栅格，每个栅格只有占据或自由两种状态，占据状态的栅格表示障碍物，自由状态的栅格表示可行点；在可行点中决定好机器人的起点与终点；

步骤2，随机生成N条初始的路径，这些路径中的每一条路径的第一个路径点为起点，最后一个路径点为终点；

步骤3，每条路径随机选择鱼群的聚群行为或者追尾行为，根据聚群行为描述或追尾行为描述来改变该条路径中除起点终点之外的其他路径点的位置，以生成一条新的路径；

步骤4，经过步骤3的处理后，每条路径都会得到一条新的路径，由此得到2N条路径，其中N条为原路径，N条为新路径；

步骤4.1，找出这2N条路径中路径长度最小的一条路径，并记录该条最小路径的路径长度及其路径点；

步骤4.2，计算这2N条路径的适应度函数值，并从2N条原路径中选出X条适应度函数值大的路径；

步骤4.3，分别对这X条路径的适应度函数值进行矢量距运算，得到每条路径的矢量距,并将每条路径的矢量距除以X条路径的总的矢量距，得到每条路径的选择概率；

步骤5，将步骤4.1所记录的最小路径的路径长度和上一次循环迭代所选定的最小路径的路径长度进行比较，选定两者中路径长度相对小的路径作为本次循环迭代所选定的最小路径；同时从X条路径中选择N条选择概率相对大的路径作为下一次迭代的初始的路径；

步骤6，循环执行步骤3-5，直至选定的最小路径保持不变的次数达到预设的次数不变阈值或循环次数达到预设的循环次数阈值时，则将该选定的最小路径作为最优路径，将最优路径的路径点依次连起来便为机器人的行走路径；

其中N≥1,N≤X≤2N。

2.根据权利要求1所述的一种机器人路径规划方法，其特征是，步骤3中，所述的聚群行为描述具体为：

步骤3.1.1，遍历N条路径；

步骤3.1.2，对于当前路径D，其中D∈N，计算其余N-1条路径的中心位置之间与当前路径的中心位置的中心距离，选出中心距离在预设中心距离范围visual内的路径作为选中路径；

步骤3.1.3，判定是否需要进行聚群学习，即若当前路径D的路径长度乘以预设的拥挤因子δ乘以选中路径的条数小于所有选中路径的路径长度平均值，则认为当前路径D需要向选中路径学习，并进入步骤3.1.4；否则，进入步骤4；

步骤3.1.4，遍历当前路径D中除了起点跟终点的其他路径点；对每个路径点来说，做两条矢量，其中一条矢量方向是路径点到所有选中路径的平均中心位置方向，另一条矢量方向是路径点到终点位置，得到的这两个矢量方向进行一个矢量运算，得到一个最终的前进方向；

步骤3.1.5，当前路径点再向前进方向移动随机路径长度；若路径点不能顺利前进，即超出行走区域边界、或者前进到障碍点上、或者移动前当前路径D的路径长度比移动后当前路径D的路径长度小，则此路径点不执行前进操作，并将失败次数加1，并进入下一个路径点；当失败次数达到预设的失败次数阈值时，则视为此路径前进失败，放弃前进，进入步骤4；若路径点能顺利前进，则直接进入步骤4；

其中0＜δ＜1。