[发明专利]基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法。本发明采用关键结点的方式表示机器人的路径，并利用组合个体差分演化来优化机器人路径的关键结点。在组合个体差分演化算法中，利用最优个体与随机个体的信息生成组合个体，并以组合个体来引导算法的搜索方向。此外，在搜索过程中执行局部搜索以提高解的质量。本发明能够提高机器人路径规划的效率。

技术领域

本发明涉及机器人路径规划领域，尤其是涉及一种基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法。

背景技术

机器人在现代工业生产中应用非常广泛。机器人能够在一定程度上代替许多人类劳动力，并且它不像人类那样会因为工作时间长了而感到疲劳。因此，机器人可以大大地提高生产效率，提高产品质量。尤其在生产高度精密产品时，机器人可以克服人为主观因素，提高产品生产的可靠性。机器人的路径规划是指在机器人的工作空间范围内，在满足一定的约束条件下为机器人从出发点到终止点设计出一条高效可行的运动路径，从而使机器人完成指派给其的特定任务。由于机器人路径规划的场景往往比较复杂，以及路径规划的范围通常比较大，因此这是一个很有挑战性的工作。

机器人的路径规划问题本质上是一个带约束条件的复杂优化问题，而传统的优化算法往往无法在工程上可忍受的搜索时间内为机器人规划出高效可行的运动路径。演化算法是一种模拟自然界演化规律而建立起来的智能仿生算法，它在解决许多优化问题时能够比传统确定性算法表现出更优越的性能。鉴于演化算法在求解复杂优化问题时的优点，人们将演化算法引入到机器人路径规划问题的求解中。例如，姜英杰利用遗传算法优化变电站巡检机器人的路径规划 (姜英杰,吕学勤,段利伟等.栅格遗传算法的变电站巡检机器人路径规划[J].科技与创新,2015,(6):12-14)；田欣等利用先验知识来指导可行路径的搜索，并设计了自适应的遗传参数机制，以此提高路径规划的效率(田欣,刘广瑞,周文博等.基于改进自适应遗传算法的机器人路径规划研究[J].机床与液压,2016, 44(17):24-28,62)；陈刚和沈林成针对复杂环境的独有因素，在传统遗传算法的基础上设计了特定的搜索算子及新的适应值函数来优化机器人的运动路径(陈刚,沈林成.复杂环境下路径规划问题的遗传路径规划方法[J].机器人,2001,23(1):40-44,50)。

从现有的研究成果中可知，演化算法已经广泛应用于解决机器人路径规划问题。但是对传统演化算法在求解机器人路径规划问题时容易出现收敛速度慢，路径规划效率不高的缺点。

发明内容

本发明针对传统演化算法在求解机器人路径规划问题时容易出现收敛速度慢，路径规划效率不高的缺点，提出一种基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法。本发明能够提高机器人路径规划的效率。

本发明的技术方案：一种基于组合个体差分演化的机器人路径规划方法，包括以下步骤：

步骤1，对机器人路径规划区域的环境进行建模，得到路径规划区域的地图，然后对地图进行栅格化；

步骤2，用户初始化参数，所述初始化参数包括路径的关键节点数量D，种群大小Popsize，最大评价次数MAX_FEs，杂交率Cr和缩放因子F；

步骤3，当前演化代数t＝0，当前评价次数FEs＝0；

步骤4，输入机器人路径规划的起始点坐标，然后输入机器人路径规划的终止点坐标；

步骤5，随机产生初始种群其中：下标i＝1,2,...,Popsize，并且为种群P_t中的第i个个体，存储了D个关键节点的横坐标和纵坐标；

步骤6，计算种群P_t中每个个体的适应值；然后令当前评价次数 FEs＝FEs+Popsize；

步骤7，保存种群P_t中的最优个体Best^t；

步骤8，令计数器ki＝1；