[发明专利]基于动态粒子蜜蜂算法的群机器人搜索方法

说明书

本发明公开了一种基于动态粒子蜜蜂算法的群机器人搜索方法，具体包括以下步骤：采用组合拍卖法对搜索问题建模；设置搜索领域以及搜索时间T；利用动态粒子蜜蜂算法进行搜索，直到整个搜索区域搜索完成或者设定的搜索时间达到，结束搜索。本发明基于动态粒子算法和蜜蜂算法，应用于群机器人作业过程中，能够使群机器人在较短的时间内迅速搜索到目标，大大提高了搜索效率以及搜索结果的准确性。

技术领域

本发明涉及机器人自动检测技术领域，特别是一种群机器人的搜索方法。

背景技术

近几年，全球开启工业4.0模式，其发展方向是走向互联网和物联网、信息流和数据流的进一步融合，也加快了机器人领域的发展速度，提高了机器人软硬件技术，拓宽了移动机器人应用的范围，由机器人来完成服务、家居生活、工业生产等方面的工作成为一种势不可挡的潮流，在餐厅中做服务员的机器人、工厂中忙于生产的机械臂等随处可见。

虽然单个机器人可以完成一些简单的任务，但是由于单个机器人一般都体积大、能耗高、结构复杂，灵活性差，在使用单机器人进行搜索任务时的效果不是很好，而群机器人因为其体积小、数量多、结构简单、比较灵活、鲁棒性强，比单个机器人更容易控制，而且其容错能力强，即使其中某个机器人坏了，也不会影响整体的搜索等特征，因此，近几年受到越来越多的关注。

研究利用群机器人搜索目标，在理论和实际研究中都有重要的意义。从理论上来说，通过研究群机器人寻找目标的过程，可以促进对群体自组织原理及协同行为涌现规律的研究。从实际上来说，研究利用群机器人搜索目标，可以利用机器人代替人完成很多工作，比如排雷排爆、空间探测、地震等灾难后的幸存者搜索、矿难搜救问题等，从而使机器人的应用变得更加广阔。

发明内容

本发明需要解决的技术问题是提供一种高效率的群机器人搜索方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

基于动态粒子蜜蜂算法的群机器人搜索方法，具体包括以下步骤：

A.采用组合拍卖法对搜索问题建模；

其中，

x_ij＝0,1,(i,j＝1,2,…,n)；

c_ij表示机器人R_i搜索目标G_j所需要的代价；

B.设置搜索领域以及搜索总时间T；

C.利用动态粒子蜜蜂算法进行搜索，直到整个搜索区域搜索完成或者设定的搜索时间达到，结束搜索。

上述基于动态粒子蜜蜂算法的群机器人搜索方法，步骤C具体包括以下内容：

C1.利用蜜蜂算法进行全局搜索；

C2.当发现目标之后，转变为动态粒子群搜索算法进行局部搜索，确定动态粒子群搜索时间T₁；在T₁时间内，一直采用动态粒子群搜索算法进行目标位置的确定；确定目标位置后，判断是否完成整个区域的搜索，如果完成，则结束当前区域的搜索；如没有确定目标，则在T₁时间到达后，转换为蜜蜂算法，继续进行当前区域的搜索；

C3.如果蜜蜂算法没有发现目标，一直使用蜜蜂搜索算法进行搜索，直到整个搜索区域搜索完成或者搜索总时间T到达，结束搜索。

上述基于动态粒子蜜蜂算法的群机器人搜索方法，步骤C1具体包括以下内容：

C11.初始化被随机释放在搜索环境中的侦查蜂位置；

C12.计算侦查蜂的适应度值，按降序排列，选取出nb只最佳蜂；