[发明专利]一种基于改进多目标萤火虫算法的机器人路径规划方法

说明书

一种基于改进多目标萤火虫算法的机器人路径规划方法，首先对机器人路径规划进行建模，提取出对路径进行要求的适应值函数，采集行进过程中的环境信息，并将障碍物情况表示在笛卡尔坐标系里；然后初始化萤火虫种群，每一个萤火虫粒子表示一条行进路径，通过模型的适应值函数对萤火虫进行评估；比较评估结果将最优路径保存在外部档案中，再用改进后的多目标萤火虫算法更新每个萤火虫的位置，评估并更新外部档案。重复以上步骤，可以找寻机器人移动的最佳路径。本发明将其路径长度以及路径平滑度作为优化目标，改进的多目标萤火虫算法，寻找路径短，路线平滑，并能完美避开障碍物的机器人行径路线，更加符合机器人路径规划的要求。

技术领域

本发明属于群体智能优化技术领域，涉及一种机器人路径规划方法。

背景技术

机器人在行径过程中，会遇到不同形状，不同性质的障碍物干扰，绕过这些障碍物并且使得机器人的各项性能(如能耗、安全性、行径拐角等)达到最优是众多学者研究的热门。机器人路径规划本质上是一个具有多个性能指标的NP完全问题，难以精确求解。然而在实际应用中，常将机器人路径规划问题简化为单目标优化问题进行求解，近来有学者尝试将多目标进化算法引入到路径规划问题的求解中，并进行了有益的探讨。多目标进化算法能够均衡优化各个子目标，最终获得一个Pareto非劣解集，决策者可以依据实际需要，从非劣解集中挑选出满意解作为问题的最终解。所以，多目标进化算法更适合于求解机器人路径规划问题。

多目标萤火虫算法是一种基于群智能搜索的多目标进化算法，模拟自然界中萤火虫种群的生物特性完成信息的交换达到寻优的目的。算法以结构简单，易于实现的优点成为近来学者们研究的热点。

发明内容

发明的目的是提出一种基于改进多目标萤火虫算法的机器人路径规划方法。

本发明是通过以下技术方案实现的。

本发明所述的一种基于改进多目标萤火虫算法的机器人路径规划方法，包括以下步骤：

(1)识别机器人移动场景，建立二维模型，在路径规划区域范围内建立全局直角坐标系O-XY。并标记出障碍物位置；

(2)将X轴等间距分割，每个分割线上均可确定一个路径点。把这些路径点顺次相连，即得到一条路径。分割精度可依照机器人移动要求选择，设置为n；

(3)设S为机器人行进的起点，G为机器人行进的终点，假定n个路径点组成一个路径，则一条路径表示为P＝{S,p₁,p₂,…,p_n,G}。S与G的坐标已知，确定各路径点{p₁,p₂,…,p_n}的纵坐标即可求得机器人规划路径；

(4)随机生成N条路径，评估每条路径的长度、平滑度；

(5)根据改进多目标萤火虫的更新法则，对N条路径进行修正、更新；

(6)对不可达路径进行惩罚：判断路径与障碍物是否有交叉；若是，对该路径进行惩罚，人为增大其路径长度，降低其平滑度；

(7)综合考虑每条路径的长度及平滑度。将Pareto非劣解保存在外部档案中。设置外部档案保存个数为m；

(8)利用pareto支配以及密度拥挤删除的原则更新外部档案；

(9)循环执行步骤(5)到步骤(8)，直到满足迭代停止条件，则所得机器人最优移动路径群即为外部档案中保存的m条路径。可根据实际需要选择一条路径作为机器人的移动路径。

上述步骤(5)中所述的改进的多目标萤火虫算法，算法的具体描述如下。

1)遍历N条路径。

2)将路径的目标函数值(路径长度、路径平滑度)两两进行比较。