[发明专利]基于狼群算法的穿刺机器人柔性针运动路径规划装置及方法在审

专利信息
申请号: 201910337042.7 申请日: 2019-04-25
公开(公告)号: CN110083156A 公开(公告)日: 2019-08-02
发明(设计)人: 张辉;周绍栋;曹跃东;陈小宝 申请(专利权)人: 北京航空航天大学;深圳市汇泰科电子有限公司
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 北京永创新实专利事务所 11121 代理人: 祗志洁
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 穿刺 路径模型 柔性针 路径规划模块 运动路径规划 图像采集器 目标函数 最优路径 算法 机器人 计算机程序模块 路径规划问题 路径规划装置 目标函数构建 初始化模块 医疗机器人 规划路径 决策领域 路径规划 路径优化 判断模块 算法参数 算法执行 约束条件 穿刺针 靶点 迭代 更新 耗时 智能 计算机 应用
【权利要求书】:

1.一种基于狼群算法的穿刺机器人柔性针运动路径规划装置,其特征在于,包括:

图像采集器,用于获得柔性针所要穿刺的环境图像,并从图像中确定靶点、障碍物位置;

位于计算机上的路径规划模块根据靶点和障碍物位置,进行路径规划,包括:

路径模型和目标函数构建模块,用于建立柔性针的穿刺路径模型,设置路径优化的目标函数;

所述的穿刺路径模型

其中,n表示路径中的总段数,是路径中直线段和圆弧段的总数;Li表示第i段路径的函数,Pi为第i段路径的起点,Vi为第i段路径的圆弧切线方向或直线方向,ri为第i段路径的圆弧半径,若第i段路径是直线段则ri的值为0,li为第i段路径的长度;

所述的路径的目标函数表示为Y,Y=u1Yn+u2Yl+u3Yd;其中,u1,u2,u3分别是Yn,Yl,Yd的加权系数,Yn是描述路径复杂程度的子函数,Yl是描述路径长度的子函数,Yd是描述路径与障碍物最短距离的子函数;

狼群算法参数输入和初始化模块,用于设置狼群算法中的参数,初始化狼群,随机选取N条到靶点的路径作为人工狼;

狼群算法执行模块,对狼群执行狼群算法,以路径的目标函数值作为更新标准,更新头狼位置,头狼位置就是当前最优路径;

最优路径判断模块,用于判断当前狼群算法的迭代数是否达到所设置的最大迭代次数,若否,继续调用狼群算法执行模块,若是,判断当前最优路径是否符合穿刺路径模型的约束条件,约束条件包括:(1)每段路径长度小于等于穿刺针总长度,且分段路径之和小于等于穿刺针总长度;(2)曲线路径曲率在柔性针刚度要求的弯曲曲率范围内;(3)曲线路径与直线路径连接时必须相切且不存在两直线路径直接相连;若符合,输出当前最优路径,若不符合,则结束路径规划,或者调用狼群算法参数输入和初始化模块,调整狼群算法中的参数,重新选取人工狼,再调用狼群算法执行模块选取最优路径。

2.根据权利要求1所述的装置,其特征在于,所述的狼群算法执行模块,在执行狼群算法时,人工狼需要寻优的变量空间的维度包括:路径的总段数以及每段路径的起点、圆弧切线方向或直线方向、圆弧半径和长度。

3.根据权利要求1或2所述的装置,其特征在于,所述的狼群算法执行模块,执行狼群算法,包括:选取头狼;选取探狼,执行游走行为;执行头狼召唤与猛狼奔袭行为;执行猛狼联合探狼围攻行为;更新头狼位置和狼群群体;其中,选取头狼时是从N条路径中选取其中目标函数值最大的路径作为头狼;在探狼游走、猛狼奔袭和围攻行为中,人工狼在变量空间的每个维度中寻优;当探狼或猛狼在更新位置得到的猎物气味浓度大于等于头狼的猎物气味浓度时,该探狼或猛狼取代头狼;人工狼感知的猎物气味浓度值就是路径的目标函数值。

4.根据权利要求1或2所述的装置,其特征在于,所述的狼群算法参数输入和初始化模块中,设置的狼群算法的参数包括:设定探狼比例因子a,步长因子C,最大游走限定次数Tmax,距离判定因子w,群体更新比例β和最大迭代次数Kmax

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