[发明专利]一种基于天牛群搜索算法的三维路径规划方法

权利要求书

1.一种基于天牛群搜索算法的三维路径规划方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1、读取地图数据，使用几何面片连接均匀离散的地图信息数据点描述三维地图场景，生成并绘制模拟真实地形的三维平面；

步骤2、将步骤1)中读取的三维地图场景点投影到二维网格面，并将该网格面上的点进行一维编号，给予每个网格点独立的数字标示，并计算保存每个网格点的邻接点；

步骤3、将步骤2)中的编号点进行邻接点连接，生成从终点到起点的不同路径；

步骤4、将步骤3)中的路径运用天牛群算法模型进行优化求解，计算路径长度时考虑高度信息，对不连续路径进行处理，将不连续的路径变成邻接点依次联通的连续路径，求解出最优的路径长度值所对应的路径，并使用plot函数在地形上进行路径图像绘制；

在BSO算法中，首先，位置更新时，按照PSO和BAS的方式各自更新后加权得到新的位置；也就是，利用了BAS的触须方向和步长，同时也利用了粒子的速度:

其中，表明粒子s在k+1次迭代时的位置；表明粒子每一只天牛的速度乘以权重；控制λ的大小即可控制在天牛群算法中，粒子群算法和天牛须算法影响的比重，为天牛沿速度方向位移的一个增量，来源于天牛须算法的思路；使用以下公式更新速度项：

其中c₁与c₂是学习因子常量，r₁与r₂是[0,1]之间的随机变量，P_is^k代表个体最优位置，P_gs^k代表全局最优位置；

每一次迭代位移的增量近一步表示为：

其中δ^k表示每一次的行进步长，f(·)表示适应度函数；

其中与是天牛左右触须探测到的位置，表示为：

其中d表示天牛触须长度；

步骤5、将步骤4)的结果传递给无人车，控制无人车进行三维平面上的导航移动。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1)中，所读取的地图数据模型为三维散点数据，使用x坐标值，y坐标值，z坐标值描述该地图数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1)中，使用三维面片连接各个散点绘制基本地图信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2)中，以不同的一维编号值来描述三维地图信息，并使用该一维编号值规划描述无人车的三维行走线路；其具体编号方法为num_i＝(x_i-1)*col+y_i；其中num_i代表该点的编号值；x_i代表该点的x轴坐标，y_i代表该点的y轴坐标，col表示地图二维矩阵的列数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤3)中，一个点的邻接点为以该点为中心，东，南，西，北，东北，东南，西北，西南8个方向单位长度上的点，该8个点为下个路径的待选点，将单位长度设置成无人车的每次可移动路径范围，将起点设为路径的第一个值，随后随机依次选取每个点的邻接点成为其前进方向的路径点。