[发明专利]一种面向多检验特征的检测路径规划方法

权利要求书

1.一种面向多检验特征的检验路径规划方法，其特征在于：该方法步骤如下：

步骤一：通过分析三维模型上的检验信息，根据几何特征的特点和几何公差的要求进行测点和安全点的布局，并记录每个测点的坐标值、方向向量和所属特征ID，设计相应的数据库表存储测点信息；

步骤二：针对测点之间可能存在跨特征相邻不可有效到达的问题，制定相关规则，建立任意测点和安全点之间的一个N×N关联关系布尔矩阵R_N，其中N为测点和安全点的总个数，以此约束最终的规划路径；

步骤三：结合步骤二所建立的关联关系布尔矩阵，根据测点之间是否可有效到达构建基于关联关系布尔矩阵约束的蚁群算法，通过蚁群算法的迭代，得出各测点和安全点之间可达路径的最优解；

步骤四：结合步骤三的最优解，构建结构体数组，以结构体数组的形式存储最优解测点的有序队列、测点依附的特征名、特征类型以及检验几何公差信息；

步骤五：将路径输出成带有依附特征信息数据的检测路径程序，用设备进行检测，并返回相应的测点实际坐标值即测点实测值；获取测点实测值后，以测点所依附的特征ID为线索，抽取与特征相关联的所有测点实测值，结合特征类型和几何公差要求进行测点的拟合与评价；

步骤二中所述的相关规则，具体为：①首先将关联关系布尔矩阵R_N的元素均置为1；②当矩阵中任意一个点C_i所属的特征ID与点C_j所属的特征ID不相同时，将关联关系矩阵元素置为0，即R_N(i,j)＝0；③根据零件模型，挑选特殊点， 即特征边缘、特征内点或特征面突变点，凡涉及这些特殊点的R_N(i,j)均置为0；④对于矩阵中所有R_N(i,j)＝0的两个关联点C_i和C_j，通过采用虚拟测量的方式，仿真模拟从点C_i运动到点C_j，若未检测到干涉，则将R_N(i,j)置为1，否则保持不变。

2.根据权利要求1所述的一种面向多检验特征的检验路径规划方法，其特征在于：步骤二中所述的关联关系布尔矩阵R_N，是任意测点和安全点之间是否可有效到达的关系矩阵；当测头从任选的点C_i到C_j可以有效到达而不会产生干涉时，关联关系矩阵元素R_N(i,j)＝1，否则为0；故可建立如下式(1)所示的关联关系矩阵；

其中

其中矩阵的行数和列数都为测点和安全点的数量之和，且该矩阵的对角线均为0，因为点到自身的有效性对路径规划没有意义，该矩阵为对称矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种面向多检验特征的检验路径规划方法，其特征在于：步骤三所述的基于关联关系布尔矩阵约束的蚁群算法，是以关联关系矩阵作为约束的改进蚁群算法，具体如下：其中得到起点之后，蚂蚁根据两点之间的信息素和启发式信息，以概率P_ij选择下一个到达点，其中下标ij表示从第i个点到第j个点的路径，P_ij的计算公式如下式(2)所示：

其中τ_ij—从点i到点j的信息素；η_ij—测点j相对于i的可见度；J(i)—允许蚂蚁下一步选择的点；d_ij—测点i与测点j之间的距离；α、β—信息素浓度和控制可见度的权值；

其中，τ_ij信息素的更新公式如下式(3)所示，它反映了蚂蚁在解决问题中的经验积累和向其他蚂蚁学习的能力：

其中，τ_ij(t+n)—更新后的从i点到j点的信息素；(1-ρ)—在时刻t和t+n之间信息素消逝的程度；—第k只蚂蚁在该条路径留下的信息素增量；m—蚂蚁的数量；Δτ_ij—所有蚂蚁在该条路径留下的信息素增量之和；Q—常量；L_k—第k只蚂蚁在本次寻路中走过的路径长度；

其中：J(i)允许蚂蚁下一步选择点的集合由步骤二的R_N(i,j)是否等于1产生，等于1则加入集合，否则舍去。

4.根据权利要求1所述的一种面向多检验特征的检验路径规划方法，其特征在于：在步骤四所述的结构体数组，是以多个队列的数据结构形式，按照先后顺序分别存储路径上的点的坐标值、方向向量和所属特征ID。