[发明专利]一种基于Fleury和Dijkstra算法的电力巡检机器人闭合路径规划算法

说明书

本发明涉及电力巡检机器人技术领域，特别涉及一种基于Fleury和Dijkstra算法的电力巡检机器人闭合路径规划算法，包括以下步骤：S1，对闭合路径进行点位过滤；S2，设置无向图G；S3，通过Dijkstra算法获取两点间的最短路径；S4，通过无向图G构造欧拉图；S5，通过Fleury算法计算欧拉环游；S6，得到最优路径，获得最优路径长度。本发明的有益效果为：减少了计算点位，缩减了矩阵规模，节省计算空间资源，闭合路径计算结果更优，避免了无意义的折返路线。

技术领域

本发明涉及电力巡检机器人技术领域，特别涉及一种基于Fleury和Dijkstra算法的电力巡检机器人闭合路径规划算法。

背景技术

电力巡检机器人技术趋于成熟，标准要求也越发明确，机器人路径自主规划水平的提高将促进机器人标准化的发展。机器人后台程序路径规划水平的提高可以显著减少施工人员的配置工作量。

目前的电力巡检机器人的路径规划一般有两种解决方案：一是人工规划，二是使用Dijkstra（迪杰斯特拉）算法进行规划。这两种方案存在如下问题：首先，人工规划的效率较低且路径难以达到最优；其次，仅使用Dijkstra（迪杰斯特拉）算法进行规划，在点位较多（1000）的情况下，空间资源开销庞大；若路径为闭环，可能出现个别点位多次经过的非最优结果。

为此，本发明提出了一种能够解决电力巡检机器人任务制定时人工路径规划效率较低或贪婪算法规划路线不优的问题的路径规划程序算法，以减少规划时的资源开销并提高规划效率。

发明内容

本发明为了弥补现有技术中电力巡检机器人任务制定时人工路径规划效率较低或贪婪算法规划路线不优的不足，提供了一种基于Fleury和Dijkstra算法的电力巡检机器人闭合路径规划算法。

本发明是通过如下技术方案实现的：

一种基于Fleury和Dijkstra算法的电力巡检机器人闭合路径规划算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，对闭合路径进行点位过滤，去除道路中间的点、去除不与其他点连通的孤立点，仅保留道路端点作为用于计算的点集合；

S2，设置无向图G；

S3，通过Dijkstra算法获取两点间的最短路径；

S4，通过无向图G构造欧拉图；

S5，通过Fleury算法计算欧拉环游；

S6，得到最优路径，获得最优路径长度。

进一步地，为了更好的实现本发明，所述S2具体为，已知闭合路径的所有点的序号、坐标和连通关系，去除道路中间点和不与其他点连通的点后，设剩余点集为V、边集为E，点集V和边集E组成无向图G。

进一步地，为了更好的实现本发明，所述点集V的点个数为n，构造如下四个n*n的对称矩阵，包括邻接矩阵A，矩阵元素表示各点是否直接连通；直接距离矩阵B，矩阵元素表示各个点之间的直接连通距离；最短距离矩阵D，矩阵元素表示各个点之间的最短距离；最短路径矩阵P，矩阵元素表示非直连最短距离的途径点。

进一步地，为了更好的实现本发明，所述最短距离矩阵D和最短路径矩阵P通过Dijkstra算法计算，其具体算法为：

S31，以a_s∈V (i = 0, 1, ..., n-1)为起点；定义集合S，将a_s放入S；定义集合U，将剩余点放入U；

S32，通过直接距离矩阵B，选一点a_i∈U，使a_s与a_i的直接距离最短；将a_i从U中移动至S；