[发明专利]一种巡检路径优化方法及装置

权利要求书

1.一种巡检路径优化方法，其特征在于，应用于智能巡检机器人，所述方法包括：

获取待巡检场地的环境特征数据以及所述智能巡检机器人的物理特征数据，构建所述待巡检场地的二维栅格化地图；

将巡检任务数据和所述二维栅格化地图输入预先构建好的路径优化模型中，所述巡检任务数据包括所述智能巡检机器人在巡检任务中的起点坐标与终点坐标；其中，所述路径优化模型基于蚁群算法构建；

将所述路径优化模型的优化结果输入所述智能巡检机器人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路径优化模型基于蚁群算法构建，具体包括：

根据M只蚂蚁中第K只蚂蚁寻找到的最短路径，对所述最短路径上的节点进行信息素更新；其中，M和K为正整数，K小于等于M；

根据所述M只蚂蚁中第p只蚂蚁一次循环结束之后的最短路径、平均路径的长度，和所述M只蚂蚁所走的可行路径的长度，计算所述可行路径的信息素的增量；其中，p为正整数，p小于或等于M；

根据所述最短路径的信息素更新结果、所述可行路径的信息素的增量，更新全局信息素；

根据所述全局信息素的更新结果，确定最优路径，输出优化结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据M只蚂蚁中第K只蚂蚁寻找到的最短路径，对所述最短路径上的节点进行信息素更新，具体包括：

采用下述公式对所述最短路径上的节点进行信息素更新：

其中，Δτ_ij(t)^*表示在t时刻节点i与节点j之间最短路径的信息素的增量，L_*表示所述最短路径的长度，Q表示信息素强度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述M只蚂蚁中第p只蚂蚁一次循环结束之后的最短路径、平均路径的长度，和所述M只蚂蚁所走的可行路径的长度，计算所述可行路径的信息素的增量，具体包括：

采用下述公式计算所述可行路径的信息素的增量：

其中，Δτ_ij(t)^p表示在t时刻节点i与节点j之间的信息素量的增量，Lav表示所述平均路径的长度，Lp表示第p只蚂蚁经过的一条可行路径的长度，L_*表示所述最短路径的长度，Q表示信息素强度，Δτ_ij表示长度大于平均路径的长度的可行路径上的信息素的增量。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述最短路径的信息素更新结果、所述可行路径的信息素的增量，更新全局信息素，具体包括：

采用下述公式更新全局信息素：

τ_ij(t+n)＝(1-ρ)·τ_ij(t)+Δτ_ij(t)+Δτ_ij(t)^*

其中，τ_ij表示节点i与节点j之间的信息素的含量，ρ表示挥发系数，Δτ_ij(t)表示在t时刻所述M只蚂蚁中找到可行路径且可行路径的长度大于平均路径得长度的路径上的信息素的增量，Δτ_ij(t)^*表示在t时刻节点i与节点j之间最短路径的信息素的增量，n大于0。

6.一种巡检路径优化装置，其特征在于，所述巡检路径优化装置包括：获取模块、处理模块和输入模块；

所述获取模块，用于获取待巡检场地的环境特征数据以及所述智能巡检机器人的物理特征数据；

所述处理模块，用于构建所述待巡检场地的二维栅格化地图；还用于将巡检任务数据和所述二维栅格化地图输入预先构建好的路径优化模型中，所述巡检任务数据包括所述智能巡检机器人在巡检任务中的起点坐标与终点坐标；其中，所述路径优化模型基于蚁群算法构建；

所述输入模块，用于将所述路径优化模型的优化结果输入所述智能巡检机器人。