[发明专利]一种巡检路径优化方法及装置

说明书

本申请提供一种巡检路径优化方法及装置，涉及通信领域，能够解决5G网络中的智能巡检机器人在执行巡检任务时，计算最优路径不精确且计算时间长，从而不能充分发挥5G网络的问题。该方法包括：获取待巡检场地的环境特征数据以及智能巡检机器人的物理特征数据，构建待巡检场地的二维栅格化地图；将巡检任务数据和二维栅格化地图输入预先构建好的路径优化模型中；将路径优化模型的优化结果输入智能巡检机器人。本申请应用于智能机器人巡检的场景下。

技术领域

本申请涉及通信领域，尤其涉及一种巡检路径优化方法及装置。

背景技术

随着第五代通信技术的发展，需要性能更高的终端去承载其对应的超强网络。5G智能巡检机器人可以很好地承载5G网络，帮助采集数据信息，并传输至后台，进行处理数据，快速、准确的实现预警、读表、排除故障等功能。节省了人力，提高了工作的效率与准确性。

随着5G智能机器人应用的场景越来越多，场景的复杂性也越来越大。为了发挥5G网络的优势，5G智能机器人终端必须具备快速寻找出发地与目的地最优路径的特点。蚁群算法被广泛的应用在机器人内部，用于机器人智能导航、避开路障、寻找最优路径等方面。

然而，传统的蚁群算法具有收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题，很容易造成机器人在执行巡检任务时，计算最优路径时间长、找不到出发地与目的地最近距离，从而不能充分发挥5G网络的优点。为解决上述问题，现阶段需要一种合适的技术方案。

发明内容

本申请提出一种巡检路径优化方法及装置，用于解决5G网络中的智能巡检机器人在执行巡检任务时，计算最优路径不精确且计算时间长，从而不能充分发挥5G网络的问题。

第一方面，本申请提供了一种巡检路径优化方法，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。

基于上述技术方案，本申请能够在智能巡检机器人进入待巡检场地进行巡检之前，获取待巡检场的环境特征数据以及智能巡检机器人的物理特征数据，构建待巡检场地的二维栅格化地图，并将其输入至预先构建好的路径优化模型中，进而得出此次巡检任务中智能巡检机器人进行巡检的最短路径。由此，当5G网络中的智能巡检机器人在待巡检场地进行巡检时，能够快速、精确的计算最优路径，从而充分发挥5G网络的优点。

在一种可能的设计方案中，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。

在一种可能的设计方案中，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：

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。

在一种可能的设计方案中，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：