[发明专利]一种消防机器人智能路径规划方法

权利要求书

1.一种消防机器人智能路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

环境信息预处理步骤：根据消防机器人所在的火场空间环境信息建立世界坐标系，采用多边形对障碍物边缘进行描述，获取所述障碍物在所述火场空间环境中的顶点坐标，在所述世界坐标系中确定消防机器人的驻守点和火灾扑救点；

火场空间环境建模步骤：根据所述火场空间环境信息，采用扩展型MAKLINK图论构建火场空间环境模型，所述火场空间环境模型包括消防机器人的可移动路径；

初始路径规划步骤：基于所述火场空间环境模型，根据确定的驻守点和火灾扑救点，以最短路径长度为目标，采用Dijkstra算法规划初始路径；

最优路径规划步骤：基于所述火场空间环境模型和所述初始路径，初始化预先建立的蚁群算法，对蚂蚁转移过程中的路径节点进行迭代搜索，直至达到预设的最大迭代次数，最终获取最优规划路径。

2.根据权利要求1所述的一种消防机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述火场空间环境建模中，采用所述扩展型MAKLINK图论构建火场空间环境模型具体为，对于凸多边形障碍物，根据传统MAKLINK图论直接进行所述火场空间环境模型的构建；根据凹多边形障碍物的几何特征，将其分为独立外凹多边形障碍物，以及组合内凹多边形障碍物；对于独立外凹多边形障碍物，通过辅助连接线将其填补为凸多边形进行处理，并将所述辅助连接线的中点设置为路径节点；对于组合内凹多边形障碍物，通过延展连接线将其缺口进行延展密封，并将所述延展连接线的中点设置为路径节点，其余内部结构按照传统MAKLINK图论进行处理。

3.根据权利要求2所述的一种消防机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述独立外凹多边形障碍物为单一的凹多边形障碍物，所述组合内凹多边形障碍物由多个所述障碍物组合构成。

4.根据权利要求1所述的一种消防机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述蚁群算法采用改进型蚁群算法，该改进型蚁群算法在迭代搜索过程中，采用改进后的启发值重要程度因子定义公式，实现启发值的自适应动态更新；

所述改进后的启发值重要程度因子定义公式使得所述启发值重要程度因子随着所述改进型蚁群算法的迭代搜索过程呈先增大，然后减小，最后再增大的变化趋势。

5.根据权利要求4所述的一种消防机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述改进后的启发值重要程度因子定义公式的表达式为：

式中，为改进后第n次迭代时的启发值重要程度因子，n为当前迭代次数，R为基准系数，n_max为最大迭代次数。

6.根据权利要求5所述的一种消防机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述蚁群算法采用改进型蚁群算法，该改进型蚁群算法在迭代搜索过程中，采用改进后的信息素挥发参数定义公式，进行信息素的自适应动态更新；

所述改进后的信息素挥发参数定义公式使得所述信息素挥发参数随着所述改进型蚁群算法的迭代搜索过程呈先变大后变小的变化趋势。

7.根据权利要求6所述的一种消防机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述改进后的信息素挥发参数定义公式的表达式为：

式中，为改进后第n次迭代时的信息素挥发参数，λ_max为信息素挥发参数最大值，λ_min为信息素挥发参数最小值。

8.根据权利要求7所述的一种消防机器人智能路径规划方法，其特征在于，所述蚁群算法采用改进型蚁群算法，该改进型蚁群算法采用改进后的局部信息素更新公式进行局部信息素的更新，所述改进后的局部信息素更新公式的表达式为：

式中，ε₀为信息素初始值，为第n次迭代时节点i至节点j的信息素，为第n+1次迭代时节点i至节点j的信息素。