[发明专利]基于闭环搜索单元的工程机械臂最优能耗路径优化方法

说明书

本发明公开了一种基于闭环搜索单元的工程机械臂最优能耗路径优化方法。本发明包括以下步骤：1)根据工业场景中工程机械臂的位置分布，构建全连接神经网络；2)将全连接神经网络不规则地分割，获得多个闭环搜索模块；3)对闭环搜索模块中不同输入层的神经元节点进行组合，获得各个闭环搜索模块的不同闭环搜索单元，选择最优闭环搜索单元；4)确定全连接神经网络的开环搜索单元，计算多个最优闭环搜索单元和一个开环搜索单元组成的最短路径，获得全连接神经网络的最短路径，获得工程机械臂最优能耗路径。本发明能够在连续工作的情况下满足计算最优能耗路径，同时相比于全局使用Dijkstra算法求解能够显著降低优化过程的运算复杂度。

技术领域

本发明涉及工程机械路径规划领域的一种工程机械臂最优能耗路径优化方法，尤其是涉及了一种基于闭环搜索单元的工程机械臂最优能耗路径优化方法。

背景技术

在实际工业应用场景中，物体从起点传输到终点的拾取放置任务是物体通过很多相同的拾取放置模块进行流水线地传输实现。每个拾取放置模块由很多个区域组成，每个区域中设置有一个工程机械臂，一个工程机械臂可以实现该区域不同位置的物体的拾取放置，物体从起点传输到终点是通过每个区域的工程机械臂进行不同位置的物体的拾取放置和相邻区域中的工程机械臂之间进行配合实现，其中每个工程机械臂所在的位置以及每个工程机械臂的各个拾取放置位置均为固定的。相邻区域中拾取放置位置之间的连线构成一条路径，物体从起点的拾取放置位置传输到终点的拾取放置位置的路径有多条，每条路径上的工程机械臂能耗不同，因此需要寻找一条最优能耗路径。

目前，寻找一条最优能耗路径的方式是将很多相同的传输模块构建成全连接神经网络，寻找全连接神经网络中输入层神经元到输出层神经元的最短路径，用全连接神经网络中的最短路径来表示工程机械臂的最优能耗路径。现有的求解全连接神经网络的最短路径的方法为Dijkstra算法，该算法是Dijkstra于1959年提出，可以解决从某个节点到其他所有节点之间的最短路径问题。主要原理是以起点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。从而得到起点到其余节点的最短路径。但是应用Dijkstra算法求解长周期的全连接神经网络的最短路径则过于复杂，且耗时较长，在工业应用中时效性较差，不具有实时性，因此需要一种求解最短路径耗时更短的方法。

发明内容

为了解决背景技术中存在的问题，针对长周期的全连接神经网络，本发明提供了一种基于闭环搜索单元的工程机械臂最优能耗路径优化方法，将长周期的全连接神经网络进行分解以求得全局最短路径。

本发明采用的技术方案是：

本发明包括以下步骤：

1)根据工业场景中工程机械臂的位置分布，构建全连接神经网络，全连接神经网络主要由多个结构相同的全连接子网络依次连接组成；

2)将全连接神经网络以全连接子网络为单元进行不规则地分割，获得多个闭环搜索模块，每个闭环搜索模块中完整的全连接子网络的个数不超过全连接子网络的输入层中神经元节点的个数；

3)对闭环搜索模块中不同全连接子网络的输入层的神经元节点进行组合，获得当前闭环搜索模块的不同闭环搜索单元，遍历各个闭环搜索模块，获得各个闭环搜索模块的不同闭环搜索单元，计算各个闭环搜索模块下不同闭环搜索单元的平均单向最短路径距离值，选择平均单向最短路径距离值最小的闭环搜索单元作为最优闭环搜索单元；

4)根据全连接神经网络中全连接子网络的个数和最优闭环搜索单元中完整的全连接子网络的个数计算最优闭环搜索单元的个数，由此确定全连接神经网络的开环搜索单元，计算多个最优闭环搜索单元和一个开环搜索单元的最短路径，多个最优闭环搜索单元的最短路径与一个开环搜索单元的最短路径之和为全连接神经网络的最短路径，全连接神经网络的最短路径为工程机械臂最优能耗路径。

所述步骤1)具体为：