[发明专利]一种基于改进全局果蝇算法的地面无人平台路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于改进全局果蝇算法的地面无人平台路径规划方法，包括：获取地面无人平台路径规划的目标函数，在设定的搜索范围内随机生成果蝇个体位置，将每个果蝇个体位置代入目标函数中，得到每个果蝇个体的适应度值，根据适应度值，确定果蝇种群向最优果蝇个体所在位置聚集，普通果蝇按照自适应飞行半径进行飞行搜索，精英果蝇按照飞行半径进行飞行搜索，确定地面无人平台最优路径。该方法能够显著提升地面无人平台路径规划的效果。

技术领域

本发明涉路径规划技术领域，更具体的涉及一种基于改进全局果蝇算法的地面无人平台路径规划方法。

背景技术

地面无人平台是地面专业车辆的一重要类别，其在工业、军事、交通、物流、服务等领域得到了越来越广泛的应用。对于很多地面无人平台而言，自主移动能力是其完成规定的任务先决条件，而要能够自主移动，就必须具备移动路径的规划能力。也就是说，路径规划是地面无人平台技术的关键之一。地面无人平台的路径规划是指其在对周围环境进行感知后，能够自行规划出一条从出发点至终点的最优移动路径，这条最优路径可以是满足移动路径最短，可以是满足耗时最短，还可以满足能量消耗最少等。换言之，路径规划问题，可以看成是一个带约束条件的复杂优化问题。

果蝇优化算法是一种模拟果蝇觅食行为的新型仿生优化算法，同样可以应用于地面无人平台路径规划问题。但是，果蝇优化算法存在解的生成方式不均匀、果蝇个体飞行半径固定、容易陷入局部最优等不足，在进行地面无人平台路径规划时，往往达不到理想的路径规划效果。

1、候选解是通过果蝇个体所在位置与坐标原点的距离的倒数得到，而距离是不可能为负值的，这也就导致候选解不可能出现在负值域，也就大大降低了解的均匀性并且使得解最终极易收敛于坐标原点；

2、果蝇个体的飞行半径在最开始就设置为一个常数，它不会随着迭代次数的增加而变化，而该常数如果设置得不合理，就容易造成算法陷入局部最优或降低算法的搜索能力；

3、在真实的果蝇觅食行为中，个别果蝇会在食物附近的小范围内进行跳跃，以期找到更确切的食物位置，而果蝇算法中没有对这一真实觅食行为进行模拟。

上述3个不足，导致在采用果蝇算法进行地面无人平台路径规划时，不能达到最佳的路径规划效果。

发明内容

本发明实施例提供一种基于改进全局果蝇算法的地面无人平台路径规划方法，包括：

获取地面无人平台路径规划的目标函数；

在设定的搜索范围内随机生成果蝇个体位置；

将每个果蝇个体位置代入目标函数中，得到每个果蝇个体的适应度值；

根据适应度值，确定果蝇种群向最优果蝇个体所在位置聚集；

普通果蝇按照自适应飞行半径进行飞行搜索，精英果蝇按照飞行半径进行飞行搜索；

确定地面无人平台最优路径。

进一步，获取地面无人平台路径规划的目标函数，包括：

对地面无人平台工作环境进行建模，得到移动区域地图；

对移动区域地图进行格栅化处理；

基于格栅化处理后的移动区域地图，确定目标函数。

进一步，目标函数包括：移动路径最短目标函数、或耗时最短目标函数、或消耗能量最少目标函数。

进一步，还包括参数设置，所述参数包括Popsize，Maxiter，SR，frmax，γ，δ，其中，

Popsize表示果蝇个体的数量；

Maxiter表示迭代停止的条件；

SR表示种群搜索半径；