[发明专利]路径规划方法及系统

说明书

本发明提供一种路径规划方法及系统，路径规划方法用于控制运动件的运行轨迹，所述方法包括：根据预设的参考偏重值和目标进化算法构建目标蚁群规模；获取路径布局信息、运动件的位置信息和目标点的位置信息；根据路径布局信息、运动件的位置信息和目标点的位置信息，执行所述目标蚁群规模，以构建解空间；根据所述选择路径函数得到最优执行路径；根据所述偏重指数函数得到偏重指数；将所述偏重指数作为预设的参考偏重值，以更新所述预设的参考偏重值；根据更新后的所述预设的参考偏重值，更新目标蚁群规模，以更新最优执行路径；根据最优执行路径控制运动件的运行轨迹。本发明能够提高运动件的安全性。

技术领域

本发明涉及导航技术领域，尤其涉及一种路径规划方法及系统。

背景技术

随着科技水平的提高，传统加工制作工厂逐步向着智能化和无人化开展，其中，用于搬运货物的运动件也得到了进一步发展。

例如，工厂内原料和制品的运输工程从人力搬运变成助力车，再从助力车发展到如今的智能运输车(AGV，Automated Guided Vehicle)。而智能运输车的使用大大提高了加工制作及运输任务的完成效率，也满足了工厂柔性加工制作的需求。

但随着加工制作及运输任务的情况越来越庞杂，智能运输车对工厂内的安全要求也就越来越高。在这类庞杂的任务情况中，智能运输车的路径规划问题必须考虑。

而现有的路径规划技术虽然能够实现智能运输车的自动控制，但是由于路径规划的方法单一，致使智能运输车的执行路径无法根据实际情况的变化快速进行调整，从而智能运输车在路径规划的安全性方面不能得到保证，容易使智能运输车在运输的过程中与其他装备产生碰撞，从而造成经济损失。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供的路径规划方法及系统，通过偏重指数实时对目标蚁群规模进行更新，使得运动件能够根据实际情况的变化对最优执行路径快速进行调整，以控制运动件的运行轨迹，从而提高运动件的安全性。

第一方面，本发明提供一种路径规划方法，用于控制运动件的运行轨迹，所述方法包括：

根据预设的参考偏重值和目标进化算法构建目标蚁群规模；

获取路径布局信息、运动件的位置信息和目标点的位置信息，所述路径布局信息包括：运动件的可移动路径的信息；

根据路径布局信息、运动件的位置信息和目标点的位置信息，执行所述目标蚁群规模，以构建解空间，所述解空间包括：选择路径函数和偏重指数函数；

根据所述选择路径函数得到最优执行路径；

根据所述偏重指数函数得到偏重指数；

将所述偏重指数作为预设的参考偏重值，以更新所述预设的参考偏重值；

根据更新后的所述预设的参考偏重值，更新目标蚁群规模，以更新最优执行路径；

根据最优执行路径控制运动件的运行轨迹。

可选地，所述根据预设的参考偏重值和目标进化算法构建目标蚁群规模，包括：

获取初始蚁群规模，所述初始蚁群规模中包括多个个体；

根据所述目标进化算法计算个体对评价指标的贡献度；

判断个体对评价指标的贡献度是否满足终止计算标准；

在个体对评价指标的贡献度满足终止计算标准时，输出所述当前蚁群规模，并将所述当前蚁群规模作为目标蚁群规模；

在个体对评价指标的贡献度不满足终止计算标准时，根据所述预设的参考偏重值和所述目标进化算法，在所述当前蚁群规模中对所述个体进行交配选择，以得到新的当前蚁群规模；