[发明专利]一种链式模块化自重构机器人的连接规划方法及机器人

权利要求书

1.一种链式模块化自重构机器人的连接规划方法，其特征在于，包括：

将链式模块化自重构机器人中的每个模块设定为多入度单出度模块，并确定初始构型与目标构型的连接关系的邻接矩阵；

调用多项式时间算法对所述邻接矩阵进行求解，并以近优解的成本作为上界，初始化树型分枝与定界算法中分支及剪枝操作的循环框架；

调用BRANCHING函数对所述树型分枝与定界算法中的树进行分枝操作和剪枝操作，得到全局最优解；

根据所述全局最优解控制各多入度单出度模块进行连接。

2.根据权利要求1所述的链式模块化自重构机器人的连接规划方法，其特征在于，所述将链式模块化自重构机器人中的每个模块设定为多入度单出度模块，并确定初始构型与目标构型的连接关系的邻接矩阵，包括：

将所述链式模块化自重构机器人中的每个模块设定为所述多入度单出度模块，并将自重构的控制过程分为连接规划和运动规划两个阶段；

将所述初始构型与所述目标构型的连接关系表达为邻接矩阵X^F和X^I，并通过按元素减法计算差异矩阵D的初值。

3.根据权利要求1所述的链式模块化自重构机器人的连接规划方法，其特征在于，所述调用多项式时间算法对所述邻接矩阵进行求解，并以近优解的成本作为上界，初始化树型分枝与定界算法中分支及剪枝操作的循环框架，包括：

调用所述多项式时间算法对所述邻接矩阵进行求解；

以所述近优解的成本作为上界，初始化所述树型分枝与定界算法中分支及剪枝操作的循环框架，分别对上界变量和下界变量进行赋值。

4.根据权利要求1所述的链式模块化自重构机器人的连接规划方法，其特征在于，所述调用BRANCHING函数对所述树型分枝与定界算法中的树进行分枝操作和剪枝操作，得到全局最优解，包括：

创建一个OPEN列表，并根据根模块生成的所有节点初始化所述OPEN列表；

以从所述OPEN列表弹出的节点作为父节点，调用所述BRANCHING函数对所述树型分枝与定界算法中的树进行所述分枝操作，生成子节点；

根据所述BRANCHING函数输出的每个子节点y，调用STAGE_COST函数以统计未匹配的子模块或者子空缺的数量，计算得到阶段成本c_xy；

根据计算得到的阶段成本c_xy进行所述剪枝操作，得到所述全局最优解。

5.根据权利要求4所述的链式模块化自重构机器人的连接规划方法，其特征在于：

所述根模块生成的所有节点为所述根模块与所述目标构型中的n个空缺匹配生成的n个节点。

6.根据权利要求4所述的链式模块化自重构机器人的连接规划方法，其特征在于，所述调用所述BRANCHING函数对所述树型分枝与定界算法中的树进行所述分枝操作，生成子节点，包括：

根据预先定义的排列计算法、排列的乘法以及重新匹配法对所述树型分枝与定界算法中的树进行所述分枝操作，生成所述子节点。

7.根据权利要求4所述的链式模块化自重构机器人的连接规划方法，其特征在于，所述根据计算得到的阶段成本c_xy进行所述剪枝操作，得到所述全局最优解，包括：

根据计算得到的阶段成本c_xy确定总成本大于上界变量值的子节点；

修剪确定的子节点及对应的后代节点。

8.根据权利要求1所述的链式模块化自重构机器人的连接规划方法，其特征在于，所述调用BRANCHING函数对所述树型分枝与定界算法中的树进行分枝操作和剪枝操作，得到全局最优解，还包括：

循环进行所述分枝操作和所述剪枝操作，并逐渐减小上界变量值和OPEN列表的长度，直到获得所述全局最优解。