[发明专利]一种自主全遍历爬壁机器人在审
| 申请号： | 201810437326.9 | 申请日： | 2018-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN108639177A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 刘永;陈克;孙天 | 申请（专利权）人： | 南京赫曼机器人自动化有限公司 |
| 主分类号： | B62D57/024 | 分类号： | B62D57/024;G05D1/02 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 孟睿 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出涉及一种自主全遍历爬壁机器人。使用栅格法将爬壁机器人待检测区域划分为若干栅格，将每一个栅格作为一个神经元，获得生物激励神经网络图；计算出爬壁机器人本体当前位置周围神经元的活性；选取活性大于当前位置神经元活性的神经元作为待选神经元；对于各待选神经元，计算其周围神经元对其的启发值；根据运动能耗模型计算出机器人本体从当前位置运动到待选神经元所对应位置的运动能量消耗；选取所述运动能量消耗最小的待选神经元作为机器人本体的下一个目标位置。本发明能以低能耗的方式自主完成全遍历任务。 | ||
| 搜索关键词： | 神经元 爬壁机器人 遍历 机器人本体 运动能量 栅格 待检测区域 神经网络图 神经元活性 消耗 模型计算 目标位置 爬壁机器 人本发明 生物激励 运动能耗 低能耗 栅格法 | ||
【主权项】：
1.一种自主全遍历爬壁机器人，其特征在于，使用自主全遍历方法规划出爬壁机器人本体的下一个目标位置的过程为：步骤一，使用栅格法将爬壁机器人待检测区域划分为若干栅格，将每一个栅格作为一个神经元，获得生物激励神经网络图；步骤二，根据神经元动力方程及生物激励神经网络图计算出爬壁机器人本体当前位置周围神经元的活性；步骤三，选取活性大于当前位置神经元活性的神经元作为待选神经元；若没有大于当前位置神经元活性的神经元，则爬壁机器人本体停留在当前位置，等待神经元活性的传播；步骤四，对于各待选神经元，计算其周围神经元对其的启发值；步骤五、对各个待选神经元的启发值从大到小进行排序，选取出排名靠前的若干待选神经元；步骤六，根据运动能耗模型计算出机器人本体从当前位置运动到步骤五选取的待选神经元所对应位置的运动能量消耗；步骤七，选取所述运动能量消耗最小的待选神经元作为机器人本体的下一个目标位置。
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