[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

摘要

本发明提出一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器人控制领域，该方法包括：计算当前代粒子种群中所有问题解粒子各自的第一位置适应度值，和当代最优粒子种群的平均最优个体粒子及所有个体最优粒子各自的第二位置适应度值，且在当代最优粒子种群中确定出群体最优粒子后，分别计算获得当前代粒子种群中每个当前代问题解粒子各自对应的下一代问题解粒子；以使当前代粒子种群的迭代次数达到预设的最大迭代次数，或者是群体最优粒子的位置适应值小于预设的终止阈值时，输出群体最优粒子，进而使移动机器人依据群体最优粒子进行状态控制。本发明提供的一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，能够提升移动机器人的控制效率。

主权项

1.一种数据处理方法，其特征在于，用于移动机器人的状态控制，所述方法包括：计算当前代粒子种群X(t)对应的当代最优粒子种群P(t)的平均最优个体粒子C(t)，其中，所述当前代粒子种群X(t)中包含多个当前代问题解粒子X_i(t)，每个所述问题解粒子X_i(t)包括预设数量的参数，所述当代最优粒子种群P(t)包含多个个体最优粒子P_i(t)，每个所述个体最优粒子P_i(t)为相应的所述问题解粒子X_i(t)在所有迭代生成的问题解粒子中适应度值最小的问题解粒子，t表征当前迭代次数；计算所述当前代粒子种群X(t)中所有问题解粒子X_i(t)各自的第一位置适应度值F_1i(t)及所述当代最优粒子种群P(t)中所有个体最优粒子P_i(t)各自的第二位置适应度值F_2i(t)，且在所述当代最优粒子种群P(t)中确定出群体最优粒子G(t)，其中，所述群体最优粒子G(t)为所述当代最优粒子种群P(t)中第二位置适应值F_2i(t)最小的个体最优粒子P_i(t)；依据所述所有问题解粒子X_i(t)各自的第一位置适应度值F_1i(t)、所述所有个体最优粒子P_i(t)各自的第二位置适应度值F_2i(t)、所述当代最优粒子种群P(t)、预设的收缩‑膨胀系数α、所述平均最优个体粒子C(t)、所述群体最优粒子G(t)、预设的粒子多样性函数gs_i,j(t)及所述多个当前代问题解粒子X_i(t)，分别计算获得所述当前代粒子种群X(t)中每个当前代问题解粒子X_i(t)各自对应的下一代问题解粒子X_i(t+1)；判断所述当前代粒子种群X(t)的迭代次数t是否达到预设的最大迭代次数T，或者是所述群体最优粒子G(t)的位置适应度值是否小于预设的终止阈值；当所述当前代粒子种群X(t)的迭代次数t达到所述预设的最大迭代次数T，或者是所述群体最优粒子G(t)的位置适应值小于所述预设的终止阈值时，输出所述群体最优粒子G(t)，以使所述移动机器人依据所述群体最优粒子G(t)进行状态控制；其中，所述当前代粒子种群X(t)中的问题解粒子X_k(t)的模糊控制规则如下：θ表示机器人的俯仰角度，且表示俯仰角速度，且u_θ表示模糊控制器的输出，且u_θ∈[‑60,60]。