[发明专利]一种多目标同时优化的服务机器人路径规划方法

摘要

本发明适用于机器人领域，提供了一种多目标同时优化的服务机器人路径规划方法，包括：构建机器人作业环境模型；基于环境模型进行路径编码；初始化多目标萤火虫算法的参数；随机产生多条可达性路径(使每只萤火虫代表一条初始化可达性路径)；基于目标函数多维向量综合计算萤火虫个体的发光强度，借助Pareto支配关系评价种群个体的优劣程度；构建精英记录库保留进化过程中的非支配解，并以此引导进化库中个体的优化进程；采用适应网格划分策略维持种群个体的多样性；当算法的迭代次数达到预设上限时，输出最优解，完成路径规划。实施本发明，能够实现运行一次算法，得到多条互不支配的最优可达性路径，为服务机器人导航提供了多条路径选择。

主权项

1.一种多目标同时优化的服务机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：构建作业环境模型：采用栅格法将机器人作业环境划分为一系列大小相等的栅格，所述栅格包括自由栅格、障碍栅格和边沿栅格，并对边沿栅格进行扩展，设置其相应的梯度占有概率，构建具有较强可计算特性的环境描述模型；算法参数初始化：包括种群数量、算法迭代次数以及迭代过程中的其他条件参数；随机产生萤火虫种群个体，使每只萤火虫代表一条可达性初始路径；种群个体的亮度描述与评价机制：基于目标函数多维向量综合计算萤火虫个体的发光强度，借助Pareto支配关系评价种群个体的优劣程度；种群进化机制：建立种群精英记录库和进化库，基于支配关系将种群个体向精英记录库和进化库分流，非支配个体随机进化，受支配个体趋向支配个体进化；种群更新机制：比较进化库、精英记录库个体之间的亮度支配关系，基于自适应网格划分策略维持非支配解集的分布性，适时增加新生个体；最优解集输出：当算法迭代达到最大次数时，输出所述精英记录库中的Pareto非支配解集，完成多目标路径优化。