一種有效的機器人路徑規劃系統技術方案

一種有效的機器人路徑規劃系統，其特征是，包括環境建模單元、路徑尋找單元和最優路徑輸出單元，所述環境建模單元用于對機器人的工作環境進行建模以建立坐標系，所述路徑尋找單元采用改進的遺傳算法選取機器人移動的最優路徑，所述最優路徑輸出單元用于輸出路徑優化單元選取的最優路徑。本發明專利技術的有益效果為：利用基本遺傳算法來實現機器人的路徑規劃，在基本遺傳算法的基礎上進行改進，對遺傳操作中的交叉和變異操作提出新的自適應調整方式，使得算法的交叉率和變異率隨著算法的進化而自適應變化，提高了算法的尋優效率，克服了遺傳算法容易陷入局部最優的缺點。

An effective robot path planning system

An effective path planning of robot system, which is characterized, including environment modeling unit, path finding optimal path unit and output unit, wherein the environmental modeling unit for a robot working environment modeling to establish the coordinate system, the path searching unit using improved genetic algorithm to select the optimal path of mobile robot, the the optimal path output unit for outputting path optimization optimal path selection unit. The result of this invention is to realize the path planning of robot using the basic genetic algorithm, improved genetic algorithm based on adaptive adjustment of new crossover and mutation in genetic operation, the crossover rate and mutation rate of the algorithm with adaptive evolutionary algorithm, improved algorithm the searching efficiency, overcomes the shortcomings of genetic algorithm easy to fall into local optimum.

【技術實現步驟摘要】
一種有效的機器人路徑規劃系統
本專利技術創造涉及機器人智能算法領域，具體涉及一種有效的機器人路徑規劃系統。
技術介紹
隨著計算機網絡技術、自動化技術、人工智能技術等飛快地發展，移動機器人的相關研究也步入了新的階段，對于移動機器人相關技術的研究中，其中一個非常重要的方面便是路徑規劃的問題，通過對路徑規劃的不斷深入研究，使得移動機器人更好地應用于各個方面，真正融入人們的日常生活，對人類社會的進步和科學技術的發展做出更好的貢獻。本專利技術在對基本遺傳算法研究的基礎上，通過對其改進并將改進后的遺傳算法應用到機器人路徑規劃中，有效的提高了算法的尋優概率和收斂速度。
技術實現思路
針對上述問題，本專利技術旨在提供一種有效的機器人路徑規劃系統。本專利技術創造的目的通過以下技術方案實現：一種有效的機器人路徑規劃系統，包括環境建模單元、路徑尋找單元和最優路徑輸出單元，所述環境建模單元用于對機器人的工作環境進行建模以建立坐標系，所述路徑尋找單元采用改進的遺傳算法尋找機器人移動的最優路徑，所述最優路徑輸出單元用于輸出最終確定的機器人移動的最優路徑。本專利技術創造的有益效果：本系統利用基本遺傳算法來實現機器人的路徑規劃，在基本遺傳算法的基礎上進行改進，對遺傳操作中的交叉和變異操作提出新的自適應調整方式，使得算法的交叉率和變異率隨著算法的進化而自適應變化，提高了算法的尋優效率，克服了遺傳算法容易陷入局部最優的缺點。附圖說明利用附圖對專利技術創造作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本專利技術創造的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。圖1是本專利技術結構示意圖；附圖標記：環境建模單元1；路徑尋找單元2；最優路徑輸出單元3。具體實施方式結合以下實施例對本專利技術作進一步描述。參見圖1，本實施例的一種有效的機器人路徑規劃系統，包括環境建模單元1、路徑尋找2和最優路徑輸出單元3，所述環境建模單元1用于對機器人的工作環境進行建模以建立坐標系，所述路徑尋找單元2采用改進的遺傳算法選取機器人移動的最優路徑，所述最優路徑輸出單元3用于輸出最終確定的機器人移動的最優路徑。優選地,所述環境建模單元1利用機器人自帶傳感器組采集工作環境信息，并采用柵格法對機器人工作環境進行建模。優選地，所述路徑尋找單元2采用改進的遺傳算法確定機器人移動的最優路徑，其采用可變長度的染色體編碼方式，使用隨機指導式搜索策略生成初始種群。本優選實施例利用基本遺傳算法來實現機器人的路徑規劃，在基本遺傳算法的基礎上進行改進，對遺傳操作中的交叉和變異操作提出新的自適應調整方式，使得算法的交叉率和變異率隨著算法的進化而自適應變化，提高了算法的尋優效率，克服了遺傳算法容易陷入局部最優的缺點。優選地，所述路徑尋找單元2采用改進的遺傳算法確定機器人移動的最優路徑，對遺傳算法中的適應度函數進行改進，具體為：式中，h為機器人行走的路徑總長度，hmax為從起點到終點的最遠路徑長度，n為個體路徑中所包含的柵格的數目，pi和pi+1分別為路徑中兩個相鄰的點，e為機器人移動單位距離的能耗值。本優選實施例的適應度函數以路徑長度最短和能耗最少為依據進行設計，能夠獲得可靠的低代價路徑，提高了遺傳算法進行路徑規劃的安全性。優選地，所述路徑尋找單元2采用改進的遺傳算法確定機器人移動的最優路徑，其優化設計了遺傳算法中的交叉算子和變異算子，具體為：(1)交叉算子，用于把兩個父代個體的部分基因相互交換重組而生成兩個新個體的操作，本系統采用一種改進的交叉算子，定義sm為種群的最大適應度值，se為種群的平均適應度值，s′為要交叉的個體的適應度值，則改進的交叉算子pc為：式中，pc1和pc2為(0,1)區間內的常數值；(2)變異算子，用于通過隨機改變染色體的某些基因來引入新個體，本系統對傳統變異算子進行改進，定義si為種群的最小適應度值，sm為種群的最大適應度值，se為種群的平均適應度值，s為要變異的個體的適應度值，則改進的變異算子pm為：式中，pm1和pm2為區間(0,1)內的常數值。本優選實施例采用改進的交叉率計算方法，使得隨著進化的不斷增加，適應度高的個體交叉率變低，使得優良個體的性能結構得到保護，而適應度相對較低的個體交叉率增加，以便能夠產生大量的新個體，避免陷入局部最優；采用改進的變異率算法，隨著種群的收斂，減小優良個體的變異率并增加交叉個體的變異率，從而促進新個體的產生，有效的防止了算法的早熟收斂。最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本專利技術的技術方案，而非對本專利技術保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本專利技術作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本專利技術的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本專利技術技術方案的實質和范圍。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種有效的機器人路徑規劃系統，其特征是，包括環境建模單元、路徑尋找單元和最優路徑輸出單元，所述環境建模單元用于對機器人的工作環境進行建模以建立坐標系，所述路徑尋找單元采用改進的遺傳算法尋找機器人移動的最優路徑，所述最優路徑輸出單元用于輸出最終確定的機器人移動的最優路徑。

【技術特征摘要】
1.一種有效的機器人路徑規劃系統，其特征是，包括環境建模單元、路徑尋找單元和最優路徑輸出單元，所述環境建模單元用于對機器人的工作環境進行建模以建立坐標系，所述路徑尋找單元采用改進的遺傳算法尋找機器人移動的最優路徑，所述最優路徑輸出單元用于輸出最終確定的機器人移動的最優路徑。2.根據權利要求1所述的一種有效的機器人路徑規劃系統,其特征是,所述環境建模單元利用機器人自帶傳感器組采集工作環境信息，并采用柵格法對機器人工作環境進行建模。3.根據權利要求2所述的一種有效的機器人路徑規劃系統，其特征是，所述路徑尋找單元采用改進的遺傳算法確定機器人移動的最優路徑，其采用可變長度的染色體編碼方式，使用隨機指導式搜索策略生成初始種群。4.根據權利要求3所述的一種有效的機器人路徑規劃系統，其特征是，所述路徑尋找單元采用改進的遺傳算法確定機器人移動的最優路徑，對遺傳算法中的適應度函數進行改進，具體為：式中，h為機器人行走的路徑總長度，hmax為從起點到終點的最遠路徑長度，n為個體路徑中所包含的柵格的數目，pi和pi+1分別為路...

【專利技術屬性】
技術研發人員：潘金文，
申請(專利權)人：潘金文，
類型：發明
國別省市：廣東,44