一種帶有運動學的復雜形狀目標遺傳路徑規(guī)劃方法
【專利摘要】本發(fā)明的目的在于提供一種帶有運動學的復雜形狀目標遺傳路徑規(guī)劃方法，包括以下步驟：第一步，采用三維位姿法對路徑進行編碼；第二步，產(chǎn)生初始種群；第三步，對初始種群進行遺傳操作；第四步，采用三段法對路徑進行解碼并設計適應度函數(shù)；第五步，將本次迭代評估后當前代種群路徑進行遺傳操作，產(chǎn)生下一代種群，將本次迭代第四步中修補后的基因加入到下一代種群中，如此反復進行下去直到所得路徑的可行適應度函數(shù)的函數(shù)值不再發(fā)生變化，則迭代結束，收獲最優(yōu)路徑解。本發(fā)明將機器人的不規(guī)則形狀及運動學約束考慮均在內(nèi)，引入基因修補策略和適應度函數(shù)懲罰策略，最優(yōu)解收斂速度得到較大提升。
【專利說明】一種帶有運動學的復雜形狀目標遺傳路徑規(guī)劃方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及的是一種運動路徑避碰方法。
【背景技術】
[0002]帶有運動學約束的不規(guī)則形狀目標路徑規(guī)劃具有重要的意義，能夠在復雜環(huán)境下進行目標的路徑規(guī)劃，是保證機器人有效規(guī)避障礙，順利到達目標點的重要條件?，F(xiàn)有的路徑規(guī)劃方法僅能滿足障礙簡單環(huán)境下的目標路徑規(guī)劃，但當面對地圖大、障礙多、障礙形狀復雜的情況時，路徑規(guī)劃問題將變得復雜，在以往其它的路徑規(guī)劃方法中，均將規(guī)劃目標簡化為柵格點或圓形，并且計算可行路徑時不考慮目標的轉彎半徑約束(即假設目標可以原地轉彎)，直接以折線路徑作為有效路徑，而在有些情況下，會出現(xiàn)規(guī)劃目標形狀復雜且存在著轉彎半徑約束、障礙環(huán)境復雜等情況，這將導致傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法失效。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供能夠在障礙復雜的環(huán)境下進行避碰規(guī)劃的一種帶有運動學的復雜形狀目標遺傳路徑規(guī)劃方法。
[0004]本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的:
[0005]本發(fā)明一種帶有運動學的復雜形狀目標遺傳路徑規(guī)劃方法，其特征是:
[0006](I)采用三維位姿法對路徑進行編碼:
[0007]路徑編碼采用二進制編碼方式，給定目標起點位姿(xst，yst，Φ3?)及終點位姿(Xend, Yend, Φ end)，將地圖分為NXM個柵格，每個柵格位置對應K個角度方向，這樣每個路徑中間點就是由(x，y，Φ)構成的三維矢量，且在NXMXK個離散空間點內(nèi)隨機分布，設定路徑搜索空間范圍為nXm的二維矩形區(qū)域，則地圖中搜索精度為(n/N，m/M);將每個柵格對應的中間點設定為2 π的姿態(tài)范圍，取姿態(tài)量化數(shù)量為K，每個姿態(tài)角度間隔為2 π /K，則整個編碼空間變成三維離散位姿空間；
[0008](2)產(chǎn)生初始種群:
[0009]基于步驟(1)的編碼方式，采用隨機法產(chǎn)生初始種群:動態(tài)生成一個隨機數(shù)，根據(jù)隨機數(shù)生成一個基因，將其加入到初始種群中，再隨機生成下一個基因，如此循環(huán)進行，直至生成的基因數(shù)量達到種群規(guī)模G為止，完成初始種群的產(chǎn)生；
[0010](3)對初始種群進行遺傳操作:
[0011]將步驟(2)所生成的初始種群進行遺傳操作，產(chǎn)生新一代種群；
[0012](4)采用三段法對路徑進行解碼并設計適應度函數(shù):
[0013]采用三段法解碼方式:針對給定的起點位姿矢量Usu yst, Φ3?)和終點位姿矢量(xend) Yend? Φ end)，通過起點圓弧一直線路徑一終點圓弧連接起點、終點位姿兩矢量，起點圓弧與起點矢量相切、終點圓弧與終點矢量相切，直線路徑同時相切于起點圓弧和終點圓弧，起點圓弧和終點圓弧半徑相同均為r，并大于目標的最小允許用轉彎半徑IV根據(jù)幾何位置關系求出路徑中間節(jié)點、中間姿態(tài)及路徑長度；[0014]設計適應度函數(shù)對解碼后的路徑進行評價:
[0015]若解碼后的路徑無碰撞則認為解碼后的路徑是可行的，將解碼后的路徑總長度及與障礙最小距離作為路徑評價指標，可行路徑適應度函數(shù)W(p)為:
【權利要求】
1.一種帶有運動學的復雜形狀目標遺傳路徑規(guī)劃方法，其特征是: (1)采用三維位姿法對路徑進行編碼: 路徑編碼采用二進制編碼方式，給定目標起點位姿(Xst，yst，Φ3?)及終點位姿(Xend, Yend, Φ end)，將地圖分為NXM個柵格，每個柵格位置對應K個角度方向，這樣每個路徑中間點就是由(x，y，Φ)構成的三維矢量，且在NXMXK個離散空間點內(nèi)隨機分布，設定路徑搜索空間范圍為nXm的二維矩形區(qū)域，則地圖中搜索精度為(n/N，m/M);將每個柵格對應的中間點設定為2 π的姿態(tài)范圍，取姿態(tài)量化數(shù)量為K，每個姿態(tài)角度間隔為2 π /K，則整個編碼空間變成三維離散位姿空間； (2)產(chǎn)生初始種群: 基于步驟(1)的編碼方式，采用隨機法產(chǎn)生初始種群:動態(tài)生成一個隨機數(shù)，根據(jù)隨機數(shù)生成一個基因，將其加入到初始種群中，再隨機生成下一個基因，如此循環(huán)進行，直至生成的基因數(shù)量達到種群規(guī)模G為止，完成初始種群的產(chǎn)生； (3)對初始種群進行遺傳操作: 將步驟(2)所生成的初始種群進行遺傳操作，產(chǎn)生新一代種群； (4)采用三段法對路徑進行解碼并設計適應度函數(shù): 采用三段法解碼方式:針對給定的起點位姿矢量(xst，yst，Φ3?)和終點位姿矢量(xend) Yend? Φ end)，通過起點圓弧一直線路徑一終點圓弧連接起點、終點位姿兩矢量，起點圓弧與起點矢量相切、終點圓弧與終點矢量相切，直線路徑同時相切于起點圓弧和終點圓弧，起點圓弧和終點圓弧半徑相同均為r，并大于目標的最小允許用轉彎半徑IV根據(jù)幾何位置關系求出路徑中間節(jié)點、中間姿態(tài)及路徑長度； 設計適應度函數(shù)對解碼后的路徑進行評價: 若解碼后的路徑無碰撞則認為解碼后的路徑是可行的，將解碼后的路徑總長度及與障礙最小距離作為路徑評價指標，可行路徑適應度函數(shù)W (P)為:
2.根據(jù)權利要求1所述的一種帶有運動學的復雜形狀目標遺傳路徑規(guī)劃方法，其特征是:步驟(1)中中間點個數(shù)為0(0<0 ≤ 3)。
3.根據(jù)權利要求1或2所述的一種帶有運動學的復雜形狀目標遺傳路徑規(guī)劃方法，其特征是:所述的種群規(guī)模G的取值范圍為0〈G ≤ 200。
【文檔編號】G05D1/02GK104020772SQ201410270105
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年6月17日 優(yōu)先權日:2014年6月17日
【發(fā)明者】張智, 林圣琳, 王欣璐, 邱兵, 夏桂華, 朱齊丹 申請人:哈爾濱工程大學