1.一種基于改進(jìn)遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,包括以下步驟:
(1)采集所有巡檢點(diǎn)NODE,并記錄下所有巡檢點(diǎn)的位置坐標(biāo),將需要的巡檢路徑連線,并記錄下所有的巡檢路徑EDGE;
(2)根據(jù)所有巡檢點(diǎn)NODE以及巡檢路徑EDGE,計(jì)算出任意兩個(gè)巡檢點(diǎn)的最短路徑;
(3)機(jī)器人接收到一個(gè)新的巡檢任務(wù)指令,首先搜索最優(yōu)路徑數(shù)據(jù)庫DB,該最優(yōu)路徑數(shù)據(jù)庫DB中記錄所有已經(jīng)通過遺傳算法求出的最優(yōu)路徑,如果此次任務(wù)路徑存在于最優(yōu)路徑數(shù)據(jù)庫DB,直接取最優(yōu)路徑數(shù)據(jù)庫DB中的最優(yōu)路徑,輸出最優(yōu)路徑;如果不存在,則計(jì)算出近似最優(yōu)路徑L,輸出該近似最優(yōu)路徑L,同時(shí)執(zhí)行下一步;
(4)將此次巡檢的所有巡檢點(diǎn)作為遺傳算法的初始群體,步驟(2)中計(jì)算出的任意兩個(gè)巡檢點(diǎn)的最短路徑作為遺傳算法的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),計(jì)算初始群體的每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值,并判斷初始群體的個(gè)體中是否存在到達(dá)預(yù)設(shè)的最大適應(yīng)值閾值的個(gè)體,如果存在,則輸出最優(yōu)路徑并記錄進(jìn)最優(yōu)路徑數(shù)據(jù)庫DB;否則進(jìn)入下一步;
(5)根據(jù)每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值計(jì)算出被選擇的概率,其中選擇概率最大的個(gè)體進(jìn)行自我復(fù)制,將得到的新個(gè)體添加到新群體中;同時(shí)在群體中隨機(jī)選擇兩個(gè)個(gè)體執(zhí)行交叉,得到兩個(gè)新的個(gè)體添加到新群體中;選擇一個(gè)個(gè)體和個(gè)體變異點(diǎn)進(jìn)行變異得到新的個(gè)體添加到新群體中;
(6)計(jì)算新群體的每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值,并判斷新群體的個(gè)體中是否存在到達(dá)預(yù)設(shè)的最大適應(yīng)值閾值的個(gè)體,如果存在,則輸出最優(yōu)路徑并記錄進(jìn)最優(yōu)路徑數(shù)據(jù)庫DB,否則返回步驟(5)。
2.如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述步驟(2)中,采用Floyd-Warshall算法計(jì)算出任意兩個(gè)巡檢點(diǎn)的最短路徑。
3.如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)遺傳算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述步驟(3)中,采用貪心算法計(jì)算出近似最優(yōu)路徑L,步驟(2)中計(jì)算出的任意兩個(gè)巡檢點(diǎn)的最短路徑作為貪心算法的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。