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    基于遺傳算法掃地機(jī)器人設(shè)計(jì)路徑規(guī)劃

    2021-04-29 08:35:30周欣沅
    中阿科技論壇(中英文) 2021年4期
    關(guān)鍵詞:掃地柵格適應(yīng)度

    王 浩 方 露 莊 奎 周欣沅

    (江蘇海事職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 南京 211170)

    近年來,國(guó)家相關(guān)部門不斷加大對(duì)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的扶持力度。作為服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域中的新產(chǎn)品,掃地機(jī)器人可在無人看守的情況下輕松完成室內(nèi)環(huán)境的吸塵等清潔工作。路徑規(guī)劃對(duì)機(jī)器人的工作至關(guān)重要,不僅能提高其清掃效率,還能將機(jī)器人的工作原理廣泛應(yīng)用于各個(gè)場(chǎng)景,具有一定研究?jī)r(jià)值。路徑規(guī)劃是智能掃地機(jī)器人導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù),實(shí)時(shí)、快捷及安全的運(yùn)動(dòng)方式能夠事半功倍。因此,本文將對(duì)掃地機(jī)器人的路徑規(guī)劃進(jìn)行深入探討[1]。

    全覆蓋路徑規(guī)劃即在工作范圍內(nèi),清掃機(jī)器人從初始點(diǎn)開始,找到一條可覆蓋全部位置的連續(xù)路徑,以使機(jī)器人的某種性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。全覆蓋路徑規(guī)劃算法目前已有很多,主要有隨機(jī)方法、單元分解法、規(guī)劃式覆蓋算法、模板模型法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法等。其中遺傳算法在路徑規(guī)劃中具有很強(qiáng)的全局尋優(yōu)性、環(huán)境適應(yīng)性及運(yùn)算準(zhǔn)確性。

    1 路徑規(guī)劃算法

    遺傳算法(Genetic Algorithm)的基本思想是參照生物界自然遺傳機(jī)制和自然選擇的隨機(jī)化搜索算法。通過模擬人工種群的進(jìn)化過程,在選擇、交叉及變異中進(jìn)行迭代,直至其適應(yīng)度達(dá)到近似最優(yōu)狀態(tài)[2]。另外,GA作為一種智能優(yōu)化算法,相對(duì)一些普通的優(yōu)化算法,可以較快獲取最佳的結(jié)果,其關(guān)鍵步驟為:初始化種群、計(jì)算適應(yīng)度、選擇、交叉和變異。

    1.1 環(huán)境模型的建立

    在對(duì)掃地機(jī)器人的路徑規(guī)劃前,首先建立其工作區(qū)域的環(huán)境地圖。柵格法是地圖建模的常用方法,定義0代表自由區(qū)域,1代表障礙區(qū)域。柵格大小的設(shè)定會(huì)直接決定規(guī)劃算法的性能。柵格越小,環(huán)境信息分辨率越高,但數(shù)據(jù)量及噪聲會(huì)增大,并會(huì)降低規(guī)劃速度及算法性能;反之,柵格較大,存儲(chǔ)信息量越少,提高了算法速度,但降低了環(huán)境信息分辨率。

    1.2 環(huán)境編碼

    將數(shù)學(xué)中的微元化處理思想應(yīng)用于掃地機(jī)器人的路徑規(guī)劃中,機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡T就被劃分成由直線段擬合而成,轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)表達(dá)式即為:

    由于掃地機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中是具有方向性的,那么在實(shí)際運(yùn)算中應(yīng)將基本距離單位適量化處理,假設(shè)起點(diǎn)為O,終點(diǎn)為P,則數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    掃地機(jī)器人經(jīng)過的每一個(gè)位點(diǎn)被運(yùn)算后,就能獲取到其所工作環(huán)境的路徑,建立掃地機(jī)器人在工作空間中位置的集合,即:

    將路徑軌跡T利用坐標(biāo)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存,利用二維平面坐標(biāo)確定當(dāng)前路徑軌跡中掃地機(jī)器人的具體位置,再依據(jù)遺傳學(xué)原理將路徑進(jìn)行確定的方式稱為染色體的編碼。在實(shí)際的路徑規(guī)劃中,機(jī)器人的路徑統(tǒng)計(jì)可以通過多次操作和運(yùn)算來完成。

    1.3 適應(yīng)度函數(shù)的選擇

    個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值的大小是遺傳算法中區(qū)分個(gè)體優(yōu)劣的重要指標(biāo),從生物學(xué)層面來講,相當(dāng)于“適者生存”的能力,而此能力正是由個(gè)體適應(yīng)度的大小來決定的。所以,算法的收斂性及收斂速度取決于適應(yīng)度函數(shù)的選取。常見的適應(yīng)度函數(shù)如下:

    (2)求解極大值問題時(shí),令:

    其中Cmin為的最小值估計(jì)。

    求解極小值問題時(shí),令:

    其中Cmin為的最大值估計(jì)。

    (3)求解極大值問題,適應(yīng)度函數(shù)通過轉(zhuǎn)換得到:

    求解極小值問題,適應(yīng)度函數(shù)通過轉(zhuǎn)換得到:

    1.4 算法步驟

    掃地機(jī)器人的路徑規(guī)劃可以歸納為:按照某種優(yōu)化指標(biāo),在起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)規(guī)劃出一條與環(huán)境障礙無碰撞的路徑,并且實(shí)現(xiàn)所需清掃區(qū)域的合理完全路徑覆蓋。遺傳算法的運(yùn)算過程如下:

    (1)初始化:群體的初始化由隨機(jī)方式產(chǎn)生;

    (2)個(gè)體評(píng)價(jià):通過個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值來評(píng)價(jià);

    (3)選擇運(yùn)算:在個(gè)體適應(yīng)度評(píng)估的基礎(chǔ)上,對(duì)群體建立選擇算子運(yùn)算;

    (4)交叉運(yùn)算:在個(gè)體適應(yīng)度評(píng)估的基礎(chǔ)上,對(duì)群體建立交叉算子運(yùn)算;

    (5)變異運(yùn)算:為防止出現(xiàn)未成熟收斂現(xiàn)象,對(duì)群體建立變異算子運(yùn)算;

    (6)迭代終止判定:滿足終止條件時(shí),產(chǎn)生的最大適應(yīng)度個(gè)體即為最優(yōu)解,計(jì)算結(jié)束,否則返回至第二步。

    在整個(gè)進(jìn)化過程中,個(gè)體在選擇運(yùn)算中是否被選中是由個(gè)體適應(yīng)度的大小來決定的[3]。適應(yīng)度大的個(gè)體被遺傳的概率也就越大,反之亦然。通過比例選擇來判定個(gè)體是否被遺傳,而目標(biāo)數(shù)值與個(gè)體適應(yīng)度之間的轉(zhuǎn)換規(guī)則需要提前設(shè)定好[4]。尤其是要提前設(shè)定好當(dāng)目標(biāo)數(shù)值是負(fù)數(shù)時(shí)的解決辦法。執(zhí)行遺傳算法時(shí),需要提前設(shè)定四個(gè)參數(shù),即:群體大小、變異概率、交叉概率和終止代數(shù)。

    1.5 編碼運(yùn)算

    在路徑規(guī)劃的過程中,遺傳算法的染色體其實(shí)是一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)路徑。染色體的編碼可使用變長(zhǎng)度的符號(hào)編碼方式來精確地表達(dá)路徑信息,地圖模型中的柵格序號(hào)可對(duì)應(yīng)于染色體中的每個(gè)基因。為保證路徑的可靠性,可規(guī)定染色體中不得出現(xiàn)重復(fù)序號(hào)和障礙序號(hào)[5]。代碼示例如下:

    在這里先設(shè)定一個(gè)積累方向,再通過適應(yīng)度函數(shù)一代代地選擇,最終得到合適的結(jié)果。從許多點(diǎn)并行操作,一直找到最合適的解。如圖1、圖2即為函數(shù)尋優(yōu)圖。

    圖1 初始種群示意圖

    圖2 終止種群示意圖

    2 路徑規(guī)劃算法仿真模擬

    為驗(yàn)證算法的有效性,應(yīng)基于Matlab軟件進(jìn)行仿真模擬,采用柵格地圖法建立掃地機(jī)器人運(yùn)動(dòng)環(huán)境。按公式(4)的適應(yīng)度函數(shù)對(duì)柵格地圖模型進(jìn)全覆蓋路徑規(guī)劃仿真,其中黑色表示環(huán)境中的障礙物,紅色曲線表示機(jī)器人清掃的路徑?;谶z傳算法在已知環(huán)境下的簡(jiǎn)單避障路徑與復(fù)雜全遍歷路徑規(guī)劃見圖3和圖4。

    由圖3和圖4可知,遺傳算法是一種具有良好智能性和隨機(jī)尋優(yōu)性的算法,在簡(jiǎn)單避障路徑及復(fù)雜障礙物已知環(huán)境中的全覆蓋路徑尋優(yōu)中展現(xiàn)出了簡(jiǎn)易性和通用性,并有較好的魯棒性,適于并行處理。

    圖3 遺傳算法簡(jiǎn)單避障路徑規(guī)劃

    圖4 遺傳算法全遍歷路徑規(guī)劃

    3 結(jié)論

    本文重點(diǎn)探討了智能掃地機(jī)器人在已知環(huán)境下的路徑規(guī)劃遺傳算法,采用柵格地圖建立了機(jī)器人的工作環(huán)境地圖模型,構(gòu)造了適應(yīng)度函數(shù),并通過實(shí)驗(yàn)和仿真對(duì)算法的效果進(jìn)行了驗(yàn)證,證明了在已知環(huán)境中對(duì)掃地機(jī)器人的路徑規(guī)劃的遺傳算法是可行、準(zhǔn)確且符合實(shí)際的。

    在實(shí)際應(yīng)用中,除了加入基本的交叉、變異等基因操作,也可根據(jù)自己的需求,按照掃地機(jī)器人路徑規(guī)劃的特征,加入尋找捷徑、避讓障礙等基因優(yōu)化操作符,進(jìn)一步改進(jìn)路徑規(guī)劃算法,提升其高效性和可靠性。

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