西北工業大學黃攀峰獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種基于合成信息素模型的多機器人動態持續監視實時路徑規劃方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114048899B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202111294115.2,技術領域涉及:G01C21/20;該發明授權一種基于合成信息素模型的多機器人動態持續監視實時路徑規劃方法是由黃攀峰;王通;董剛奇;張夷齋;張帆設計研發完成,并于2021-11-03向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于合成信息素模型的多機器人動態持續監視實時路徑規劃方法在說明書摘要公布了:本發明提供一種基于合成信息素模型的多機器人動態持續監視實時路徑規劃方法,解決現有多機器人動態路網持續監視方法計算復雜度高、無法保持穩定監視效果的不足之處,以實現多個具有探測能力的機器人對含有復雜障礙的路網的協同持續監視。包括:1識別個體位置,并計算監視不確定度;2全局位置聲明;3信息素合成;4信息素更正;5利用合成信息素計算機器人到無向帶權圖中相鄰監視點的監視收益值;6確定移動方向,生成監視路徑點。
本發明授權一種基于合成信息素模型的多機器人動態持續監視實時路徑規劃方法在權利要求書中公布了:1.一種基于合成信息素模型的多機器人動態持續監視實時路徑規劃方法,其特征在于,包括以下步驟:1識別個體位置,并計算監視不確定度1.1讀取環境模型;環境模型由靜態的觀測障礙Q和由加權監視點及可行邊組成的路網G所組成的胞組Q,G;Q={q1,q2,…,qn}是一組多邊形集合,G=V,E,D,W是一個無向帶權圖;V={v1,v2,…,vN}是監視點集合,xi,yi表示vi∈V的坐標,N表示監視點個數,E={e1,e2,…,eM}是可行邊集合,M為可行邊數目,D={d1,d2,…,dM}表示邊長集合,W={σ1,σ2,…,σN}為監視權重集合;1.2利用環境模型通過監視點到機器人中心相對距離ds的分段概率函數來構造機器人對路網上的監視點的監測準確度模型;1.3利用監測準確度模型計算監視不確定度;1.4判斷各個機器人是否抵達環境模型中的監視點,若抵達,則執行步驟2,若不抵達,待其抵達后執行步驟2;2全局位置聲明每個機器人對剛剛離開、即將途經和計劃去往的位置均進行聲明;3信息素合成3.1利用監視不確定度計算釋放信息素 其中,是第i點的釋放信息素,ViO是第i個監視點的完全監視點集,||ViO||是Ovi中所含監視點的個數,ujt是Ovi中第j個點在t時刻的不確定度,umax是當前時刻下的全局最大不確定度;3.2利用釋放信息素以及全局位置聲明中的位置信息計算擴散信息并進行信息素變異;其中,計算擴散信息素具體為: 其中,ViA是第i個監視點的鄰居集合,即與第i監視點有邊連接的監視點的集合,PUi,j是第i個點接收到的從第j點傳播來的信息素,計算為: 其中,表示第j個鄰接點的合成信息素,Cdi,j是擴散損耗函數,β是吸收系數,Iit是t時刻時第i個監視點的吸收因子,pm0是最小擴散度;擴散損耗函數Cdi,j,它表示合成信息素在第i和第j個監視點之間擴散時的數值損耗,有 其中,cL是損耗系數,這是人為設定的變量,用于控制損耗速度,是擴散成本,用于控制局部的損耗強度,的初始值為||Di,j||,假設任意vu是機器人移動速度,tlim是期望時間,σj是第j個監視點的監視權重;吸收系數β=minukt:k=1,2,...,N∧ukt≠0,吸收因子Ijt: 其中,Vc表示所有被機器人占據的監視點的集合,vj表示第j個監視點;信息素變異具體為:令任意vRi與其所有的鄰居之間的擴散成本vRi與vLi之間的擴散成本其中,ELr∈EL={EL1,EL2,…,ELR}為監視點vRr和vLr相連的邊,η和κ為成本控制量;令任意且ir,OPi的釋放信息素pir=υ,同時,令任意的釋放信息素pjr=γ,且滿足其中,υ和γ為協同強度控制量;3.3利用釋放信息素和擴散信息素合成信息素 4信息素更正找出步驟3.3中合成信息素最大的坐標作為機器人計劃去往的位置;如果機器人計劃去往的位置滿足dcddL時,修改機器人計劃去往的位置的不確定度為1,并返回至步驟3;若不滿足,執行步驟5;其中,d為機器人的當前距離到計劃去往的位置的距離;dc表示機器人的觀測半徑,dL表示機器人的探測極限;5利用合成信息素計算機器人到無向帶權圖中相鄰監視點的監視收益值 其中,Aj是機器人去往第j個監視點的監視收益值;6確定移動方向,生成監視路徑點6.1計算去往最大監視收益值監視點的路徑計算沿著去往該監視點的方向θt 并以此計算前進方向px,py,其中,px=cosθt,py=sinθt分別表示軌跡的坐標增量;6.2生成監視路徑點令機器人沿著前進方向移動一個采樣時間間隔dt,得到下一時刻的軌跡點坐標xN,yN,其中,xN,yN滿足xN=xt+px*dt,yN=yt+py*dt。
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