CN112925315A - 一种基于改进蚁群算法和a*算法的履带车路径规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，该方法包括：获取车身周围障碍物位置信息，将规划区域进行网格切分，标记障碍物与可通过区域，构建栅格地图；设置蚁群算法相关参数、迭代次数、履带车的起始点和终点等参数；在优化蚁群算法作用下完成履带车的路径规划，结合履带车转弯时间代价函数，计算各路径的耗时，选择每轮迭代的最佳路径；达到最大迭代次数后得到耗时最短的最佳路径。本发明优化了蚁群算法的初始信息素浓度分布，可以提高初始搜索效率，从而较大的提升路径规划的时间。同时，为了更好地提高路径规划效率，缩短路径规划时间，本发明优化了蚁群算法的启发函数，使更适合于履带车的路径规划。
Description
技术领域
本发明属于工业控制技术领域，具体涉及一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法。
背景技术
随着科学的进步和发展，机器人的研究已经是人工智能中的热门研究问题之一，其中，机器人路径规划的研究是机器人学的经典问题，机器人的路径规划是机器人选择路径是进行合理地决策。
目前，国内外学者对路径规划方面已经有一些经典的路径规划算法，如路径规划算法：Dijkstra算法、遗传算法、蚁群算法等从复杂环境中从起始点到终点找到一条无碰撞的最佳路径。其中，A*算法在路径规划方面的缺点是随着搜索的范围加大，对于计算量也是几何性的递增，优点为对环境反应迅速，并且搜索出的路径直接，启发函数计算方式简单高效，可以借鉴。蚁群算法的优点是由较强的鲁棒性、对于处理动态环境下的避障有着较好的效果，缺点是算法的收敛时间较长、容易陷入局部最优解。履带式无人车场应用于抗灾救援、太空作业、作战搜集、隧道检查等特殊应用场景，在这些场景中，都会以路径规划路程最短为目标。但是，由于大幅度转弯对履带的损坏较大，并且履带车的转弯时间长，履带车路径规划方面不能忽视。
发明内容
发明目的：为了解决传统蚁群算法在进行全局路径规划时，迭代次数多，收敛速度慢，容易陷入局部最优的情况，本发明目的在于提供一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，使得履带车的路径规划算法的迭代次数更少，收敛速度加快，并且考虑履带车的转弯时间，最终获得耗时最短的最佳路径。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，包括如下步骤：
(1)获取车身周围障碍物位置信息，将规划区域进行网格切分，并根据障碍物位置信息将网格进行障碍物与可通过区域的标记，构建栅格地图；
(2)设置初始参数，包括蚂蚁数量、信息素启发因子、初始信息素浓度、期望启发因子、信息素挥发常数、最大的迭代次数、履带车的起始点S和终点E；
(3)将蚂蚁放在起始点S的位置上，并将起始点S的位置加入禁忌表中；
(4)在优化蚁群算法作用下进行履带车的路径规划，其中对于每个时刻t，要计算t时刻蚂蚁k在当前节点i选择下一个节点j的概率
并前往下一个节点；当蚂蚁k到达下一个节点j的时候，将节点i加入到禁忌表中；其中概率
采用的启发函数基于A*算法中的自适应比例进行优化，蚂蚁k每次在选择下一个节点时，会预估当前节点与终点E之间的距离，与终点E近的节点被赋予更大的权值；
(5)判断蚂蚁是否到达终点E，如果是，则根据禁忌表中的路径节点计算路径长短，否则继续寻找下一个节点直到找到终点E为止；循环所有蚂蚁，直到所有蚂蚁都遍历完成；
(6)结合履带车转弯时间代价函数，计算各路径的耗时，选择每轮迭代的最佳路径；
(7)判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，如果是，则结合履带车转弯代价，输出耗时最短的路径；否则重新规划路径，直到达到最大迭代次数，输出耗时最短的路径。
作为优选，所述步骤(4)中t时刻蚂蚁k在当前节点i选择下一个节点j的概率
利用下式计算：
其中，allowed(k)是蚂蚁k当前节点i周围能够选择的节点的集合，Tij(t)表示蚂蚁k在t时刻从节点i到节点j的信息素含量，ηij(t)是优化的启发函数，为启发权值与启发函数强度的乘积，α是信息素启发因子，β是期望启发因子。
作为优选，启发函数按照节点与终点E之间的距离来划分权重，呈比例分布。
作为优选，蚂蚁周围能够选择的节点是八个，按照与终点距离的由远至近设置的启发权值比例为1∶2∶2∶3∶3∶4∶4∶5。
进一步地，所述步骤(4)中对初始信息素分布进行如下优化：
其中，λij(0)表示从节点i到节点j上的初始信息素浓度，d(j，E)表示节点j到终点E之间的距离，xj、yj是节点j在栅格地图中的横、纵坐标，xE、yE是终点E在栅格地图中的横纵坐标，C为常数。
作为优选，履带车的转弯时间代价函数为：
其中，t2为履带车转弯时间，单位是s，n1是履带车转弯外侧驱动轮的转速，单位是r/min，n2是履带车转弯内侧主动轮的转速，单位是r/min，T是驱动轮的半径，单位是m，B为两侧履带中心间距，单位是m，G为履带车传动效率，θ为转向角度。
有益效果：本发明的好处在于：本发明针对蚁群算法前期的搜索工作的随机性导致算法收敛速度变慢，采用了优化信息素分布和优化启发函数的策略，降低了算法初始路径规划的盲目性和路径规划的效率。针对履带车特殊的应用场景，提出了以路径规划消耗时间最短为目标，提出了一种可以计算履带车转弯时间代价函数的计算方式，使得改进式蚁群算法更加适用于履带车的路径规划的应用场景。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程图。
图2为本发明实施例中履带车身周围环境栅格地图。
图3为本发明实施例中履带车转向运动分析示意图
图4为本发明实施例中改进蚁群算法节点选择方向示意图。
图5为本发明实施例中算例输出的履带车最佳路径图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
如图1所示，本发明实施例公开的一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，主要包括如下步骤：
步骤一：根据获取的激光雷达数据构建栅格地图。本步骤中，利用车载激光雷达传感器获取车身周围障碍物位置信息，将车载激光雷达采集到的障碍物位置信息和可通过区域进行数据处理，将规划区域切分成20×20的网格单元，坐标轴从左往右，从下往上标注，将其设置成相同单位长度的距离，用黑色代表车身环境的障碍物，白色代表车可通过区域。当障碍物不满一格时，将障碍物填满一格，构建栅格地图，如图2所示。利用车载GPS实现履带车自身的定位。
假设履带车的坐标为(Nx，Ny)，则履带车在栅格地图中的序列编码由下式得出：
式中，Num是序列编号，x代表栅格地图中当前节点的横坐标，y代表栅格地图中当前节点的纵坐标。
步骤二：在步骤一的基础上，设置初始参数：蚂蚁数量m，取50；信息素启发因子α，初始信息素浓度C，取10；期望启发因子β，取10；信息素挥发常数ρ，取0.7；最大的迭代次数为nmax，取100次。将全局信息素进行初始化，当前迭代次数n，启发函数强度为ε，信息素浓度λ，设置履带车的起点S和终点E等参数。
步骤三：将m只蚂蚁放在起始点S的位置上，并将起始点S的位置加入禁忌表Tabu中。
步骤四：在优化蚁群算法作用下进行履带车的路径规划，其中对于每个时刻t，要计算t时刻蚂蚁k在当前节点i选择下一个节点j的概率
并前往下一个节点；当蚂蚁k到达下一个节点j的时候，将节点i加入到禁忌表Tabu中。其中，当前蚂蚁k在当前节点i选择下一个节点j的概率
可用下式计算：
式中，Tij(t)表示当前第k只蚂蚁在t时刻从节点i到节点j的信息素含量，allowed(k)是蚂蚁k当前节点i周围能够选择的节点的集合，共有八个节点可供选择，具体选择方式如图4所示。α是信息素启发因子，β是期望启发因子，ηij(t)是本发明的优化启发函数。
在步骤四中，对于传统蚁群算法的改进有以下两个方面：
(1)优化启发函数ηij(t)采用基于A*算法中的自适应比例，启发权值与距离有关，距离越小，启发权值越大，蚂蚁k每次在选择下一个节点时，会预估当前节点与终点E之间的方向，与终点E近的栅格被赋予更大的权值，反之，被赋予更小的权值，蚂蚁k在选择下一个节点，选择权重更大的节点。例如终点E在当前蚂蚁k栅格的右下方，设置优化启发权值是1∶2∶2∶3∶3∶4∶4∶5，启发函数强度为ε，当前节点周围八个栅格的启发函数为：
当启发函数ηij(t)按照与终点E之间的距离来划分权重的时候，启发函数ηij(t)呈比例分布，更为合理，算法的全局性规划会更好。上式中，当前节点i的坐标为(xi，yi)，节点的上方节点为(xi，yi+1)，下方节点(xi，yi-1)，左边节点为(xi-1，yi)，右边节点为(xi+1，yi)，左上节点为(xi-1，yi+1)，左下节点为(xi-1，yi-1)，右上节点为(xi+1，yi+1)，右下节点为(xi+1，yi-1)，具体如图4所示。
(2)传统蚁群算法中，初始信息浓度是均匀分布，即λij(0)＝C，C为常数，一般情况下，取10，使得初始的搜索方向具有随机不确定性，导致大量蚂蚁资源的浪费。本发明对初始信息素分布进行了优化。
具体地，优化信息素分布如下：
其中，d(j，E)表示节点j到终点E之间的距离，xj、yj是节点j在栅格地图中的横、纵坐标，xE、yE是终点E在栅格地图中的横纵坐标。d(j,E)与终点E距离越近的节点其信息素浓度越高，为递增方式。经过优化过后的信息素分布可以加快蚁群算法收敛速度。
步骤五：判断蚂蚁是否到达终点E，如果是，则根据禁忌表Tabu中的路径节点计算路径长短，否则继续寻找下一个节点直到找到终点E为止。循环这代所有蚂蚁，直到所有蚂蚁都遍历完成。
步骤六：结合履带车转弯时间代价函数，计算各路径的耗时，选择每轮迭代的最佳路径。本步骤中，针对履带车自身的传感器获取障碍物信息，自身状态信息，根据履带车自身的两侧履带的初始速度，两侧之间的间距，主动轮半径等一些参数，计算履带车转弯时间代价函数。履带车转弯时间代价函数计算方式如下：
如图3所示，设履带车的转弯时间t2，转向角度θ，转弯外侧履带速度v1，单位是m/s，转向角速度ω1，单位rad/s，转弯内侧履带速度为v2，单位是m/s，转向角速度ω2，单位rad/s，车辆质心的速度v，单位是m/s，单位rad/s，B为两侧履带中心间距，单位m，驱动轮半径为r，单位m，车辆的转向半径是R，由运动学原理可得：
转弯履带的速度为：
由履带车的运动学原理可得：
将v1，v2式代入上式中可得：
实际情况中，传动效率也需考虑，一般取值为90％，为G。则可得
式中：n1是履带车转弯外侧驱动轮的转速，单位是r/min，n2是履带车转弯内侧主动轮的转速，单位是r/min，因为履带车实现转弯运动，所以n1>n2一直成立，此时应该将单位换算成r/s。上式为履带车的转向时间计算方式，转向角度θ，可由传感器测得，由上式可计算得履带车的转弯时间。
步骤七：判断当前迭代次数n，是否达到最大迭代次数nmax，如果是，结合履带侧转弯代价，输出耗时最短的路径；如果不是，重新规划路径，直到n＝nmax，输出最短路径，如图5所示。
Claims (6)
1.一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)获取车身周围障碍物位置信息，将规划区域进行网格切分，并根据障碍物位置信息将网格进行障碍物与可通过区域的标记，构建栅格地图；
(2)设置初始参数，包括蚂蚁数量、信息素启发因子、初始信息素浓度、期望启发因子、信息素挥发常数、最大的迭代次数、履带车的起始点S和终点E；
(3)将蚂蚁放在起始点S的位置上，并将起始点S的位置加入禁忌表中；
(4)在优化蚁群算法作用下进行履带车的路径规划，其中对于每个时刻t，要计算t时刻蚂蚁k在当前节点i选择下一个节点j的概率
并前往下一个节点；当蚂蚁k到达下一个节点j的时候，将节点i加入到禁忌表中；其中概率
采用的启发函数基于A*算法中的自适应比例进行优化，蚂蚁k每次在选择下一个节点时，会预估当前节点与终点E之间的距离，与终点E近的节点被赋予更大的权值；
(5)判断蚂蚁是否到达终点E，如果是，则根据禁忌表中的路径节点计算路径长短，否则继续寻找下一个节点直到找到终点E为止；循环所有蚂蚁，直到所有蚂蚁都遍历完成；
(6)结合履带车转弯时间代价函数，计算各路径的耗时，选择每轮迭代的最佳路径；
(7)判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，如果是，则结合履带车转弯代价，输出耗时最短的路径；否则重新规划路径，直到达到最大迭代次数，输出耗时最短的路径。
2.根据权利要求1所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，所述步骤(4)中t时刻蚂蚁k在当前节点i选择下一个节点j的概率
利用下式计算：
其中，allowed(k)是蚂蚁k当前节点i周围能够选择的节点的集合，Tij(t)表示蚂蚁k在t时刻从节点i到节点j的信息素含量，ηij(t)是优化的启发函数，为启发权值与启发函数强度的乘积，α是信息素启发因子，β是期望启发因子。
3.根据权利要求2所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，启发函数按照节点与终点E之间的距离来划分权重，呈比例分布。
4.根据权利要求3所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，蚂蚁周围能够选择的节点是八个，按照与终点距离的由远至近设置的启发权值比例为1:2:2:3:3:4:4:5。
5.根据权利要求1所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，所述步骤(4)中对初始信息素分布进行如下优化：
其中，λij(0)表示从节点i到节点j上的初始信息素浓度，d(j,E)表示节点j到终点E之间的距离，xj、yj是节点j在栅格地图中的横、纵坐标，xE、yE是终点E在栅格地图中的横纵坐标，C为常数。
6.根据权利要求1所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，履带车的转弯时间代价函数为：
其中，t2为履带车转弯时间，单位是s，n1是履带车转弯外侧驱动轮的转速，单位是r/min，n2是履带车转弯内侧主动轮的转速，单位是r/min，r是驱动轮的半径，单位是m，B为两侧履带中心间距，单位是m，G为履带车传动效率，θ为转向角度。
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