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1、近些年,隨著人工智能的發(fā)展,機(jī)器人在現(xiàn)代生活中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛(例如工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、航空航天等方面)。而路徑優(yōu)化則是機(jī)器人實(shí)施各種操作最基本的環(huán)節(jié),其本質(zhì)是在充滿障礙物的環(huán)境中,按照一定的技術(shù)指標(biāo)(例如:路徑最短,時(shí)間最少,花費(fèi)最小等),找到一條滿足特定技術(shù)指標(biāo)的從起點(diǎn)到終點(diǎn)和障礙物之間無(wú)碰撞的路徑。本課題主要從以下幾個(gè)方面來(lái)討論該問(wèn)題:
(1)優(yōu)化環(huán)境的選擇:通常情況下,路徑優(yōu)化環(huán)境狀態(tài)通常分為靜態(tài)環(huán)境和動(dòng)態(tài)環(huán)境,靜態(tài)環(huán)境
2、一般是指障礙物不隨著時(shí)間的變化而變化,而動(dòng)態(tài)環(huán)境則是指障礙物隨著時(shí)間的變化而變化。本課題是從基礎(chǔ)出發(fā),選擇靜態(tài)環(huán)境作為研究背景,研究該狀態(tài)下路徑優(yōu)化的一般過(guò)程。
(2)問(wèn)題的處理:路徑優(yōu)化問(wèn)題通常涉及的優(yōu)化指標(biāo)并不僅僅只有一個(gè),在本課題中主要考慮安全性指標(biāo)和路徑最短指標(biāo)。這兩個(gè)優(yōu)化指標(biāo)可以整體作為單目標(biāo)來(lái)處理,此時(shí)用總的懲罰函數(shù)來(lái)對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行評(píng)價(jià)。在前期的工作中主要使用靜態(tài)懲罰函數(shù),而后期在克服靜態(tài)懲罰函數(shù)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上用動(dòng)態(tài)函
3、數(shù)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行闡述。另一方面,由于評(píng)價(jià)指標(biāo)的非單一性,可以應(yīng)用多目標(biāo)優(yōu)化來(lái)處理該問(wèn)題。由于最短路徑、路徑安全性這兩個(gè)指標(biāo)是相互矛盾并且不能同時(shí)滿足的,那么就需要一些方法來(lái)滿足不同使用者的需求,因此在本課題后期工作中把這些優(yōu)化指標(biāo)看成多目標(biāo)問(wèn)題。多目標(biāo)優(yōu)化能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)對(duì)多個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化,并對(duì)這些目標(biāo)進(jìn)行協(xié)調(diào),設(shè)計(jì)者選擇的算法每運(yùn)行一次都會(huì)產(chǎn)生一組Pareto最優(yōu)解,使用者可以根據(jù)自己對(duì)優(yōu)化指標(biāo)的要求來(lái)選擇合適的解。
(3)曲線的選擇
4、:在路徑優(yōu)化中確保產(chǎn)生路徑的光滑性是機(jī)器人導(dǎo)航過(guò)程中至關(guān)重要的條件。目前,大多數(shù)的研究者致力于尋找最短路徑、最小時(shí)間花費(fèi)的路徑、最安全的路徑等,但這些條件往往會(huì)使產(chǎn)生的路徑不連續(xù)或者不光滑等,因此尋找合適的曲線來(lái)描述路徑具有很重要的意義。用于描述路徑的曲線有多種,例如:Bezier曲線、Ferguson曲線、η3曲線等,本課題用Bezier曲線、Ferguson曲線和η3曲線進(jìn)行比較,通過(guò)不同曲線在路徑優(yōu)化中的應(yīng)用,得出比較適合問(wèn)題的曲
5、線,以在之后的應(yīng)用中用該曲線來(lái)描述路徑。
(4)路徑優(yōu)化的方法:路徑規(guī)劃的方法有多種,傳統(tǒng)的方法有柵格法、人工勢(shì)場(chǎng)法等。近些年來(lái),啟發(fā)式算法、人工智能算法等逐漸應(yīng)用到路徑規(guī)劃中。粒子群優(yōu)化算法由于其具有個(gè)體數(shù)目少、計(jì)算簡(jiǎn)單、全局尋優(yōu)能力強(qiáng)、收斂速度快、魯棒性好等特點(diǎn),在各類多維連續(xù)空間優(yōu)化問(wèn)題上均取得非常好的效果。為了克服標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法存在的缺點(diǎn),本課題提出一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法—?jiǎng)討B(tài)多組群粒子群優(yōu)化算法(DMS-PSO)
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