[发明专利]一种适用于灾后环境的多机器人多目标点救援路径规划方法

权利要求书

1.一种适于灾后环境的多机器人多目标点救援路径规划方法，其特征在于如下所述的两个阶段：

目标点分类阶段：在工作空间中，针对每个机器人，将其最大搜索范围内的目标点划分为一类，看成一个子任务，根据具体的分配准则，可以将需要救援的目标点划分为多个子任务；

基于微粒群优化的多机器人多目标点救援路径规划阶段：将每个救援路径看成一个微粒，对微粒进行整数编码，通过取余等解码操作，获取每个子任务的救援分配情况；将机器人所能救援的目标点的个数作为适应度函数，执行基于整数微粒群优化的多机器人多目标优化方法，确定机器人对各个子任务以及目标点的救援顺序，从而得到最终的救援顺序。

2.根据权利要求1所述的目标点分类方法，其特征在于，在规划路径之前，根据目标点之间的距离，将在机器人最大搜索半径范围内的目标点划分到同一个子任务中，由此，可以将需要救援的目标点分为若干个子任务，执行步骤如下：

步骤1：从目标点序列中，任选一个目标点i，并计算序列中所剩目标点与目标点i之间的距离L；

步骤2：判断L与机器人最大搜索半径R_m之间的大小关系，如果L<R_m，则将该目标点与目标点i分到同一个子任务中，并从目标点序列中将其删除；如果没有一个满足L<R_m的目标点，则目标点i自成一个子任务。

步骤3：判断目标点i所在子任务中的目标点个数是否大于设定值如果大于，则计算该子任务中每个目标点与其他目标点之间的距离之和，并按照从小到大的顺序排列，保留前面个，其余不被选择的目标点则重新放回目标点序列中，转步骤1；否则，如果小于，转步骤4；

步骤4：判断目标点序列中是否还有目标点没被分配，如果没有，则结束；否则，转步骤1。

3.根据权利要求1所述的基于微粒群优化的多机器人多目标点救援路径规划策略，其特征在于采用微粒群优化方法搜索粒子的位置，以第i个微粒为例，表现为循环执行如下步骤：

步骤1：根据设定值，将目标点分为若干类，形成不同的子任务；

步骤2：初始化微粒的各个参数；初始化微粒的个体和全局极值；

步骤3：采用整数微粒群位置和速度更新公式，产生新的微粒位置；

步骤4：采用所提解码方法将微粒解码，并计算微粒的适应值；

步骤5：更新微粒的全局极值和个体极值；

步骤6：判断算法是否达到最大迭代次数，如果是，输出最优值；否则，返回步骤2。

4.根据权利要求1所述的基于微粒群优化的多机器人多目标点救援路径规划策略，其特征在于采用新的微粒解码方法来得到机器人的救援顺序，以第i个微粒X_i为例，假设采用M个机器人执行救援任务，表现为循环执行如下步骤：

步骤1：选取X_i前U(U为子任务的数量)个整数序列，即(x_i1,x_i2,…,x_iU)，该序列中的整数一次对M执行取余操作，并在取余操作后加1，即Mod(x_ij,M)+1，由此，依次解码得到一个序列，表示为各个子任务分配到每个机器人救援的情况；

步骤2：对解码后的序列，如果存在两个或者两个以上的子任务被分配给同一个机器人，则对上述子任务解码前的整数，按照从大到小的顺序进行排序，排序结果表示救援的先后顺序，越大表示越先得到救援；

步骤3：从X_i中选取第U+1之后的所有整数序列，针对各个子任务中的目标点，假设第一个子任务需要救援N₁个目标点，从x_i(U+1)开始依次往后选取N₁个整数，对这N₁个整数按照大小依次排序，最大的标记为1，最小的标记为N₁，由此可以得到一个序列，其中，整数标记序号表示目标点被救援的次序；采用相同方法，依次选取N₂，N₃，…，N_U个，进行排序，可以得到整个救援行动的目标点救援顺序。