[发明专利]一种基于强化学习的节点处钢筋智能避障排布方法

说明书

发明提供一种基于强化学习的节点处钢筋智能避障排布方法。该方法包括离散化表示钢筋、使用改进的Q‑learning算法进行主轴方向钢筋智能排布、使用改进的Q‑learning算法进行次轴方向钢筋智能排布、将排布结果保存为钢筋轨迹、对钢筋轨迹做出修正和输出修正钢筋轨迹等步骤。该方法解决了现有钢筋碰撞检测技术中存在的自动化程度较低、精准性不足以及仅仅能检测碰撞但是不能对碰撞情况做出修正等问题。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，特别涉及一种基于强化学习的节点处钢筋智能避障排布方法。

背景技术

在建筑行业中，钢筋在建筑物中发挥着极为关键的作用。然而在设计阶段，因为建筑图纸繁多、设计人员交流不足以及其他种种原因，设计得到的钢筋图纸有时会出现施工阶段发现其钢筋设计并不符合实际应用的多种问题。其中，最常见的问题之一是设计得到的钢筋在实际排布时相互碰撞或者与其他构件相碰撞。这给施工造成了极大的阻碍，不仅延误了工期，还会造成巨大的经济损失。

因此，如何在设计阶段避免钢筋碰撞对于施工极为关键。各结构辅助设计软件开发厂商也为了解决该问题而付出大量的精力，开发了特定算法并且在软件中实现了一定的效果。当前阶段，解决方案中较为具有代表性的算法表述如下：基于构件中心，该算法采用某个特定形状和尺寸的几何外包盒去判断不同构件之间是否存在相交的状态。软件实现方面较具有代表性的则是REVIT软件，上述软件可以进行结构设计中的碰撞检测，进一步生成碰撞列表。

然而，上述方案仍然具有较大的局限性。该方案仅能进行结构的碰撞检测，生成的碰撞列表仍然需要由结构设计人员结合之前未产生碰撞的图纸，重新进行布筋设计。另外，若重新设计的结果经过碰撞检测仍然存在问题，则还需要进行重新设计。上述方案对某些工程的钢筋排布设计依旧不能产生很大的帮助。

节点是结构设计的基础而又较为复杂的部分。一方面，节点是普遍存在于结构设计中的，另一方面，节点的计算又是结构计算的基础。如果能够妥善解决节点处钢筋的碰撞问题，那么整个结构的智能化钢筋排布就是可期的。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于强化学习的节点处钢筋智能避障排布方法，以解决现有技术中存在的问题。

为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种基于强化学习的节点处钢筋智能避障排布方法，包括以下步骤：

1)根据结构设计图纸，将待检测节点处的钢筋与构件离散化表示。其中，所述钢筋包括柱内纵筋、主轴方向钢筋和次轴方向钢筋。所述构件包括预埋件、型钢和连接板。

2)根据步骤1)的离散化结果，将柱内纵筋及构件视为障碍物，使用改进的Q-learning算法进行主轴方向钢筋的智能排布。

3)将步骤2)中主轴方向钢筋的排布结果、柱内纵筋和构件视为障碍物，使用改进的Q-learning算法进行次轴方向钢筋的智能排布。

4)将步骤2)和3)所得主轴方向钢筋和次轴方向钢筋的排布结果保存为钢筋轨迹。

5)对钢筋轨迹进行修正。

6)输出修正后的钢筋轨迹。

进一步，步骤1)中，根据原始设计图纸，将二维坐标建模为实际空间的三维坐标。并将钢筋的轨迹坐标和构件的外表面坐标离散化为以基本单位表示的若干坐标点。

进一步，离散化以钢筋最大直径为基本单位长度。对待排布钢筋的起始点及终止点坐标、柱内纵筋的全体坐标以及各构件的外表面坐标进行如下式处理：