[发明专利]一种巡检机器人路线规划方法及装置

权利要求书

1.一种巡检机器人路线规划方法，其特征在于，包括：

S1：通过预置适应度函数计算预置巡检路线父代群体中个体的适应度值；

S2：对复制后的所述预置巡检路线父代群体以远亲交配的方式进行交叉运算，并通过轮盘赌算法进行群体选择，得到第一子代群体；

S3：采用预置自适应概率对所述第一子代群体进行变异运算，得到第二子代群体；

S4：判断所述第二子代群体是否满足预置数量要求，若是，则执行步骤S5，若否，则以所述第二子代群体作为所述预置巡检路线父代群体，执行步骤S2-S3；

S5：根据预置淘汰算子删除复制后的所述第二子代群体中的不良个体，得到第三子代群体，将对所有所述不良个体进行逆转变异后得到的更新群体加入到所述第三子代群体中；

S6：判断是否在迭代预置次数后未出现更优子代个体，若是，则将所述第三子代群体进行适应度计算，得到最大适应度值对应的最优巡检路线，若否，则执行步骤S1-S5。

2.根据权利要求1所述的巡检机器人路线规划方法，其特征在于，步骤S1，之前还包括：

S01：从实际环境中获取几何特征，绘制出预置拓扑地图，所述几何特征包括线段和角点；

S02：将所述预置拓扑地图中机器人不可触碰的区域进行模糊化处理，得到障碍区域；

S03：在所述预置拓扑地图中的预置可行区域绘制实际巡检路线，所述实际巡检路线包括直角弯道；

S04：在所述预置拓扑地图中绘制机器人停靠点，所述停靠点的数量为多个。

3.根据权利要求1所述的巡检机器人路线规划方法，其特征在于，步骤S1，之前还包括：

对预置拓扑地图中的停靠点进行无重复性编号；

根据所述预置拓扑地图和所述停靠点生成所述预置巡检路线父代群体。

4.根据权利要求1所述的巡检机器人路线规划方法，其特征在于，步骤S2，包括：

根据预置适配值对所述预置巡检路线父代群体进行复制操作；

对复制后的所述预置巡检路线父代群体采用预置距离概率进行交叉运算，得到交叉子代群体，所述预置距离概率根据所述预置巡检路线父代群体中个体之间的距离值计算得到；

根据所述轮盘赌算法对所述交叉子代群体进行选择运算，得到所述第一子代群体。

5.根据权利要求1所述的巡检机器人路线规划方法，其特征在于，步骤S3，之前还包括：

根据预置概率函数计算得到所述预置自适应概率，所述预置概率函数为：

其中，P_m为所述预置自适应概率，P_max为变异概率最大值，λ为预置固定常数，U为预设最大迭代次数，u为当前迭代次数，且u∈[1,U]。

6.一种巡检机器人路线规划装置，其特征在于，包括：

适应度计算模块，用于通过预置适应度函数计算预置巡检路线父代群体中个体的适应度值；

交叉选择模块，用于对复制后的所述预置巡检路线父代群体以远亲交配的方式进行交叉运算，并通过轮盘赌算法进行群体选择，得到第一子代群体；

变异模块，用于采用预置自适应概率对所述第一子代群体进行变异运算，得到第二子代群体；

第一判断模块，用于判断所述第二子代群体是否满足预置数量要求，若是，则触发淘汰逆转模块，若否，则以所述第二子代群体作为所述预置巡检路线父代群体，触发交叉选择模块；

淘汰逆转模块，用于根据预置淘汰算子删除复制后的所述第二子代群体中的不良个体，得到第三子代群体，将对所有所述不良个体进行逆转变异后得到的更新群体加入到所述第三子代群体中；

第二判断模块，用于判断是否在迭代预置次数后未出现更优子代个体，若是，则将所述第三子代群体进行适应度计算，得到最大适应度值对应的最优巡检路线，若否，则触发所述适应度计算模块。