[发明专利]一种工业巡检机器人路径规划方法及系统

权利要求书

1.一种工业巡检机器人路径规划方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤一、根据实际环境利用栅格划分区域，构建工业机器人巡检时的虚拟地图模型；

步骤二、根据巡检需求，标记工业机器人巡检时的起始地点和目的地点；

步骤三、利用路径规划模型获取工业机器人的最优巡检路径；

步骤四、根据制定的路径进行巡检。

2.根据权利要求1所述的一种工业巡检机器人路径规划方法，其特征在于，

将工业机器人实际工作环境划分为多个部分，并形成实际环境与构建的虚拟环境一一映射的关系；

构建二维平面坐标图，在映射过程中，利用1表示不可通行或具有障碍物的区域，0表示通行无障碍的自由区域，从而将划分出来的多个部分转化为数字量化的数值空间；

巡检过程中，工业机器人通过安装在自身头部的摄像机，对现场作业的情况进行图像数据的采集，并通过无线传输技术实时的将数据传输至后台服务器中进行运算处理；服务器中包括图像处理模型，用于对接收到的图像进行识别分类，并购根据输出的结果与正常作业下的图像进行比对，从而判断出当前作业下是否有故障产生；当产生故障时，工业机器人触发自身携带的警报器，发出故障警告，从而协助维护人员对现场故障进行及时的排查处理。

3.根据权利要求1所述的一种工业巡检机器人路径规划方法，其特征在于，

利用所述路径规划模型获取最优巡检路径的方式具体为：

步骤1、获取一条相对最优路径，并提高该路径上的信息素初始值；

步骤2、初始化相关参数，所述相关参数包括：迭代次数、信息素因子、启发函数因子；

步骤3、将用于进行搜索的蚂蚁编码后置于起点进行搜索；

步骤4、根据转移概率选择下一个节点；

步骤5、任意一个蚂蚁在完成搜索后，更新信息素；

步骤6、判断是否达到最大迭代次数，若判断结果为是，则保存并输出最优路径；反之，跳转至步骤4。

4.根据权利要求3所述的一种工业巡检机器人路径规划方法，其特征在于，

所有蚂蚁在完成一次搜索后，通过挥发旧的信息素和添加每只蚂蚁储存的信息素对全局信息素进行更新，更新表达式为：

τ_ij(t+n)＝(1-ρ)*τ_ij(t)+Δτ_ij(t，t+n)

式中，ρ表示信息素挥发因子，ρ越大，则信息素挥发速度越快，ρ越小，则信息素挥发速度越慢；(t，t+n)表示经过n步后蚂蚁完成一次循环；表示经过一次循环后第k只蚂蚁走过路径上的信息素增加量。

5.根据权利要求3所述的一种工业巡检机器人路径规划方法，其特征在于，

获取最优巡检路径时，还包括估价函数，即：

f(n)＝g(n)+h(n)

式中，f(n)表示从初始状态经由状态n到目标状态的估计代价函数，g(n)表示在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价；h(n)表示从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。

6.根据权利要求3所述的一种工业巡检机器人路径规划方法，其特征在于，

采用动态调整方式对信息素挥发因子进行更新，表达式为：

式中，GDm_t表示第t次迭代中观点参数的平均值；GDm_t-1表示第t-1次迭代中观点参数的平均值；ρ_t-1表示更新前的信息素挥发因子。

7.根据权利要求3所述的一种工业巡检机器人路径规划方法，其特征在于，

蚂蚁在前行的过程中，对下一个节点的选择的转移概率为：

式中，allowed_k表示蚂蚁k可以选择的节点；表示蚂蚁从当前节点i前往下一个节点j的概率；τ(i，j)表示当前路径上的信息素浓度；α表示信息素因子；β表示启发函数因子；表示启发函数。