[发明专利]基于人工智能的机器人智能控制系统及控制方法有效

专利信息
申请号: 202310262675.2 申请日: 2023-03-17
公开(公告)号: CN116460830B 公开(公告)日: 2023-10-20
发明(设计)人: 梁旭;刘震;黄明;刘师杭 申请(专利权)人: 北京信息科技大学;大连交通大学
主分类号: B25J9/08 分类号: B25J9/08;B25J9/16;B25J13/08
代理公司: 北京鑫知翼知识产权代理事务所(普通合伙) 11984 代理人: 孙长江
地址: 100096 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 人工智能 机器人 智能 控制系统 控制 方法
【权利要求书】:

1.基于人工智能的机器人智能控制系统,其特征在于,包括迷宫设计模块、机器人属性设定模块、个体设计模块、种群设计模块以及机器人行进模块;其中,各个模块之间通过电气和/或无线网络方式连接;

所述迷宫设计模块用于预先为机器人移动设计训练用的模拟数字迷宫;并将设计好的模拟数字迷宫发送至机器人行进模块;

所述机器人属性设定模块用于预先为机器人设定若干基本属性;并将机器人的基础属性设定发送至机器人行进模块;

所述个体设计模块用于设定遗传算法中每个个体的个体特征;并将每个个体的染色体编码设计方式发送至种群设计模块;

所述种群设计模块根据个体特征设计遗传算法的种群特征;并将种群排序后所有个体数组发送至机器人行进模块;

所述机器人行进模块用于实时根据个体的染色体片段数据为机器人进行动作决策。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的机器人智能控制系统,其特征在于,所述迷宫设计模块设计的模拟数字迷宫包括墙和若干通路;所述模拟数字迷宫包括一条已经规划好的机器人行进路线;

在所述模拟数字迷宫中,机器人的视觉传感器在检测到墙靠近时被激活;将模拟数字迷宫中的环境划分为起点、终点、墙以及通路;其中,通路有两种类型,即处于提前设计好的规划路线上,是机器人计划通过的道路,另一种是机器人尽量需要避免通过的道路。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的机器人智能控制系统,其特征在于,所述模拟数字迷宫中各个环境使用数字化表达;以1代表墙,2代表起点,3代表预先规划好的行进路线上的通路;4代表终点以及0代表不在预先规划行进路线上的通路。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的机器人智能控制系统,其特征在于,所述机器人属性设定模块为机器人设定的基本属性包括机器人所在位置、机器人运动方式、机器人朝向、机器人最大移动步数、机器人当前步数以及机器人行进路线;所述机器人运动方式包括水平移动、顺时针旋转以及逆时针旋转;机器人的朝向随着机器人的顺时针或逆时针旋转而发生变化。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的机器人智能控制系统,其特征在于,所述个体设计模块对机器人移动指令的采用二进制表达的方式为:使用00代表停止、01代表前进、10代表顺时针转动以及10代表逆时针转动;

预先设置64种可能的传感器输入组合;对于每种不同的传感器状态组合,使用两位二进制数进行动作的表达;即共使用128位二进制进行个体染色体的存储;利用遗传算法的基本原理,通过不断地进行变异和交叉,操作作为个体的染色体序列;当过程完成后,再对其进行逆编码,实现对机器人的控制。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的机器人智能控制系统,其特征在于,所述种群设计模块设计遗传算法的种群特征的方式为:

首先将个体数组中的所有个体,按个体适应度的大小从高到低排序,再将特定适应度排序的个体返回;当方法中的参数为0时,返回种群中适应度最高的个体。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的机器人智能控制系统,其特征在于,所述机器人行进模块对动作决策的方式为:

在找到起点以后,获取机器人初始的横坐标以及纵坐标位置;再对机器人的下一个行为动作进行判断;在判断了每个传感器是否感应到墙之后,再将传感器组合用二进制数字来表达出来;每个传感器均对应着六位二进制数其中的某一位数字;当传感器感受到墙时,二进制数的对应位用1来表示,反之则用0来表示;每个动作在个体染色体中用两位二进制数来表示,构成了一个表示每种传感器感应组合动作的128数组数组,利用个体染色体的指针,在个体染色体的128位数组当中,找到传感器组合所对应的动作;指针的数值大小,代表应该在个体染色体中对应着这个数组中的第几个动作,从而使机器人根据传感器的信号,判断应执行何种动作。

8.根据权利要求1-7任意一项所述的基于人工智能的机器人智能控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一:迷宫设计模块预先为机器人移动设计训练用的模拟数字迷宫;

步骤二:机器人属性设定模块预先为机器人设定若干基本属性;

步骤三:个体设计模块预先设定遗传算法中每个个体的个体特征的编码形式;

步骤四:种群设计模块根据个体特征设计遗传算法的种群特征;

步骤五:所述机器人行进模块实时根据个体的染色体片段数据为机器人进行动作决策。

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