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公开(公告)号：CN115857516B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310191246.0
申请日：2023-03-02
申请人： 之江实验室
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开一种结合牛耕式运动与遗传算法的全覆盖路径规划方法和装置，该方法包括：步骤一，对环境地图进行障碍物膨化处理，生成栅格地图；步骤二，在确定完机器人在环境地图的任务目标区域后，对栅格地图进行编码处理；步骤三，采用传统的牛耕式运动方式进行运动，生成代表机器人移动路径的多条初代染色体，作为遗传算法的初代种群；步骤四，对生成的多条初代染色体进行选择操作，并采用轮盘赌的方式生成下一代种群；步骤五，对生成的下一代种群进行交叉和变异操作，后重复步骤四至步骤五，进行种群代数优化，当种群代数达到最大值后，获得最终规划路径。本发明能够有效解决机器人在储罐、桥梁上探伤、除锈等诸多任务场景。
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公开(公告)号：CN115049688A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210981480.9
申请日：2022-08-16
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了基于强化学习思想的栅格地图区域划分方法及装置，可应用于由圆柱曲面展平生成的栅格地图。本发明将栅格地图转化为矩阵处理，通过设置标记矩阵（标记各栅格当前轮次是否已被划分）和划分矩阵（记录各栅格当前累计的评估值），进行多轮次迭代划分，即每轮次划分时参考上轮次的划分评价结果、划分后对本轮次划分结果按约束条件的符合程度进行奖惩评估，并在迭代结束后对部分栅格进行调整优化处理，确保了在机器人初始位置和数目随机时，所得各划分任务区域面积相近，且各区域间不相交、区域内部全连通。
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公开(公告)号：CN115857516A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310191246.0
申请日：2023-03-02
申请人： 之江实验室
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开一种结合牛耕式运动与遗传算法的全覆盖路径规划方法和装置，该方法包括：步骤一，对环境地图进行障碍物膨化处理，生成栅格地图；步骤二，在确定完机器人在环境地图的任务目标区域后，对栅格地图进行编码处理；步骤三，采用传统的牛耕式运动方式进行运动，生成代表机器人移动路径的多条初代染色体，作为遗传算法的初代种群；步骤四，对生成的多条初代染色体进行选择操作，并采用轮盘赌的方式生成下一代种群；步骤五，对生成的下一代种群进行交叉和变异操作，后重复步骤四至步骤五，进行种群代数优化，当种群代数达到最大值后，获得最终规划路径。本发明能够有效解决机器人在储罐、桥梁上探伤、除锈等诸多任务场景。
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公开(公告)号：CN115542897A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211137238.X
申请日：2022-09-19
申请人： 之江实验室
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明属于单机器人全覆盖路径规划领域，公开了一种基于牛耕式运动的全覆盖路径规划方法，以路径长度最短（路径重复率较低）为目标的、基于牛耕式运动的单机器人全覆盖路径规划方法，可应用于机器人扫地、除锈、扫雷、探伤等环境已知的二维平面场景。本方法在栅格地图上进行，通过机器人的牛耕式运动，并在陷入死区时更新未遍历栅格集合，之后对已生成路径进行路径插入操作，以及A*算法逃离死区的方式，获取一条路径重复率较低的规划路径。本发明能够在具有较复杂的区域边界、障碍物的二维已知环境下获取一条长度较短（路径重复率较低）的单机器人全覆盖路径。
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公开(公告)号：CN115049688B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210981480.9
申请日：2022-08-16
申请人： 之江实验室
摘要： 本发明公开了基于强化学习思想的栅格地图区域划分方法及装置，可应用于由圆柱曲面展平生成的栅格地图。本发明将栅格地图转化为矩阵处理，通过设置标记矩阵（标记各栅格当前轮次是否已被划分）和划分矩阵（记录各栅格当前累计的评估值），进行多轮次迭代划分，即每轮次划分时参考上轮次的划分评价结果、划分后对本轮次划分结果按约束条件的符合程度进行奖惩评估，并在迭代结束后对部分栅格进行调整优化处理，确保了在机器人初始位置和数目随机时，所得各划分任务区域面积相近，且各区域间不相交、区域内部全连通。
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公开(公告)号：CN115014362B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210946915.6
申请日：2022-08-09
申请人： 之江实验室
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明属于单机器人全覆盖路径规划领域，涉及一种基于合成单元的牛耕式全覆盖路径规划方法和装置，该方法包括：步骤一，基于机器人的平面目标作业区域，构建坐标系化的栅格地图；步骤二，对栅格地图进行按行划分，生成若干个基本路径片段集合并对两两基本路径片段集合之间进行判断后合并处理得到合成单元，同时确定机器人遍历起始单元；步骤三，基于合成单元间的相邻关系，生成拓扑地图，机器人利用所述拓扑地图，采用基于贪心算法的方式，通过三次求解旅行商问题，得到机器人的最终规划路径。本发明降低了规划最终路径的重复率，解决了现有方法在旅行商问题求解时，需要进行多次求解，严重影响了机器人的作业效率的问题。
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公开(公告)号：CN115014362A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210946915.6
申请日：2022-08-09
申请人： 之江实验室
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明属于单机器人全覆盖路径规划领域，涉及一种基于合成单元的牛耕式全覆盖路径规划方法和装置，该方法包括：步骤一，基于机器人的平面目标作业区域，构建坐标系化的栅格地图；步骤二，对栅格地图进行按行划分，生成若干个基本路径片段集合并对两两基本路径片段集合之间进行判断后合并处理得到合成单元，同时确定机器人遍历起始单元；步骤三，基于合成单元间的相邻关系，生成拓扑地图，机器人利用所述拓扑地图，采用基于贪心算法的方式，通过三次求解旅行商问题，得到机器人的最终规划路径。本发明降低了规划最终路径的重复率，解决了现有方法在旅行商问题求解时，需要进行多次求解，严重影响了机器人的作业效率的问题。
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