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一种目标收拣三维路径规划方法、设备及存储介质 

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申请/专利权人:华南理工大学

摘要:本发明公开了一种目标收拣三维路径规划方法、设备及存储介质,包括:通过视觉识别系统得到各目标的三维空间坐标;遍历目标的次序排列进行整数编码;结合末端夹爪的工作轨迹以及目标竖直方向上的位置波动,分别定义末端夹爪的工作轨迹模型和路径模型;将目标收拣三维路径规划问题转化为类旅行商问题,建立路径最小化优化函数f;针对传统的模拟退火算法的局限性,在内循环环节、扰动机制及缺少记忆功能三个方面对算法进行改进;使用改进的模拟退火算法对函数f进行优化,返回最佳路径Cbest以及目标函数最优解fCbest。本发明适用于农作物的采摘、收拣路径规划,工业流水线的工件收拣路径规划等。

主权项:1.一种目标收拣三维路径规划方法,其特征在于,包括:获得各个待收拣目标的三维空间坐标;遍历目标按照次序排列进行整数编码;结合机器人末端夹爪的预设工作轨迹及目标竖直方向上的位置波动,分别定义末端夹爪的工作轨迹模型和路径模型;构建目标收拣路径最小优化函数f;采用改进的模拟退火算法对最小优化函数进行优化,得到最佳路径Cbest以及最小优化函数最优解fCbest;所述改进的模拟退火算法,具体改进点在于以下三个方面:设置采样稳定条件,使得采样次数根据当前所解得情况灵活处理,采样稳定条件定义为:同一温度T下局部解未被提高的次数nummax,设置一个局部解未被提高计数器num,当num达到上限L时跳出当前温度T的内循环;设置三种扰动机制,分别为随机将两元素互换、单元素进行移位及序列子集反序,对初始解C以同等概率执行该三种扰动机制,以此产生新解C′;设置全局最优解,初始化为0,在搜索过程中将当前所得解与全局最优解进行比较,若当前所得解计算的路径最小化优化函数f1值小于全局最优解计算的路径最小化优化函数f2值,则将前者更新为全局最优解;所述改进的模拟退火算法,包括:S5.1定义初始温度T0,终止温度Tend,定义记忆器Cbest=C,定义冷却因子q,当前温度的迭代次数Lcurrent=0,每个温度T值的最大迭代次数L,退火次数cnt=0;S5.2设置采样稳定条件,初始化局部解未被提高次数计数器num=0,设置同一温度T下局部解未被提高的最大次数nummax;S5.3随机生成初始解C,计算目标函数fC;S5.4对初始解C以同等概率执行:1随机两元素互换;2单元素移位;3序列子集反序三种扰动机制,产生新解C′,再次计算目标函数fC′;S5.5计算差值Δf=fC′-fC,如果Δf<0,表示路径得到优化,局部解未被提高次数计数器重新置零num=0,接受新解C=C′,Cbest=C,fCbest=fC,跳转至S5.7;S5.6如果Δf≥0,表示路径未得到优化,num=num+1,然后按Metropolis准则接受新解,以概率值PΔf=exp-ΔfTk接受新解C=C′,如果num≥nummax,则结束当前温度下的内循环,跳转至S5.8;S5.7Lcurrent=Lcurrent+1,如果Lcurrent<L,表示尚未结束内循环,跳转至S5.4,否则继续执行;S5.8cnt=cnt+1,按照下式更新温度T;T=q×TS5.9判断是否满足终止条件,如果当前温度T<Tend,则返回最佳路径Cbest以及目标函数最优解fCbest,否则跳转至S5.4。

全文数据:

权利要求:

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