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    無(wú)人快遞機(jī)器人路徑規(guī)劃算法研究綜述

    2022-02-21 02:25:40陳鍵CHENJian
    價(jià)值工程 2022年5期
    關(guān)鍵詞:障礙物無(wú)人遺傳算法

    陳鍵CHEN Jian

    (重慶交通大學(xué),重慶400074)

    0 引言

    近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,智能手機(jī)的普及,短視頻平臺(tái)的發(fā)展與直播帶貨的推廣,電子商務(wù)規(guī)模日益龐大,網(wǎng)購(gòu)已然成為人們生活中不可缺少的一環(huán)。根據(jù)中國(guó)報(bào)告大廳對(duì)2020 年1-12 月全國(guó)快遞量進(jìn)行監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)顯示:2020 年全國(guó)快遞量8335789.42 億件,我國(guó)快遞體量穩(wěn)居世界第一??爝f員增長(zhǎng)率較包裹增長(zhǎng)率較低,快遞業(yè)亂象層出不窮——不送貨上門、暴力分揀、快遞掉件、用戶隱私泄露等。為解決快遞行業(yè)“最后一公里”亂象,提高用戶體驗(yàn),減輕快遞員勞動(dòng)壓力,眾多國(guó)內(nèi)外公司投入到無(wú)人快遞機(jī)器人的研發(fā)生產(chǎn)[1]。

    對(duì)無(wú)人快遞機(jī)器人的安全性、高效性、可行性而言,路徑規(guī)劃技術(shù)顯得尤為重要。無(wú)人快遞機(jī)器人應(yīng)具備在復(fù)雜的社區(qū)環(huán)境中從起始位置抵達(dá)目標(biāo)位置的能力,此路徑應(yīng)具備耗時(shí)少、行駛安全、高效率等特點(diǎn)。并對(duì)沿途的動(dòng)態(tài)與靜態(tài)障礙物做出決策,具有躲避動(dòng)態(tài)障礙物與繞行靜態(tài)障礙物的能力,同時(shí)應(yīng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)當(dāng)前已規(guī)劃路線是否堵塞,是否發(fā)生事故,當(dāng)前客戶是否取消取件需求,若發(fā)生變故,應(yīng)具備重新規(guī)劃路徑的能力,合理的路徑規(guī)劃不但能提高無(wú)人快遞機(jī)器人的效率、續(xù)航、安全性、使用壽命等,還能減少成本[2]。本文對(duì)無(wú)人快遞機(jī)器人的路徑規(guī)劃進(jìn)行分類總結(jié),剖析各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn),為研究無(wú)人快遞機(jī)器人的學(xué)者提供參考。

    1 路徑規(guī)劃算法的分類

    1.1 基于幾何模型算法

    在復(fù)雜環(huán)境下,針對(duì)外形不一的障礙物,建立外凸多邊形包裹模型,無(wú)人快遞機(jī)器人采取合適的路徑繞過(guò)障礙物的包裹模型,此方法得到的路徑較為平滑,能減少無(wú)人快遞機(jī)器人與障礙物的碰撞。

    A*算法是一種啟發(fā)式算法,啟發(fā)信息強(qiáng),變化靈活,可以降低搜索工作量,能用于各式各樣的環(huán)境,在路徑規(guī)劃中廣受歡迎?;驹恚篈*算法搜索路徑由其估值函數(shù)引導(dǎo)方向,A*算法主要由已訪問(wèn)列表與待訪問(wèn)列表組成,列表內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都要存儲(chǔ)其父節(jié)點(diǎn),后面生成鏈路時(shí)會(huì)用到這個(gè)父節(jié)點(diǎn),找到開始節(jié)點(diǎn)附近節(jié)點(diǎn),加入到待訪問(wèn)節(jié)點(diǎn),并且選擇代價(jià)最小節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)先訪問(wèn)計(jì)算,并且記錄已訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)位置信息和父節(jié)點(diǎn)信息到已訪問(wèn)列表中,然后將找到這個(gè)節(jié)點(diǎn)附近的節(jié)點(diǎn),計(jì)算代價(jià)值。碰到障礙節(jié)點(diǎn),將其排除在外,不參與計(jì)算,如果碰到相同代價(jià)值節(jié)點(diǎn),隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)走下去,若選擇的那一條路徑中的節(jié)點(diǎn)總代價(jià)值大于另一路徑,則先放置此路徑到待訪問(wèn)列表,換另一總代價(jià)值小的路徑,所以算法總會(huì)從等待隊(duì)列找最小代價(jià)的節(jié)點(diǎn)訪問(wèn),這樣的路徑是最優(yōu)的,以此類推,將走到最終目標(biāo)節(jié)點(diǎn),然后我們根據(jù)最后找到的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn),一級(jí)一級(jí)往回找,直到找到最開始節(jié)點(diǎn),各節(jié)點(diǎn)連起來(lái)的路徑就是最終路徑。

    f*(n)表示從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)途中n 點(diǎn)的估值函數(shù),g*(n)表示從起始點(diǎn)到 n 點(diǎn)的已用成本,h*(n)表示從當(dāng)前n 點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的啟發(fā)式估計(jì)成本。

    A*算法較為完備,得出的解較好,但此算法較為復(fù)雜,難以用于障礙物移動(dòng)的情況。為解決此問(wèn)題,趙曉[3]等人將跳點(diǎn)搜索算法結(jié)合A*算法,優(yōu)化在搜索過(guò)程中的搜索策略,A*算法是挑出周圍所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行估值擴(kuò)展,而跳點(diǎn)搜索算法選擇出具有代表性的跳點(diǎn)進(jìn)行估值擴(kuò)展。劉子豪[4]等人將反向搜索算法與跳躍點(diǎn)搜索算法相結(jié)合,優(yōu)化傳統(tǒng)A*算法用于路徑規(guī)劃時(shí)出現(xiàn)的冗余點(diǎn)過(guò)多問(wèn)題和拐點(diǎn)過(guò)多問(wèn)題,林俊等人提出針對(duì)L 型路徑環(huán)境的改進(jìn)A*算法,優(yōu)化路徑規(guī)劃中存在的轉(zhuǎn)折問(wèn)題,減小了轉(zhuǎn)彎次數(shù)與轉(zhuǎn)彎角度,提升了無(wú)人快遞機(jī)器人的安全性[5]。

    1.2 基于局部避障算法

    局部避障算法相對(duì)于全局避障算法更為靈活,全局避障算法多為靜態(tài)環(huán)境下的避障,而局部避障算法多考慮動(dòng)態(tài)障礙物的出現(xiàn),無(wú)人快遞機(jī)器人結(jié)合局部避障算法能減少碰撞,使行走更為安全。

    1.2.1 人工勢(shì)場(chǎng)法

    將無(wú)人快遞機(jī)器人在環(huán)境中的路徑規(guī)劃問(wèn)題,虛擬為在人工勢(shì)場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng)問(wèn)題。目標(biāo)位置對(duì)無(wú)人快遞機(jī)器人有著“吸引力”,環(huán)境中的障礙物對(duì)無(wú)人快遞機(jī)器人有著“排斥力”,無(wú)人快遞機(jī)器人在兩種力的合力下改變運(yùn)動(dòng)軌跡,使無(wú)人快遞機(jī)器人行走于無(wú)障礙路徑,人工勢(shì)場(chǎng)法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,能實(shí)時(shí)躲避障礙物,路徑較為平滑且安全。但在復(fù)雜環(huán)境時(shí),會(huì)陷入局部最優(yōu),在狹窄環(huán)境中易產(chǎn)生劇烈震蕩。基本原理如圖1。

    圖1 人工勢(shì)場(chǎng)法原理圖

    陳曉娥等人[6]提出一種基于地圖柵格化的路徑規(guī)劃算法,提前將已知環(huán)境柵格化,用分區(qū)算法構(gòu)建地圖模型。在分區(qū)中采取VORONOI 圖算法與深度優(yōu)先算法和Dijkstra算法結(jié)合,最終得到無(wú)人機(jī)器人在分區(qū)內(nèi)的最終路線,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的可行性,該方法能使機(jī)器人行進(jìn)路徑縮短,適用于任意形狀障礙物。李二超等人[7]針對(duì)人工勢(shì)場(chǎng)法在全局路徑規(guī)劃在多障礙物環(huán)境下易陷入狹窄區(qū)域與局部最小點(diǎn)問(wèn)題,提出一種簡(jiǎn)化障礙物預(yù)測(cè)碰撞人工勢(shì)場(chǎng)法,該方法提出簡(jiǎn)化障礙物模型,引入預(yù)測(cè)碰撞思想,通過(guò)仿真并對(duì)比傳統(tǒng)方法,得出該方法解決人工勢(shì)場(chǎng)法在復(fù)雜環(huán)境,易陷入狹窄環(huán)境與局部最小點(diǎn)問(wèn)題。

    1.2.2 動(dòng)態(tài)窗口法

    一種基于速度空間的局部規(guī)劃算法,對(duì)當(dāng)前周圍環(huán)境進(jìn)行采樣,計(jì)算出無(wú)碰撞狀態(tài)下到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的最佳速度,過(guò)于依賴全局?jǐn)?shù)據(jù),在未知環(huán)境中難以運(yùn)用。

    西安電子科技大學(xué)李文剛等人[8]針對(duì)動(dòng)態(tài)窗口法與A*算法各自缺點(diǎn),提出將兩種方法結(jié)合用于無(wú)人機(jī)器人路徑規(guī)劃的方法,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),提出的方法比動(dòng)態(tài)窗口法路徑短59%,比A*算法搜索路徑短21%,驗(yàn)證了所提方法的優(yōu)越性。哈爾濱工程大學(xué)原新等人[9]針對(duì)無(wú)人機(jī)器人在路徑規(guī)劃中動(dòng)態(tài)避障與尋求最優(yōu)路線問(wèn)題,提出將動(dòng)態(tài)窗口法與蝙蝠算法結(jié)合的方法,用于路徑規(guī)劃的混合規(guī)劃,該方法在蝙蝠算法部分引入柯西擾動(dòng)與對(duì)數(shù)遞減策略,并將多個(gè)路徑指標(biāo)作為適應(yīng)度函數(shù);在動(dòng)態(tài)窗口法部分把全局路徑規(guī)劃的路徑節(jié)點(diǎn)作為局部目標(biāo)點(diǎn),將局部避障與全局避障結(jié)合。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明該方法將路徑變短,且實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)避障。

    1.3 智能仿生算法

    智能仿生算法是模擬自然界動(dòng)物昆蟲覓食筑巢等行為與生物進(jìn)化的智能算法。路徑規(guī)劃中常用的方法有神經(jīng)網(wǎng)諾算法、蟻群算法、遺傳算法、粒子群算發(fā)、人工魚群算法、煙花算法以及灰狼化算法等。本文介紹其中幾種算法在無(wú)人機(jī)器人路徑規(guī)劃中的研究現(xiàn)狀與進(jìn)展。

    1.3.1 粒子群算法

    粒子群算法是模仿鳥群在自然界的覓食行為,鳥群中的個(gè)體會(huì)互相分享自我的位置信息,個(gè)體與群體間的相互交流,最終使群體能鎖定食物所處位置,這種模仿鳥群覓食行為中個(gè)體與群體的信息交流而得到全局最優(yōu)解的方法稱為粒子群算法?;驹砣鐖D2。

    圖2 粒子群算法原理圖

    江西理工大學(xué)巫光福等人[10]針對(duì)無(wú)人機(jī)器人在路徑規(guī)劃中使用粒子群算法出現(xiàn)的收斂緩慢,路徑不平滑等不足,通過(guò)改善粒子群算法,當(dāng)粒子困于局部最優(yōu)數(shù)值,對(duì)全局表現(xiàn)最優(yōu)粒子速度的大小方向進(jìn)行擾動(dòng),從而加快粒子的收斂速度。提出一個(gè)關(guān)于路徑平滑性和最短路徑的函數(shù),且著重考慮非線性慣性的權(quán)重。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試,在動(dòng)態(tài)變化環(huán)境中,改良的粒子群算法能及時(shí)躲避障礙物,且收斂速度快,所求路徑較優(yōu)。重慶郵電大學(xué)胡章芳等人[11]探討在路徑規(guī)劃中使用單一算法時(shí),大多算法易陷入局部最優(yōu)解或陷入狹窄空間等問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的粒子群算法,將粒子群算法,細(xì)菌覓食算法與遺傳算法相結(jié)合,針對(duì)粒子在不同環(huán)境中的關(guān)聯(lián)性將粒子群分兩類,并對(duì)各算法進(jìn)行局部?jī)?yōu)化,對(duì)改進(jìn)后的方法進(jìn)行路徑規(guī)劃測(cè)試,驗(yàn)證所提方法用于移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃,不僅耗時(shí)少,路徑短,魯棒性強(qiáng),且全局和局部搜索能力提高。

    1.3.2 蟻群算法

    蟻群算法模仿自然界中螞蟻覓食行為,螞蟻覓食會(huì)派出多個(gè)螞蟻前往不同方向覓食,并在途中分泌信息素,不同螞蟻間的信息素可相互識(shí)別,螞蟻會(huì)調(diào)整到前往信息素高的方向覓食,大量螞蟻在食物所處路徑留下信息素,螞蟻會(huì)調(diào)整到信息素高的方向覓食,從而形成一個(gè)正反饋系統(tǒng),經(jīng)過(guò)反復(fù)迭代,最終形成覓食路徑?;驹砣鐖D3。

    圖3 蟻群算法原理圖

    廣西大學(xué)雷金羨等人[12]探討傳統(tǒng)蟻群算法易陷入局部最優(yōu)問(wèn)題,通過(guò)改進(jìn)蟻群算法信息素更新階段不同路徑信息素的更新規(guī)則,著重更新最優(yōu)路徑信息素,并在前期迭代搜索中增加一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,并在蟻群算法中加入順序插入策略,順序交換策略,2-opt 算法。將改進(jìn)后的方法經(jīng)過(guò)仿真測(cè)試,所提改進(jìn)方法路徑的最優(yōu)解優(yōu)于改進(jìn)前,驗(yàn)證算法更優(yōu)。華中科技大學(xué)馮振輝等人[13]探討傳統(tǒng)蟻群算法單一正反饋機(jī)制,導(dǎo)致易陷入局部最優(yōu)與收斂緩慢問(wèn)題,提出一種混合反饋機(jī)制的擴(kuò)展蟻群算法,定義一種擴(kuò)展性螞蟻,此螞蟻具有全局搜索能力。當(dāng)遇見局部最優(yōu)情況,此螞蟻能跳出局部最優(yōu),參照蟻群分工,加入刺激-響應(yīng)分工負(fù)反饋機(jī)制,調(diào)節(jié)算法全局搜索與收斂能力,改進(jìn)螞蟻信息素策略,從而改善蟻群算法收斂速度,經(jīng)過(guò)仿真測(cè)試與實(shí)際實(shí)驗(yàn),此方法用于無(wú)人機(jī)器人路徑規(guī)劃時(shí),相較于傳統(tǒng)蟻群算法具有優(yōu)越性。

    1.3.3 遺傳算法

    遺傳算法參考生物進(jìn)化總朝向適應(yīng)環(huán)境的方向發(fā)展,將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為遺傳物質(zhì)交叉變異問(wèn)題,利用遺傳算子變異模擬進(jìn)化,逐步進(jìn)化適用于當(dāng)前路徑規(guī)劃,此算法收斂快,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,多用于簡(jiǎn)單地圖,在復(fù)雜地圖中表現(xiàn)較差?;驹砣鐖D4。

    圖4 遺傳算法原理圖

    山東科技大學(xué)王吉岱等人[14]探討當(dāng)下無(wú)人機(jī)器人路徑規(guī)劃效率低下問(wèn)題,提出一種改進(jìn)模糊自適應(yīng)遺傳算法,運(yùn)用領(lǐng)域策略對(duì)起初路徑進(jìn)行篩選,篩選出可行路徑,再采取模糊控制器調(diào)節(jié)遺傳算法,改良遺傳算法在路徑規(guī)劃中的擇優(yōu)速度,在測(cè)評(píng)遺傳因子時(shí),加入余弦函數(shù)平滑度。調(diào)節(jié)不同路徑夾角,進(jìn)而使移動(dòng)機(jī)器人路徑更平滑。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證此方法比改進(jìn)前更優(yōu)。上海工程技術(shù)大學(xué)袁夢(mèng)飛等人[15]探討快遞物流車行駛不規(guī)范,對(duì)物流車路徑規(guī)劃采取自適應(yīng)精英遺傳算法。通過(guò)定位系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛運(yùn)行路線,在路徑規(guī)劃地圖上建立快遞物流點(diǎn)位置模型,建立適應(yīng)函數(shù)匹配物流點(diǎn)位置經(jīng)緯度坐標(biāo),以距離作為種群評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),引入自適應(yīng)變異算子和自適應(yīng)交叉算子,把精英個(gè)體通過(guò)遺傳算法保留,平衡算法全局優(yōu)化與局部搜索能力,通過(guò)仿真對(duì)比試驗(yàn),驗(yàn)證改進(jìn)后的遺傳算法收斂快,精度高。

    2 總結(jié)與展望

    2.1 總結(jié)

    本文主要講述無(wú)人快遞機(jī)器人路徑規(guī)劃常用算法優(yōu)缺點(diǎn),以及一些學(xué)者對(duì)相應(yīng)算法的應(yīng)用與改進(jìn),但大多數(shù)學(xué)者僅僅進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并未實(shí)際應(yīng)用。移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃不僅需要考慮全局路徑規(guī)劃,也要結(jié)合局部路徑規(guī)劃。室外環(huán)境復(fù)雜,不僅對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃算法有著高要求,對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的傳感器也是挑戰(zhàn),要求機(jī)器人能對(duì)突發(fā)狀況進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)精確避障,且要求路徑短,轉(zhuǎn)彎平滑。

    2.2 展望

    隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展,快遞配送的“最后一公里”相對(duì)落后,無(wú)人快遞機(jī)器人的路徑規(guī)劃問(wèn)題面臨許多挑戰(zhàn)[16,17],無(wú)人快遞機(jī)器人路徑規(guī)劃在以下幾個(gè)方面還需提高:

    ①局部路徑規(guī)劃與全局路徑規(guī)劃相結(jié)合。全局路徑規(guī)劃一般是建立在已知環(huán)境信息的基礎(chǔ)上,適應(yīng)范圍相對(duì)有限。局部路徑規(guī)劃能適應(yīng)未知環(huán)境,但有時(shí)反應(yīng)速度不快,對(duì)局部路徑規(guī)劃系統(tǒng)品質(zhì)要求較高,因此,如果把兩者結(jié)合可達(dá)到更好的規(guī)劃效果。

    ②提高動(dòng)態(tài)環(huán)境的處理能力。城市環(huán)境多為動(dòng)態(tài)環(huán)境,路面移動(dòng)物體復(fù)雜多變,考慮提高移動(dòng)機(jī)器人自主性,優(yōu)化移動(dòng)機(jī)器人決策方案,結(jié)合5G 通信,提前獲取前方位置環(huán)境信息,提高移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)急處理能力。

    ③多傳感器數(shù)據(jù)融合。移動(dòng)機(jī)器人未能將攝像頭、激光雷達(dá)、溫度傳感器、姿態(tài)傳感器等數(shù)據(jù)完善處理。對(duì)于復(fù)雜環(huán)境,采用多傳感器信息融合,由于局部路徑規(guī)劃移動(dòng)機(jī)器人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中進(jìn)行路徑規(guī)劃所需的信息都是從傳感器獲得,因此單一傳感器難以保證輸入信息的準(zhǔn)確性與可靠性,多傳感器所獲得的信息具有冗余性、互補(bǔ)性、實(shí)時(shí)性,無(wú)人快遞機(jī)器人若能將算法與多傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合,可快速并行分析現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境,提高效率與安全性。

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