摘要
本发明提供一种基于变电站环境的巡检机器人路径规划方法,属于变电站巡检技术领域,包括构建变电站加权地图,采用迭代方法获得多条最优规划路径,选择信息素浓度最高的最优规划路径作为巡检机器人的最优巡检路径,包括计算各个节点的启发式估计代价,得到初始规划路径,引入巡检重要性权重因子计算节点之间的启发式信息并评估路径适应度,得到当前迭代过程中最优的初始规划路径;计算节点之间的信息素增量以更新节点之间的信息素浓度;基于蚁群算法计算选择概率,根据选择概率选择下一个节点,直到构建一条规划路径,作为本次迭代的最优规划路径。本发明解决了现有自动巡检系统在复杂环境下路径规划不足的问题。
技术关键词
变电站环境
节点
启发式信息
巡检路径
规划
巡检机器人
迭代方法
变电站巡检技术
自动巡检系统
蚁群算法
因子
地图
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