一种基于标签Petri网的巡检机器人最优路径规划方法及装置

本发明属于机器人控制，涉及一种基于标签petri网的巡检机器人最优路径规划方法及装置。

背景技术：

1、近年来，随着科学技术的进步，服务机器人、巡检机器人和搬运机器人等自主移动机器人在航空航天、研究教育、工业农业和家用服务领域扮演越来越重要的角色。在日常生产生活中，人们对自主移动机器人的需求量也越来越大，急需它们能够代替人类完成一些生产生活任务；此外针对一些特殊的任务，比如火灾救援、工厂安防巡逻和军事侦察等任务，人们也迫切需要巡检机器人能够完成巡回任务。

2、智能机器人研究包含了机器人路径规划、定位追踪和运动控制等技术的研究。其中，路径规划是机器人控制中的一个核心问题。它要求机器人根据给予的指令及环境信息自主地决定路径，避开障碍物，实现规划任务。所谓机器人的最优路径规划问题，就是使机器人能从初始点运动到目标点，并且采用特定的算法使机器人能绕开障碍物，同时经过某些必须经过的点完成相应的作业任务，最后在完成以上任务的前提下，优化机器人移动路径最短。

3、多年以来，众多学者对机器人的路径规划已经有了较为广泛的研究，其研究主要集中于"从起点移动到终点，途中避免障碍物"的简单任务，以及初步地解决了tsp问题。随着任务的复杂度的增加，如具有线性时序逻辑规范的任务要求(线性时序逻辑规范主要包括总是、将来、下一步和直到这四类时序操作符和布尔操作符两种描述形式，具有线性时序逻辑要求的任务要求是指机器人从起始状态出发，全程避开障碍物，途径可选择型任务点，优先级任务点，下一步任务点，在若干个任务点之间进行巡回等问题)的机器人最优路径规划，一般任务要求的最优路径规划方法已经无法满足生活生产中的实际需求。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于标签petri网的巡检机器人最优路径规划方法及装置，以解如何使机器人在满足任务要求的前提下移动距离最短，较大程度的降低机器人移动成本和时间成本，提高效率的技术问题。

2、本发明采用以下技术方案：

3、本发明提供了一种基于标签petri网的巡检机器人最优路径规划方法，包括：

4、对机器人所在全局环境进行不同区域划分，并得到区域的空间集合和邻接矩阵，所述邻接矩阵表征不同区域的连接情况；

5、根据所述邻接矩阵和任务区域信息构建标签petri网模型q；

6、根据所述标签petri网模型q采用整数线性规划求解出单程任务的最优路径以及根据所述标签petri网模型q采用弗洛伊德-沃舍尔算法求解出巡回任务的最优路径；

7、将所述单程任务的最优路径与所述巡回任务的最优路径进行拼接，输出线性时序逻辑任务的整体最优路径。

8、可选地，对机器人所在全局环境进行不同区域划分，并得到区域的空间集合和邻接矩阵包括：

9、将所述机器人所在的地图环境划分为多个区域，得到区域集合；

10、根据不同的区域的连接关系生成所述邻接矩阵。

11、可选地，根据所述邻接矩阵和任务区域信息构建标签petri网模型q包括：

12、根据每个区域与任务之间存在的映射关系，生成所述任务区域信息；

13、根据所述邻接矩阵、所述任务区域信息、各变迁的触发成本和标签信息，构建所述标签petri网模型q。

14、可选地，根据所述标签petri网模型q采用整数线性规划求解出单程任务的最优路径包括：

15、获取所述标签petri网模型q中的单程任务集合，并将所述单程任务集合划分为合取任务、析取任务和否定任务；

16、通过生成时序任务对所述合取任务、析取任务和否定任务采用线性时序逻辑语言进行描述同时根据所述时序任务生成控制库所；

17、将所述控制库所添加到所述标签petri网模型q中，获得新的标签petri网模型q'；

18、根据所述新的标签petri网模型q采用整数线性规划求解出单程任务的最优路径。

19、可选地，根据所述标签petri网模型q采用弗洛伊德-沃舍尔算法求解出巡回任务的最优路径包括：

20、将巡回任务的序列作为ltl2ba软件的输入，生成符合所述巡回任务的布奇自动机；

21、将所述布奇自动机中所有状态与所述标签petri网模型q中的所有库所进行组合，构建乘机自动机s′；

22、将所述乘机自动机s′中的有限状态集s*与转移关系δs*以有向图g的形式进行储存；

23、根据所述向图g采用弗洛伊德-沃舍尔算法求解出巡回任务的最优路径

24、可选地，将所述乘机自动机s′中的有限状态集s*以状态的形式进行存储。

25、本发明还提供了一种基于标签petri网的巡检机器人最优路径规划装置，包括：

26、区域划分模块，用于对机器人所在全局环境进行不同区域划分，并得到区域的空间集合和邻接矩阵，所述邻接矩阵表征不同区域的连接情况；

27、标签petri网模q构建模块，用于根据所述邻接矩阵和任务区域信息构建标签petri网模型q；

28、单程任务的最优路径求解模块，用于根据所述标签petri网模型q采用整数线性规划求解出单程任务的最优路径；

29、巡回任务的最优路径求解模块，用于根据所述标签petri网模型q采用弗洛伊德-沃舍尔算法求解出巡回任务的最优路径；

30、整体最优路径求解模块，用于将所述单程任务的最优路径与所述巡回任务的最优路径进行拼接，输出线性时序逻辑任务的整体最优路径。

31、本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例中任一项所述一种基于标签petri网的巡检机器人最优路径规划方法的步骤。

32、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中任一项所述一种基于标签petri网的巡检机器人最优路径规划方法的步骤。

33、本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法实施例中任一项所述一种基于标签petri网的巡检机器人最优路径规划方法的步骤。

34、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法实施例中任一项所述一种基于标签petri网的巡检机器人最优路径规划方法的步骤。

35、本发明的有益效果是：

36、针对全局线性时序逻辑任务的巡检机器人最优路径规划问题，本发明通过将多机器人系统建模为标签petri网系统，并将全局线性时序逻辑任务拆分为单程任务和巡回任务，通过控制库所的添加可完成时序任务。单程任务通过整数线性规划可求得最优路径。巡回任务通过将标签petri网系统与布奇自动机作乘积后，利用启发式算法求解路径并保证了路径的最优。

37、将全局线性时序逻辑任务拆分为单程任务和巡回任务后，可保证让机器人先完成只需要完成一次的任务，后执行无限次的巡回任务的访问，保证了路径规划的全局最优，且在求解线性时序逻辑任务时极大地提升了计算效率。