一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法及系统

1.本发明属于面向航空保障运维服务领域，具体涉及一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法及系统。


背景技术：

2.随着检测机器人技术等先进技术的引入，航空发动机检修效率以及检修的正确率得到了提高，同时节省了时间与金钱成本，检测机器人技术的引入也为航空发动机检测手段的机械化、智能化升级提供了可能。然而这带来了在航空发动机检修场景下检测机器人调度及路径规划的需求。检测机器人的准时运送对调度方案的无延误执行有着重要影响。考虑检测机器人具有可复用的特点，由于电量的限制，检测机器人可以在出厂后连续进行几个检测任务的执行，根据检测任务的新增情况，对检测机器人编队可能的连续作业的分配将提高检测机器人的利用率，降低检测机器人用于运输的成本以及时间消耗，提高检测机器人运送效率。
3.传统机场调度场景下对于编队可复用检测机器人的路径规划并不充分，由于机场通常具有较大面积，未经过路径优化的运送将产生大量的冗余路径，可能会直接导致调度方案的延误。结合机场环境以及检测机器人续航性能，目前研究缺少针对机场环境检测机器人运作的多载体检测机器人路径规划方法。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题为：克服现有技术的不足，提供一种编队状态可复用的机检测机器人路径规划方法及系统，用于机群发动机故障的检测，对机器人编队可复用情况进行评估并对编队二级复用策略进行决策，并使用机器学习算法进行路径规划，以减少路径总长度，提高机器人复用率，实现路径运输成本的减少与检测效率的提高。
5.本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：一种编队状态可复用的机检测机器人路径规划方法，包括如下步骤：
6.步骤1：建立检测机器人编队状态复用数学模型，即配置检测机器人的可复用条件；
7.步骤2：根据步骤1的检测机器人编队状态复用数学模型，对检测机器人编队采用直接复用或重组复用的两级复用策略进行决策；
8.步骤3：基于步骤2的检测机器人编队两级复用策略，提取检测机器人编队路径规划模型，实现两个优化目标为检测机器人路径长度最小化及冗余检测机器人数量最小化；
9.步骤4：基于步骤3提取的检测机器人编队路径规划模型中的优化目标，结合步骤2的两级复用策略，通过计算检测机器人编队的优化目标值z
path
，决策最优复用策略下检测机器人编队；
10.步骤5：采用改进的a*算法规划步骤4中确定的最优复用策略下检测机器人编队的路径。
11.进一步，所述步骤1具体实现如下：
12.检测机器人编队复用含义为：由于检测机器人的续航能力的限制，单个检测机器人可连续作业的检测任务数量小于阈值num
th
，编号为j的检测机器人编队ruj在服务当前检测任务时，若新增编号为i的检测任务其中t_releasei为检测任务到达时间，t_execute i
表示检测任务执行时长，t_end i
表示任务完成时间，集合分别表示了检测任务fi所需的第n种检测机器人数量，则检测机器人编队ruj在完成当前检测任务后被指定为新任务继续进行检测服务，该检测机器人编队可能是一个检测机器人编队，或由原先的检测机器人编队重组形成的，其中检测机器人编队ruj的可复用条件应同时满足以下条件：
13.(1)该检测机器人编队ruj包含的所有检测机器人在t时刻已执行的连续任务数小于阈值num
th
，如公式(1)所示：
[0014][0015]
(2)该检测机器人编队ruj能够在检测任务fi新增后及时运送至新增任务地点响应新任务请求，即该检测机器人编队响应新增检测任务的时间t_releasei+t_wait应不早于当前任务完成时间t_endj，其中t_releasei为检测任务到达时间，t_wait为运输造成的等待时间，如公式(2)所示：
[0016]
t_releasei+t_wait≥t_endj,t∈(0,∞) (2)
[0017]
(3)该检测机器人编队所包含的检测机器人种类以及数量必须满足检测任务fi的检测需求，即该检测机器人编队所包含的n类型的检测机器人数量应不小于任务所需该类型的检测机器人数量如公式(3)所示：
[0018][0019]
进一步，所述步骤2中具体实现如下：
[0020]
2.1.在决策直接复用或重组复用的两级复用策略时，首先需要创建两个检测机器人编队表ropen和rclose；ropen用于存放当前机坪上正在进行检测作业且连续作业次数小于最大阈值的检测机器人编队；rclose用于存放机坪上正在执行检测任务但连续作业次数已达到最大阈值、不能进行复用的检测机器人编队；
[0021]
2.2.每当新增的任务需要进行路径规划时，在为检测机器人编队进行路径规划前，需要更新并维护ropen表和rclose表，遍历ropen表，判断可用条件并更新ropen表；若当前机坪上存在正在执行任务并满足任务新增后及时运送至新增任务地点响应新任务请求的检测机器人编队，则将该检测机器人编队加入ropen表中；若ropen表中存在检测机器人编队在当前时刻已完成检测任务，则为该编队规划返回路径，并将其从ropen表中删除；若ropen表中存在检测机器人编队已连续作业任务次数达到最大阈值，则将其从ropen中删除，并加入rclose表；针对rclose表的更新问题，遍历rclose表时，若rclose表中存在检测机器人编队在当前时刻完成检测任务，则为其规划返回检测机器人仓库路径，检测机器人群运送至检测机器人仓库进行充电的维护工作，当ropen表以及rclose表更新完成后，遍历ropen表并为当前等待路径规划的检测任务寻找合适的可复用检测机器人编队；
[0022]
2.3.检测机器人两级复用策略的第一级为检测机器人编队直接复用，设新增的待
检任务为fi，首先遍历ropen表，如果ropen表中存在可以服务该任务的检测机器人编队，则将继续判断该检测机器人编队是否满足可复用条件，若满足条件，则表示该检测机器人编队具备继续服务检测任务fi条件即采用直接复用，否则该编队需要进行重组才能继续服务检测任务fi，即采用第二级复用重组复用。
[0023]
进一步，所述步骤3具体包括：
[0024]
提取两个优化目标，分别是检测机器人路径长度z1最小化和参与重组后检测机器人编队中满足复用条件但未复用的检测机器人即冗余检测机器人数量z2最小化，如公式(4)和公式(5)所示；
[0025]
z1＝path
i (4)
[0026][0027]
其中，检测机器人共n类，执行检测任务fi所需n类型检测机器人数量为检测机器人编队运输路径长度为pathi；对于编号为j的机器人编队，表示t时刻服务检测任务fi的种类为n的检测机器人数，
trn,j
表示t时刻不满足复用条件的种类为n的检测机器人数，冗余检测机器人数量z2为机器人数量总和中除去t时刻在服务检测任务fi的检测机器人数及t时刻不满足复用条件的检测机器人数
[0028]
进一步，所述步骤4具体实现为：
[0029]
4.1.通过计算优化目标值来选择最优编队，对检测机器人路径长度最小化及冗余检测机器人数量最小化两个优化目标进行加权变为单目标函数，得到优化目标值即公式(6)：
[0030]zpath
＝min(λ1z1+λ2z2) (6)
[0031]
其中，λ1,λ2是权重，用于权衡优化目标z1,z2的重要性；
[0032]
4.2.确认第一级复用即直接复用情况下的检测机器人最优编队，当有多个符合直接复用条件的检测机器人编队时，计算每个检测机器人编队的优化目标值z
path
，选取最优的检测机器人编队执行检测任务fi，优先考虑使用该编队执行新的检测任务；
[0033]
4.3.确认第二级复用即重组复用情况下的检测机器人最优编队，结合符合重组复用条件的检测机器人编队，分别计算优化目标值z
path
，选择最优的多个检测机器人编队进行重组，若没有符合重组复用条件的检测机器人编队，将从检测机器人仓库运送检测机器人编队执行该检测任务，最终得到最优复用策略下检测机器人编队。
[0034]
进一步，所述步骤5，改进的a*算法规划如下：
[0035]
改进的a*算法规划是确定执行该检测任务的多个检测机器人编队的起点至终点，多个检测机器人编队通过不断迭代寻到路径的下一个节点直至寻路至终点；在每一次迭代中，确定需要进行延长的路径，将估算的路径成本作为选择节点的依据；其中路径成本由三部分组成，第一部分是从起点移动到当前节点的代价，第二部分是从当前节点移动到终点的代价，第三部分是增加一个拐点的代价，如公式(7)所示；
[0036]
f(n)＝g(n)+h(n)+c(n) (7)
[0037]
其中，n是路径上的下一个节点；g(n)是从起始节点到n的路径成本；h(n)是一个启发式函数，用于估计从节点n到终点目标的最短路径的成本；根据最优复用策略下检测机器人编队采用的8向运动方向集，采用曼哈顿距离计算h(n)；c(n)是拐点代价项，即表征如果与之前的路径方向相比，选择新节点将产生拐点，将增加路径的代价；将选择路径节点时维护两个方向变量，记为dir和dir
′
，其中，dir用来记录当前路径的方向，dir
′
保存了上一路径节点时路径的方向，dir＝{1,2,3,4,5,6,7,8}，分别代表上、下、左、右、左上、右上、左下和右下8个方向；在选择路径节点的时候，对dir
′
和dir进行对比，如果新的路径节点的选择使得原有路径产生了拐点，则c(n)＝1，否则c(n)＝0；通过将拐点数量代价反映到路径成本上，有效减少生成的路径解的拐点数量；当选择延长的路径节点是终点节点，或者当前没有符合可用路径条件的节点时将终止，完成路径规划。
[0038]
第二方面，本发明提供一种用于编队状态可复用的检测机器人路径规划系统，包括互相连接的微处理器和存储器，所述微处理器被编程或配置以执行上述所述的方法。
[0039]
第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的方法。
[0040]
本发明与现有技术相比的优点在于：
[0041]
(1)本发明充分考虑了检测机器人编队状态可复用的特点，结合机群发动机故障检测场景，建立了航空发动机检测机器人编队的路径规划模型，考虑检测机器人编队的可复用性，设计了检测机器人编队的两级复用策略，提高检测机器人的利用率，降低检测机器人用于运输的成本以及时间消耗，提高检测机器人运送效率；
[0042]
(2)本发明应用于航空发动机故障检测场景，能够显著减少路径总长度，提高机器人复用率，并减少由运输所引起的检测任务等待时间，实现了路径运输成本的减少与检测效率的提高。
附图说明
[0043]
图1是本发明的方法流程图；
[0044]
图2是检测机器人可复用情况流程图；
[0045]
图3是最优复用策略下检测机器人编队决策流程图；
[0046]
图4是改进的a*算法流程图。
具体实施方式
[0047]
下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。
[0048]
如图1所示，本发明的一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法如下：
[0049]
步骤1：建立检测机器人编队状态复用数学模型，配置检测机器人可复用条件；
[0050]
检测机器人编队复用含义为：由于检测机器人的续航能力的限制，单个检测机器人可连续作业的检测任务数量小于阈值num
th
，编号为j的检测机器人编队ruj在服务当前检测任务时，若新增编号为i的检测任务其中t_releasei为检测任务到达时间，t_execute i
表示检测任务执行时长，t_end i
表示任务完成时间，集合分别表示了检测任务fi所需的第n种检测机器人数量，则检测机器人编队ruj在完成当前检测任务后被指定为新任务继续进行检测服务，该检测机器人编队可能是一个检测机器人编队，或由原先的检测机器人编队重组形成的，其中检测机器人编队ruj的可复用条件应同时满足以下条件：
[0051]
(1)该检测机器人编队ruj包含的所有检测机器人在t时刻已执行的连续任务数小于阈值num
th
，如公式(1)所示：
[0052][0053]
(2)该检测机器人编队ruj能够在检测任务fi新增后及时运送至新增任务地点响应新任务请求，即该检测机器人编队响应新增检测任务的时间t_releasei+t_wait应不早于当前任务完成时间t_endj，其中t_releasei为检测任务到达时间，t_wait为运输造成的等待时间，如公式(2)所示：
[0054]
t_releasei+t_wait≥t_endj,t∈(0,∞) (2)
[0055]
(3)该检测机器人编队所包含的检测机器人种类以及数量必须满足检测任务fi的检测需求，即该检测机器人编队所包含的n类型的检测机器人数量应不小于任务所需该类型的检测机器人数量如公式(3)所示：
[0056][0057]
步骤2：根据检测机器人可复用情况，对检测机器人编队采用直接复用或重组复用的两级复用策略进行决策，具体实施方式如下：
[0058]
根据检测机器人可复用情况，对检测机器人编队采用直接复用或重组复用的两级复用策略进行决策，参见图2所示。其中，两级复用策略第一级为编队直接复用，即不进行重组直接服务下一项任务；第二级为重组复用，即部分检测机器人需要回仓，剩下的与其他编队检测机器人重组为新的编队服务下一项任务。具体实现为：
[0059]
2.1.在决策机器人编队直接复用与重组复用的二级复用策略时，首先需要创建两个检测机器人编队表，分别为ropen表及rclose表。其中，ropen表用于存放当前机坪上正在进行检测作业且连续作业次数小于最大阈值的检测机器人编队。rclose表存放机坪上正在执行检测任务但连续作业次数已达到最大阈值、不能进行复用的检测机器人编队。
[0060]
2.2.每当新增任务需要进行路径规划时，在为检测机器人编队进行路径规划前，需要更新并维护ropen表以及rclose表。遍历ropen表，判断可用条件并更新ropen表。若当前机坪上存在正在执行任务并满足任务新增后及时运送至新增任务地点响应新任务请求的检测机器人编队，则将其加入ropen表中。若ropen表中存在检测机器人编队在当前时刻已完成检测任务，则为该编队规划返回路径，并将其从ropen表中删除；若ropen表中存在检测机器人编队已连续作业任务次数达到最大阈值，则将其从ropen中删除，并加入rclose表。针对rclose表的更新问题，遍历rclose表时，若rclose表中存在检测机器人编队在当前时刻完成检测任务，则为其规划返回检测机器人仓库路径，检测机器人将检测机器人群送回检测机器人仓库进行充电等维护工作。当ropen表以及rclose表更新完成后，遍历ropen表并为当前等待路径规划的检测任务寻找合适的可复用检测机器人编队。
[0061]
2.3.检测机器人两级复用策略的第一级为检测机器人编队直接复用。假设新增检测任务fi，则该检测任务等级为m，首先遍历ropen表，如果ropen表中存在服务m等级任务的检测机器人编队，则将继续判断该编队是否满足检测机器人可复用条件。若满足条件，则表
示该检测机器人编队具备继续服务检测任务fi条件即采用直接复用，否则该编队需要进行重组才能继续服务检测任务fi，即采用第二级复用重组复用。
[0062]
步骤3：基于检测机器人编队不同复用策略，提取检测机器人编队路径规划模型；
[0063]
结合检测机器人路径规划问题背景提取两个优化目标，分别是检测机器人路径长度z1最小化和参与重组复用后检测机器人编队中满足复用条件但未复用的冗余检测机器人数量z2最小化，如公式(4)和公式(5)所示：
[0064]
z1＝path
i (4)
[0065][0066]
其中，检测机器人共n类，执行检测任务fi所需n类型检测机器人数量为o
in
，检测机器人编队运输路径长度为pathi；对于编号为j的机器人编队，表示t时刻服务检测任务fi的种类为n的检测机器人数，
trn,j
表示t时刻不满足复用条件的种类为n的检测机器人数，冗余检测机器人数量z2为机器人数量总和中除去t时刻在服务检测任务fi的检测机器人数及t时刻不满足复用条件的检测机器人数
[0067]
步骤4：基于步骤3构建的检测机器人编队路径规划模型，结合步骤2确定的检测机器人编队复用策略，通过计算检测机器人编队的优化目标值z
path
，决策最优复用策略下检测机器人编队；具体如下：
[0068]
4.1.通过计算优化目标值来选择最优编队，对检测机器人路径长度最小化及冗余检测机器人数量最小化两个优化目标进行加权变为单目标函数，得到优化目标值即公式(6)：
[0069]zpath
＝min(λ1z1+λ2z2) (6)
[0070]
其中，λ1,λ2是权重，用于权衡优化目标z1,z2的重要性；
[0071]
4.2.确认第一级复用即直接复用情况下的检测机器人最优编队。参见图3所示，当有多个符合直接复用条件的检测机器人编队时，计算每个检测机器人编队的z
path
，选取最优的检测机器人编队执行检测任务fi，优先考虑使用该编队执行新的检测任务。
[0072]
4.3.确认第二级复用即重组复用情况下的检测机器人最优编队。基于步骤2确定的重组复用下的检测机器人编队，基于步骤3提出的优化目标，穷举所有可行的解决方案，并计算每种可行解的优化目标z
path
值并选择最优的多个检测机器人编队进行重组。若没有可行解，将从检测机器人仓库运送检测机器人编队执行该检测任务。
[0073]
步骤5：采用改进的a*算法规划步骤4中确定的最优复用策略下检测机器人编队的路径，如图4所示，具体如下：
[0074]
改进的a*算法规划是确定执行该检测任务的多个检测机器人编队的起点至终点，多个检测机器人编队通过不断迭代寻到路径的下一个节点直至寻路至终点；在每一次迭代中，确定需要进行延长的路径，将估算的路径成本作为选择节点的依据；其中路径成本由三部分组成，第一部分是从起点移动到当前节点的代价，第二部分是从当前节点移动到终点的代价，第三部分是增加一个拐点的代价，如公式(7)所示：
[0075]
f(n)＝g(n)+h(n)+c(n) (7)
[0076]
其中，n是路径上的下一个节点；g(n)是从起始节点到n的路径成本；h(n)是一个启发式函数，用于估计从节点n到终点目标的最短路径的成本；根据最优复用策略下检测机器人编队采用的8向运动方向集，采用曼哈顿距离计算h(n)；c(n)是拐点代价项，即表征如果与之前的路径方向相比，选择新节点将产生拐点，将增加路径的代价；将选择路径节点时维护两个方向变量，记为dir和dir
′
，其中，dir用来记录当前路径的方向，dir
′
保存了上一路径节点时路径的方向，dir＝{1,2,3,4,5,6,7,8}，分别代表上、下、左、右、左上、右上、左下和右下8个方向；在选择路径节点的时候，对dir
′
和dir进行对比，如果新的路径节点的选择使得原有路径产生了拐点，则c(n)＝1，否则c(n)＝0；通过将拐点数量代价反映到路径成本上，有效减少生成的路径解的拐点数量；当选择延长的路径节点是终点节点，或者当前没有符合可用路径条件的节点时将终止，完成路径规划。
[0077]
本发明还提供了一种用于编队状态可复用的检测机器人路径规划系统，包括互相连接的微处理器和存储器，所述微处理器被编程或配置以执行所述用于编队状态可复用的检测机器人路径规划方法的步骤。
[0078]
总之，本发明应用于航空保障运维服务领域，能够显著减少路径总长度，提高检测机器人复用率，并减少由运输所引起的检测任务等待时间，实现了路径运输成本的减少与检测效率的提高。
[0079]
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
[0080]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立检测机器人编队状态复用数学模型，即配置检测机器人的可复用条件；步骤2：根据步骤1的检测机器人编队状态复用数学模型，对检测机器人编队采用直接复用或重组复用的两级复用策略进行决策；步骤3：基于步骤2的检测机器人编队两级复用策略，提取检测机器人编队路径规划模型，实现两个优化目标为检测机器人路径长度最小化及冗余检测机器人数量最小化；步骤4：基于步骤3提取的检测机器人编队路径规划模型中的优化目标，结合步骤2的两级复用策略，通过计算检测机器人编队的优化目标值z
path
，决策最优复用策略下检测机器人编队；步骤5：采用改进的a*算法规划步骤4中确定的最优复用策略下检测机器人编队的路径。2.根据权利要求1所述的一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤1具体实现如下：检测机器人编队复用含义为：由于检测机器人的续航能力的限制，单个检测机器人可连续作业的检测任务数量小于阈值num
th
，编号为j的检测机器人编队ru
j
在服务当前检测任务时，若新增编号为i的检测任务其中t_release
i
为检测任务到达时间，t_execute i
表示检测任务执行时长，t_end i
表示任务完成时间，集合o
in
分别表示了检测任务f
i
所需的第n种检测机器人数量，则检测机器人编队ru
j
在完成当前检测任务后被指定为新任务继续进行检测服务，该检测机器人编队可能是一个检测机器人编队，或由原先的检测机器人编队重组形成的，其中检测机器人编队ru
j
的可复用条件应同时满足以下条件：(1)该检测机器人编队ru
j
包含的所有检测机器人在t时刻已执行的连续任务数小于阈值num
th
，如公式(1)所示：(2)该检测机器人编队ru
j
能够在检测任务f
i
新增后及时运送至新增任务地点响应新任务请求，即该检测机器人编队响应新增检测任务的时间t_release
i
+t_wait应不早于当前任务完成时间t_end
j
，其中t_release
i
为检测任务到达时间，t_wait为运输造成的等待时间，如公式(2)所示：t_release
i
+t_wait≥t_end
j
,t∈(0,∞) (2)(3)该检测机器人编队所包含的检测机器人种类以及数量必须满足检测任务f
i
的检测需求，即该检测机器人编队所包含的n类型的检测机器人数量应不小于任务所需该类型的检测机器人数量如公式(3)所示：3.根据权利要求1所述的一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤2中具体实现如下：3.1.在决策直接复用或重组复用的两级复用策略时，首先需要创建两个检测机器人编队表ropen表和rclose表；ropen表用于存放当前机坪上正在进行检测作业且连续作业次数
小于最大阈值的检测机器人编队；rclose表用于存放机坪上正在执行检测任务但连续作业次数已达到最大阈值、不能进行复用的检测机器人编队；3.2.每当新增的任务需要进行路径规划时，在为检测机器人编队进行路径规划前，需要更新并维护ropen表和rclose表，遍历ropen表，判断可用条件并更新ropen表；若当前机坪上存在正在执行任务并满足任务新增后及时运送至新增任务地点响应新任务请求的检测机器人编队，则将该检测机器人编队加入ropen表中；若ropen表中存在检测机器人编队在当前时刻已完成检测任务，则为该编队规划返回路径，并将其从ropen表中删除；若ropen表中存在检测机器人编队已连续作业任务次数达到最大阈值，则将其从ropen表中删除，并加入rclose表；针对rclose表的更新问题，遍历rclose表时，若rclose表中存在检测机器人编队在当前时刻完成检测任务，则为其规划返回检测机器人仓库路径，检测机器人编队运送至检测机器人仓库进行充电的维护工作，当ropen表以及rclose表更新完成后，遍历ropen表并为当前等待路径规划的检测任务寻找合适的可复用检测机器人编队；3.3.检测机器人两级复用策略的第一级为检测机器人编队直接复用，设新增的待检任务为f
i
，首先遍历ropen表，如果ropen表中存在可以服务该任务的检测机器人编队，则将继续判断该检测机器人编队是否满足可直接复用条件，若满足条件，则表示该检测机器人编队具备继续服务检测任务f
i
条件即采用直接复用，否则该编队需要进行重组才能继续服务检测任务f
i
，即采用重组复用。4.根据权利要求1所述的一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤3具体包括：提取两个优化目标，分别是检测机器人路径长度z1最小化和参与重组后检测机器人编队中满足复用条件但未复用的检测机器人即冗余检测机器人数量z2最小化，如公式(4)和公式(5)所示：z1＝path
i (4)其中，检测机器人共n类，执行检测任务f
i
所需n类型检测机器人数量为检测机器人编队运输路径长度为path
i
；对于编号为j的机器人编队，
t
y
in,j
表示t时刻服务检测任务f
i
的种类为n的检测机器人数，
t
r
n,j
表示t时刻不满足复用条件的种类为n的检测机器人数，冗余检测机器人数量z2为机器人数量总和中除去t时刻在服务检测任务f
i
的检测机器人数及t时刻不满足复用条件的检测机器人数5.根据权利要求1所述的一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤4具体实现为：5.1.通过计算优化目标值来选择最优编队，对检测机器人路径长度最小化及冗余检测机器人数量最小化两个优化目标进行加权变为单目标函数，得到优化目标值即公式(6)：z
path
＝min(λ1z1+λ2z2) (6)其中，λ1,λ2是权重，用于权衡优化目标z1,z2的重要性；
5.2.确认第一级复用即直接复用情况下的检测机器人最优编队，当有多个符合直接复用条件的检测机器人编队时，计算每个检测机器人编队的优化目标值z
path
，选取最优的检测机器人编队执行检测任务f
i
，优先考虑使用该编队执行新的检测任务；5.3.确认第二级复用即重组复用情况下的检测机器人最优编队，结合符合重组复用条件的检测机器人编队，分别计算优化目标值z
path
，选择最优的多个检测机器人编队进行重组，若没有符合重组复用条件的检测机器人编队，将从检测机器人仓库运送检测机器人编队执行该检测任务，最终得到最优复用策略下检测机器人编队。6.根据权利要求1所述的一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤5，改进的a*算法规划如下：改进的a*算法规划是确定执行该检测任务的多个检测机器人编队的起点至终点，多个检测机器人编队通过不断迭代寻到路径的下一个节点直至寻路至终点；在每一次迭代中，确定需要进行延长的路径，将估算的路径成本作为选择节点的依据；其中路径成本由三部分组成，第一部分是从起点移动到当前节点的代价，第二部分是从当前节点移动到终点的代价，第三部分是增加一个拐点的代价，如公式(7)所示：f(n)＝g(n)+h(n)+c(n) (7)其中，n是路径上的下一个节点；g(n)是从起始节点到n的路径成本；h(n)是一个启发式函数，用于估计从节点n到终点目标的最短路径的成本；根据最优复用策略下检测机器人编队采用的8向运动方向集，采用曼哈顿距离计算h(n)；c(n)是拐点代价项，即表征如果与之前的路径方向相比，选择新节点将产生拐点，将增加路径的代价；将选择路径节点时维护两个方向变量，记为dir和dir
′
，其中，dir用来记录当前路径的方向，dir
′
保存了上一路径节点时路径的方向，dir＝{1,2,3,4,5,6,7,8}，分别代表上、下、左、右、左上、右上、左下和右下8个方向；在选择路径节点的时候，对dir
′
和dir进行对比，如果新的路径节点的选择使得原有路径产生了拐点，则c(n)＝1，否则c(n)＝0；通过将拐点数量代价反映到路径成本上，有效减少生成的路径解的拐点数量；当选择延长的路径节点是终点节点，或者当前没有符合可用路径条件的节点时将终止，完成路径规划。7.一种用于编队状态可复用的检测机器人路径规划系统，包括互相连接的微处理器和存储器，其特征在于：所述微处理器被编程或配置以执行权利要求1-6中任意之所述的方法。8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任意之一所述的方法。

技术总结
本发明涉及一种编队状态可复用的检测机器人路径规划方法及系统，包括以下：步骤1.对编队状态复用进行建模；步骤2.决策检测机器人编队复用策略；步骤3.提取检测机器人路径规划数学模型；步骤4.决策最优复用策略下检测机器人编队；步骤5.使用改进A*算法求解编队状态可复用的检测机器人路径规划。本发明通过确定机群发动机检测机器人可复用性，决策可复用策略，实现路径规划，显著减少路径总长度，提高检测机器人复用率，并减少由运输所引起的检测任务等待时间，实现了路径运输成本的减少与检测效率的提高。效率的提高。效率的提高。


技术研发人员：程颖 莫文斌 宋心怡 陶飞
受保护的技术使用者：北京航空航天大学
技术研发日：2023.03.07
技术公布日：2023/7/13