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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。

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