摘  要： 由于家庭居住環境復雜，家庭安保機器人導航問題難于解決。使用傳統蟻群算法，家庭安保機器人容易陷入搜索家庭環境局部極值的困境，無法找出在復雜環境下家庭最優的運動路徑。因此，家庭安保機器人設計方案引入混沌理論改良局部個體的質量，利用混沌擾動，能夠避免家庭機器人陷入搜索家庭環境局部極值的困境，由最初的混沌行為過渡到群體智能行為，使家庭安保機器人找到最優的運動路徑。經仿真實驗表明,在復雜的家庭環境下，家庭安保機器人也可以安全避障。
關鍵詞： 家庭安保機器人； 螞蟻算法； 混沌

    根據“十二五”國家發展規劃，家庭信息數字化、全智能化將成為我國信息產業發展的重點，智能家庭安保機器人將作為一個新興產業的重要分支出現。合理的運動路徑規劃是家庭安保機器人研發面臨的難題之一，它具體指家庭安保機器人在有障礙物（包括椅子、柜子、冰箱等家具）的復雜家庭環境中，根據某些優化算法準則，能快速找出從起點到目標點最優的安全運動路徑。本文的家庭安保機器人運動軌跡規劃使用蟻群算法中群智能技術來解決這個難題。假如家庭安保機器人運動軌跡規劃直接使用蟻群算法，會由于蟻群算法本身最優解和收斂速度慢的特點[1-4]，造成家庭安保機器人運動軌跡局部路徑選取方法優而全局路徑選取方案不是最好。而混沌恰恰相反，具有全局遍歷性的特點，可以避免家庭安保機器人在搜索選取運動路徑時陷入局部最優解，確保全局路徑最優。與家庭安保機器人運動路徑單獨采用蟻群算法相比，混沌蟻群算法在家庭安保機器人在家庭復雜環境中搜索選取全局運動路徑方面具有優勢。
1 家庭安保機器人運動路徑規劃理論基礎
    混沌理論[5-8]是使用整體、連續的數據關系解釋及預測探討動態系統中無法用單一的數據關系與行為，如機器人搜索探知路線、化學物理實驗、氣候變化等屬于混沌理論范疇。當物理系統行為接近實際而沒有內在隨機性的模型但具有貌似隨機的行為，稱此系統為混沌。所以混沌理論看起來狀態是混沌的，是事實上內在結構卻非常精致，具有全局性、隨機性、遍歷性及規律性等諸多特性，能在規定的范圍內按已制定好的規則反復遍歷搜索所在狀態，直至達到最優的選擇方案。如果在家庭安保機器人運動路徑規劃中利用混沌理論的全局和遍歷等特性，可幫助家庭安保機器人在復雜的家庭環境中找到最佳的運動路徑。
    蟻群算法是意大利著名學者M.Dorigo受自然界蟻群外出覓食行為的啟發提出的，然后提出算法思想模擬蟻群外出覓食運動過程實現尋優。這種算法是一種啟發式算法，此后很多學者對蟻群算法不斷進行改進和深化，使得這種算法幫助人們解決了大量的實際問題。蟻群捕食初始階段，利用混沌運動的遍歷特性先進行全局混沌初始化搜索；在給出一點啟發信息條件下每個混沌量對應一條運動路徑，選擇并記錄下比較好的運動路徑，留下這些運動路徑的信息素；最后，螞蟻再從這些比較好的運動路徑中選擇最佳的運動路徑。整個過程數學建模工程認為有x只螞蟻放在一個二維空間R中，蟻群最小化的函數f，在二維空間R中的每個點d都是可以給出問題的可行解[9-12]。目前螞蟻的位置、螞蟻鄰居的位置和蟻群組織變量的函數構成了每個螞蟻的運動軌跡規劃測量，而蟻群的組織變量控制整個蟻群對個體螞蟻的影響。有了這樣的理論基礎，家庭安保機器人設計小組就可以把家庭安保機器人運動路徑規劃問題數學建模為帶約束的優化問題。
2 家庭安保機器人運動路徑規劃數學建模
2．1 運動路徑規劃問題描述與家庭環境建模
    家庭安保機器人運動路徑規劃問題的目的就是讓家庭安保機器人能夠在家庭復雜環境中從起始位置出發，安全快速地找到一條避障最短路徑，從而達到目的位置。
    為了便于表示家庭安保機器人運動路徑規劃蟻群算法，把家庭環境俯視圖方法映射為二維空間，用(x，y)表示空間坐標，并做以下一些假設：家庭空間圖為矩形，其中分布有一定數量的家具等障礙物；把家庭安保機器人看成質點(家庭安保機器人相對家具很小，可以看成是質點)，全部障礙物看成外切四邊形的形狀，如果不滿一個網格點，就以一個網格計算，以此類推。
    假設R為家庭安保機器人SRob(Security Robot)在二維家庭平面的運動區域。建立一個家庭平面直角坐標系，橫向坐標為X軸，縱向坐標為Y軸，家庭平面圖上在X、Y軸上的最大值為xm、ym，以家庭安保機器人平均步長λ為柵格四邊形長和寬距離，然后把家庭平面圖分為等間距的柵格圖。家庭平面圖上X軸上柵格數I=xm/λ，家庭平面圖上Y軸上柵格數J=ym/λ。在家庭平面圖中障礙物賦值為0，自由柵格也賦予相應的序號數，在家庭平面圖中柵格序號值坐標關系可以表示為：

    (2)系統為每個螞蟻固定選取了3個鄰居并做記錄，開始時螞蟻基本處在混沌搜索過程，每個螞蟻從記錄中搜索了解到鄰居螞蟻的最優位置和最佳行進路線，并以此為依據，取得下一步的行進路線。
    (3)隨著系統運行時間增長，組織變量也相應地會不斷增大，家庭安保機器人運動軌跡算法中每個運動螞蟻在組織變量的互相影響下，通過與其他鄰居螞蟻不斷通信獲得最佳的局部最優值，不斷更新它們運動的方位，最后朝最優的位置移動，從而獲得全局最佳解，也就是獲得家庭安保機器人在家庭平面圖的最佳的運動路徑行進路線。
    (4)假如算法中的蟻群全部收斂在一條運動路徑上，則算法計算結束，并可以輸出最佳的家庭安保機器人最佳運動路徑圖了，否則轉向(3)繼續運行。
3 家庭安保機器人運動路徑規劃算法仿真實驗
    為了驗證算法的有效性，家庭安保機器人設計使用了如圖2所示的模擬家庭環境地形進行仿真實驗,其中黑色為家庭環境中障礙物格(包括家具、電器等)。家庭環境模擬地形圖規模大約為螞蟻數目的2倍左右， 設計小組選取n=20、組織因子Oi=0.1+0.2α(其中α為[0,1])、a=300、b=5/6、y(0)=0.998。圖3的仿真實驗顯示的是直接用蟻群算法的家庭安保機器人得到的結果，由于家庭安保機器人陷入了局部最優，無法得到最佳路徑。圖4的仿真實驗顯示本算法找到了最優的運動規劃路徑，這條路徑安全規避障礙物，而且運動路徑最短。仿真實驗結果表明，增加了混沌理論的蟻群家庭安保機器人運動軌跡規劃算法能有效避免陷入局部最優，機器人可以快速準確地在家庭復雜的環境中找到最佳的運動路徑。

     家庭安保機器人在家庭復雜環境中的運動僅使用一般蟻群算法非常容易陷入局部最優，導致家庭安保機器人無法在家庭中找出最優運動路徑。為此，本文將混沌理論引入蟻群算法中，利用混沌的遍歷特性，為家庭安保機器人規劃出一條局部趨勢導航路徑，運動路徑在設定的組織因子的影響下動態地修改，加上在局部最優路徑的互相影響引導下，不但成功避免了死鎖、震蕩，而且家庭安保機器人在家庭環境中的運動路徑是最優的。從仿真實驗可以看出，本算法具有簡單、快速、實用性強等特點，家庭安保機器人使用本算法后能適應家庭復雜環境。進一步提高家庭安保機器人適應動態不確定環境下的運動規劃能力是本課題下一步工作重點。
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