【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能机器人和自动化路径规划，涉及一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能的发展，智能机械手越来越多地用于家庭、医院、公司和商场等复杂多变的环境中，以执行各种操作。在目标操作中，往往需要机械手抓取特定物体或对特定物体执行某些操作。在这个过程中，机械手所在的基础位置就至关重要。在过去的研究中，大多考虑在物体独立存在的情况下，机械手如何准确定位并抓取目标物体，或对目标物体完成相关操作。在这种理想情况下，不会考虑实验环境中无关物体的干扰。而在实际情况中，由于目标物体不是单独存在的，它们往往会与许多无关物体(如家具、杂物等)共同出现，因此，目标物体相对于无关物体的摆放位置会显著影响机械臂的定位。并且针对不同的机械手，其设计特点不同，因此完成可执行操作的范围不同，需要摆放的基础位置也不同。
2、目前在确定移动机械手基础位置方面，已有方案仍有显著的局限性。如果选择手动定义机械手可执行的基础位置区域对机械手进行摆放，会有未考虑潜在障碍的风险；并且由于不同机械手模型之间存在差异，手动衡量摆放位置是不够智能化的。如果采用基于学习的技术，在考虑障碍的情况下预测可执行位置，那么需要对每个机器人及其摆放场景进行广泛的数据收集和模型训练，这些工作所要耗费的人力物力代价无疑是很大的。
3、基于上述种种问题，目前急需一种具有普适性的方法，不仅能够满足对不同机器人模型的适应性，还要能够有效地解决在复杂工作环境下执行任务的有效性。
技术实现思路>
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法及系统，包括在机械手执行任务前便确定混乱环境中机械手可执行基础位置的有效框架，并考虑了每个位置的可行性及路径成本，以实现工作中的有效性。
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法，该方法包括构造一个决定移动智能体执行具体任务之前所站具体位置的框架，包括以下步骤：
4、s1、预测建模对象的重要性，使用图嵌入架构来评估环境中对象的重要性；
5、s2、确定机器人潜在基础位置的面积，配置为基于预测的对象重要性和环境特征，计算潜在的基础位置区域；
6、s3、确定可行的基础位置，为在潜在基础位置区域内识别至少一个可行的基础位置。
7、进一步，在步骤s1中，包括环境建模步骤、图嵌入步骤和对象重要性打分步骤，具体包括：
8、s11、环境建模：在环境envo中，每个对象o都表示为一个节点v∈v，具有代表对象大小的属性ob；通过边集e中的边来表示对象间的空间关系，如果对象oi位于、在内部或与对象oj相连，则存在边(vi,vj)∈e，该边的方向反映了它们的空间层级；边的权重由公式1/distxy(oi,oj)决定，distxy为测量对象oi与oj之间的水平距离；
9、s12、图嵌入：利用deepwalk算法适应图g中节点vi的重要性分数，聚焦于节点vi与目标节点vt的空间接近度；deepwalk通过随机游走在图上生成节点序列，形成类似自然语言中句子的“节点句”；这些序列帮助学习节点在图中的潜在表示，反映它们在图中的上下文关系；该方法采用偏向随机游走，根据方程w(vi,vj)＝k0/distxy(oi,oj)+(1-k0)×size(oj)调整两节点间的转移概率p，其中k0是一个调整参数，这种调整有助于生成更准确反映节点重要性的序列；
10、s13、对象重要性打分：在图g中获取节点嵌入后，通过计算每个对象oi(节点vi)与参考目标节点vt的余弦相似度，确定每个对象的重要性分数；当节点得分超过预定义阈值α时，α∈[0.0,0.1]，则将其添加到集合s中；智能框架应允许α自我调整以优化性能；以基于经验数据略高的α开始，如果moma-pos失败，则减少α以适应更多新对象。
11、进一步，在步骤s2中，包括计算潜在基础位置区域、基础位置可行性评估、计算基础位置潜在值3个步骤，具体包括：
12、s21、计算潜在基础位置区域：首先，根据机器人的尺寸和运动能力以及目标对象的具体位置确定机器人操作空间内的潜在基础位置区域a；此区域由满足特定距离阈值δr并且不与任何环境中的对象oi产生重叠的所有位置rp组成，以保证机器人在执行任务时的空间自由度和安全性；
13、s22、基础位置可行性评估：对区域a中的每个位置rp，运用潜在场方法考察其与周围家具和障碍物之间的空间关系；计算一个3d位置(rp,z)并将其与目标对象通过一条假想的连线相连接；若该连线与任何障碍物无碰撞，则认为该位置潜在地可用于机器人操作；
14、s23、计算基础位置潜在值：对于每个被认为是可行的2d基础位置rp，通过公式其中k2为负系数，来计算一个潜在值；然后，将每个位置的潜在值f(rp,zi)按公式进行平均，这里k3是一个正常数；通过这一平均值，客观评估每个位置的优先级，其中较低的潜在值指示了更高的位置可行性。
15、进一步，在步骤s3中，构建一个基础位置识别模块，以求找到一条连接所有采样位置的最优路径；具体包括：
16、s31、在潜在基础位置区域a内均匀采样m个2d位置其中每个位置根据其潜在值的大小评估其可行性，以低潜在值指示较高的位置可行性；
17、s32、应用open tsp算法来优化连接所有采样位置的路径，减少导航成本和提高位置选择的效率；
18、s33、将采样位置按潜在值分组，并在每个组内评估和选择最佳路径；
19、s34、当找到无碰撞轨迹时，选定的位置rp*就被认定为最终的可行基础位置。
20、本专利技术还提供了一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的系统。
21、本专利技术的有益效果在于：
22、本专利技术提供了一种名为moma-pos(混乱环境中对象重要性)的框架，专门为移动智能体(机器人)在杂乱环境中确定有效基础位置而设计。该框架融合了图嵌入架构，使之能够预测在进行导航-操作任务前基座的最佳立足点。moma-pos通过引入一种新颖的对象重要性评分机制，能够在大量环境对象中筛选出对任务至关重要的少数对象，极大地优化了模型的计算效率和响应速度。该框架不仅优化了基座的基础定位过程，还针对不同的环境和机器人模型，提供了高度适应性的解决方案。此外，moma-pos的设计还考虑了操作过程中潜在的导航成本，实现了成本和性能之间的最佳平衡。总体而言，本专利技术极大地提高了机器人在真实世界复杂环境中的操作性能，且对于未来移动机械手技术的发展具有深远的影响。
23、本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
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1.一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法，其特征在于：该方法包括构造一个决定移动智能体执行具体任务之前所站具体位置的框架，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法，其特征在于：在步骤S1中，包括环境建模步骤、图嵌入步骤和对象重要性打分步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法，其特征在于：在步骤S2中，包括计算潜在基础位置区域、基础位置可行性评估、计算基础位置潜在值3个步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法，其特征在于：在步骤S3中，构建一个基础位置识别模块，以求找到一条连接所有采样位置的最优路径；具体包括：
5.一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的系统，其特征在于：该系统采用如权利要求1至4中任一项所述方法。
【技术特征摘要】
1.一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法，其特征在于：该方法包括构造一个决定移动智能体执行具体任务之前所站具体位置的框架，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法，其特征在于：在步骤s1中，包括环境建模步骤、图嵌入步骤和对象重要性打分步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种决定移动智能体在执行任务之前所处位置的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，傅江澜，邵北辰，丁琰，王星辰，黄宏宇，古富强，罗均，蒲华燕，郭松涛，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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