一种移动并联多功能农业机器人

1.本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种移动并联多功能农业机器人。


背景技术：

2.近些年，随着深度学习、机器视觉及并联机器人技术的迅猛发展，如何将这些技术应用到农业领域，已成为社会发展关注的焦点。传统的农业培育工作，耗费大量的人力物力，并极大程度上受到自然气候，如强降雨、干旱等影响，因此现代农业不可避免的对作物施用水肥药进行干预。喷药、施肥和灌溉对于农作物生长具有显著影响，过多或过少施用都会造成农作物生长的负面影响，特别是喷药量和施肥量的多少，是影响农作物种植经济成本的重要因素。农药、肥料的过量或不合理使用，会导致土壤板结与污染、地表和地下水污染，进而对农业生态环境带来诸多负面影响。因此，水肥药的大面积施用容易造成资源浪费以及环境污染，而精准施用则会消耗大量人力资源。


技术实现要素：

3.本发明提供了一种移动并联多功能农业机器人，其优点是可以完成对作物的自动施肥或施药，减少药肥的浪费，尤其适用于中草药等高附加值作物的使用。
4.本发明的技术方案如下：一种移动并联多功能农业机器人，其特征在于，包括移动平台、并联机构、采集相机、喷洒系统及控制箱；
5.所述移动平台的下方配置有移动机构，所述移动平台被移动机构支撑在地面上；
6.所述并联机构设置在所述移动平台的下方；
7.所述采集相机设置在移动平台的上方并朝向移动平台的前进方向；
8.所述喷洒系统包括设置在移动平台上的药箱、高压泵以及设置在并联机构上上的喷头，高压泵将药箱中的溶液泵至喷头并向下喷出，并联机构受控带动喷头移动；
9.所述控制箱接收采集相机的采集信息并参与对移动机构、并联机构以及喷洒系统的控制。
10.本发明进一步设置为，所述移动机构包括四组设置在移动平台四角处的支腿，支腿的底部设有第二连接件，第二连接件上转动连接有包覆结构，所述包覆结构上安装有麦克纳姆轮及驱动电机，支腿和包覆结构之间设有避震器。
11.本发明进一步设置为，所述包覆结构包括两个相对设置的悬挂侧板，两个悬挂侧板之间设有至少一个垫块进行连接，两个悬挂侧板之间设有转轴与所述第二连接件连接，所述麦克纳姆轮安装在其中一个悬挂侧板上，所述驱动电机安装在两个悬挂侧板之间并与麦克纳姆轮连接。
12.本发明进一步设置为，所述支腿上设有可在支腿上滑动的第一连接件，第一连接件与支腿之间通过锁紧螺钉锁紧，所述避震器的上端安装在第一连接件上。
13.本发明进一步设置为，所述并连机构在移动平台的下方设有并列的两组。
14.本发明进一步设置为，所述并联机构包括定平台、动平台、主动杆、从动杆以及位
置调整电机，所述定平台安装在移动平台的底部，所述位置调整电机设有三个并安装在所述定平台的底部，所述主动杆设有三个并分别与三个所述位置调整电机的输出轴连接，位置调整电机用于驱动主动杆在竖直平面内转动，所述从动杆设有三个并分别与三个主动杆通过球铰连接，所述从动杆的末端通过球铰与动平台相连，所述喷头安装在动平台上。
15.本发明进一步设置为，还包括一个电机支架，所述位置调整电机通过电机支架安装在定平台上，所述电机支架包括第一安装部和与第一安装部垂直的第二安装部，第一安装部用于与所述定平台进行安装固定，第二安装部上设有安装孔，所述位置调整电机安装在第二安装部上。
16.本发明进一步设置为，所述电机支架上位于位置调整电机后端的位置设有用于安装磁编码器的检测架，检测架包括间隔设置检测板和定位板，检测板上设有检测孔。
17.本发明进一步设置为，所述喷头的位置控制方法如下：
18.将采集相机采集到的目标点的坐标从像素坐标系转换到世界坐标系中，所述世界坐标系的原点建立在其中一个定平台的几何中心处或两个定平台几何中心连接线的中点；
19.根据目标点的坐标信息对并联机构进行反解计算，求得主动杆的转角。
20.本发明进一步设置为，对于多个目标物，并联机构的路径优化算法采用蚁群优化算法、贪心算法或遗传算法。
21.综上所述，本发明的有益效果是：本发明通过采集相机采集农作物，并通过机器视觉比对分析获取农作物的位置，然后通过并联机构将喷头移动至农作物上方，对农作物进行喷药或喷药，实现对农作物精准施用药肥，从而避免了大面积施撒肥药带来的药肥浪费等问题，减少农作物精准培养过程中的劳动力投入。
附图说明
22.图1是本发明的整体结构示意图；
23.图2是本发明中移动机构的示意图；
24.图3是本发明中体现定平台安装位置的示意图；
25.图4是本发明中体现并联机构结构的示意图；
26.图5是本发明中体现电机支架结构的示意图；
27.图6是本发明中坐标系关系示意图；
28.图7是本发明中图像坐标系与像素坐标系的示意图；
29.图8是本发明中采集相机成像原理示意图；
30.图9是本发明中坐标系平移转换示意图；
31.图10是本发明中并联机构简化结构示意图；
32.图11是本发明中并联机构整体结构简化图；
33.图12是本发明中定平台联极点极坐标示意图；
34.图13是本发明中动平台联极点极坐标示意图；
35.图14是本发明实施例中ei点坐标求取示意图；
36.图15是本发明实施例中并联机构反解个数示意图；
37.图16是本发明中并联机构控制程序流程图；
38.图17是本发明实施例中蚁群算法逻辑流程图。
39.图中，1、移动平台；2、并联机构；3、控制箱；4、移动机构；5、药箱；6、高压泵；7、喷头；8、支腿；9、第二连接件；10、包覆结构；11、麦克纳姆轮；12、驱动电机；13、避震器；14、悬挂侧板；15、垫块；16、第一连接件；17、定平台；18、动平台；19、主动杆；20、从动杆；21、位置调整电机；22、球铰；23、电机支架；24、第一安装部；25、第二安装部；26、检测架；27、检测板；28、定位板；29、转轴。
具体实施方式
40.下面结合附图详细说明本发明的具体实施方式。
41.实施例：参考图1-5，一种移动并联多功能农业机器人，包括移动平台1、并联机构2、采集相机、喷洒系统及控制箱3。
42.所述移动平台1的下方配置有移动机构4，所述移动平台1被移动机构4支撑在地面上。所述移动机构4包括四组设置在移动平台1四角处的支腿8，支腿8的底部设有第二连接件9，第二连接件9上转动连接有包覆结构10，所述包覆结构10上安装有麦克纳姆轮11及驱动电机12，支腿8和包覆结构10之间设有避震器13。
43.所述包覆结构10包括两个相对设置的悬挂侧板14，两个悬挂侧板14结构相同，两个悬挂侧板14之间设有至少一个垫块15进行连接，悬挂侧板14和垫块15之间通过螺栓连接。两个悬挂侧板14之间设有转轴29与所述第二连接件9连接，所述麦克纳姆轮11安装在其中一个悬挂侧板14上，所述驱动电机12安装在两个悬挂侧板14之间并与麦克纳姆轮11连接。
44.所述支腿8上设有可在支腿8上滑动的第一连接件16，第一连接件16与支腿8之间通过锁紧螺钉锁紧，即在第一连接件16上至少连接有锁紧螺钉以抵触支腿8。改变第一连接件16的高度，可以改变避震器13的张紧力。所述避震器13的上端安装在第一连接件16上，避震器13的下端通过螺钉与悬挂侧板14连接。
45.移动机构4不仅用于对移动平台1进行支撑，还用于实现移动平台1的移动，包括前进、后退、左平移、右平移和转弯等运动。当轮子绕固定的轮心轴转动时，轮子上各个小滚子的包格线为圆柱面，因此可以直接驱动机器人向轮毂转动方向运动。而当四枚麦克纳姆轮11以两种相反的方向同时转动时，则会产生两个不同的驱动力臂，两个力臂产生合力，驱动车辆像一个方向实现平移运动，全向性四轮定位能适应野外作业。驱动电机12选择大疆的一款型号为m3508的直流无刷减速电机，这是一种高性能的伺服电机，且自带减速机。
46.所述并联机构2设置在所述移动平台1的下方；所述并连机构在移动平台1的下方设有并列的两组。
47.所述并联机构2包括定平台17、动平台18、主动杆19、从动杆20以及位置调整电机21，所述定平台17安装在移动平台1的底部，所述位置调整电机21设有三个并安装在所述定平台17的底部，所述主动杆19设有三个并分别与三个所述位置调整电机21的输出轴连接，位置调整电机21用于驱动主动杆19在竖直平面内转动，所述从动杆20设有三个并分别与三个主动杆19通过球铰22连接，所述从动杆20的末端通过球铰22与动平台18相连，所述喷头7安装在动平台18上。
48.主动杆19和从动杆20与球铰22之间均为螺纹连接，即在主动杆19和从动杆20的端部加工螺纹与球铰22进行连接。为防止与球面铰链连接的零件在并联机构2运动中出现松
动的情况，在对球面铰链选择的时候需要注意选择正反丝球面铰链，即球面铰链的两个连接端的螺纹方向相反。经过这样特别的设计后，在并联机构2运动过程中就不易发生松动的现象，大大增加了装置的稳定性。从动杆20两端都需要和正反丝的球面铰链相连接，所以在从动杆20的两端需要加工螺纹，一端攻正螺纹，另一端攻反螺纹。
49.还包括一个电机支架23，所述位置调整电机21通过电机支架23安装在定平台17上，所述电机支架23包括第一安装部24和与第一安装部24垂直的第二安装部25，第一安装部24用于与所述定平台17进行安装固定，第二安装部25上设有安装孔，所述位置调整电机21安装在第二安装部25上。首先，大多数的电机尤其是步进电机，其安装面通常与主轴垂直，设置第二安装部25用于方便安装位置调整电机21；其次，设置电机支架23使得位置调整电机21与定平台17之间留有间隙，这样有利于在存在安装误差的前提下将三个位置调整电机21安装在同一水平面内，提高并联机构2的位置精度。
50.所述电机支架23上位于位置调整电机21后端的位置设有用于安装磁编码器的检测架26，检测架26包括间隔设置检测板27和定位板28，检测板27上设有检测孔。磁编码器安装在检测上时，检测板27用于固定磁编码器，定位板28用于供磁编码器抵触以对磁编码器进行定位，检测板27与定位板28之间的距离满足：磁编码器安装在检测板27上后，磁编码器中心距位置调整电机21末端磁铁2～3mm。
51.所述喷洒系统包括设置在移动平台1上的药箱5、高压泵6以及设置在并联机构2上上的喷头7，高压泵6将药箱5中的溶液泵至喷头7并向下喷出，并联机构2受控带动喷头7移动。药箱5中用于盛装肥药溶液。
52.所述采集相机设置在移动平台1的上方居中位置并朝向移动平台1的前进方向。采集相机采用双目相机。
53.所述控制箱3接收采集相机的采集信息并参与对移动机构4、并联机构2以及喷洒系统的控制。
54.采集相机采集到农作物信息后通过机器视觉对比分析获得农作物的位置信息，喷头的位置受并联机构控制，以移动至农作物的上方，所述喷头的位置控制方法如下：
55.将采集相机采集到的目标点的坐标从像素坐标系转换到世界坐标系中，所述世界坐标系的原点建立在其中一个定平台的几何中心处或两个定平台几何中心连接线的中点。
56.物体在空间中的位置需要通过世界坐标系描述，而通过相机镜头获取的目标物坐标处于以相机为原点的相机坐标系，故本发明将用数学模型替代相机成像过程将物体在图像中的位置和在空间中的位置联系起来，为并联机构位姿控制打下基础。建立世界坐标系x
w-y
w-zw，像素坐标系u-v，图像坐标系x-y，相机坐标系x
c-y
c-zc，如图6所示。
57.通过相机获取目标物图像信息，而该图像信息是在像素坐标系进行体现，因相机采用卷帘快门，通过传感器以左上角为起点逐行曝光进行成像，像素以行列的形式分布，以图像的左上角作为起点，所以将像素坐标系的原点定在图像的左上角。将服务于并联机构的世界坐标系和体现目标物位置的像素坐标系联系，需要找到其中的变换关系用以建立过渡坐标系。相机镜头的成像原理为小孔成像通过投影方式将物体的图像投影至cmos上，在此基础上建立以相机镜头为原点的过渡坐标系，即相机坐标系，第二个过渡坐标系建立在摄像机获取的目标表面，其坐标系的起始点为图像的中心，此为第二个过渡坐标系，即图像坐标系。从相机的相机成像原理可知，图像坐标系与相机坐标系起始点呈共轴线分布。
58.于是，可得物体从像素坐标系到世界坐标系可分为三个变换步骤，即图像坐标系到像素坐标系，相机坐标系到图像坐标系，世界坐标系到相机坐标系。坐标系之间的转换均可双向转换。
59.图像坐标系-像素坐标系
60.在图7中表示出了转换关系，将p点通过投影之后是(x1、y1)，并且将(u1、v1)作为像素坐标系的原点。
61.点从像素坐标系转换到图像坐标系的转换关系为：
[0062][0063]
其中，dx,dy为像素中像元尺寸，将上式转换为齐次坐标为：
[0064][0065]
相机坐标系-图像坐标系
[0066]
相机成像原理图如图8所示，设经过图像-像素坐标转换后的图像坐标为x1，y1。
[0067]
其中zc的坐标为相机传输的目标物相对于相机的铅锤距离，也为目标物在相机坐标系下的z轴坐标。将以上投影关系转换为齐次坐标为：
[0068][0069]
世界坐标系-相机坐标系
[0070]
在此转换过程中不涉及物体的投影与仿射映射，属于刚体变换即物体的大小与形状不改变，改变的是其相对位置。空间中两个坐标系可通过平移或者旋转实现重合，相应的点就可以从体现在相机坐标系转化体现在世界坐标系上。
[0071]
根据图6的坐标关系图，设空间中点p为(xc，yc，zc)，进行平移变换，将矢量ocp向坐标系x
c-y
c-zc投影后，再将其投影向坐标系x
w-y
w-zw的坐标轴投影得矢量ocp在坐标系x
w-y
w-zw坐标轴上的投影；再将矢量owoc，ocp在坐标系x
w-y
w-zw上的投影相加，并与矢量owp在坐标系x
w-y
w-zw坐标轴上的投影比较，如图9所示。
[0072]
则有如下关系：
[0073]wp＝cp wp
oc
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4-5)
[0074]
其中，wp是p点的世界坐标矢量，cp是照相机座标系中p点的坐标矢量，wpoc是相机坐标系标系原点在世界坐标系下的矢量体现。
[0075]
像素坐标系-世界坐标系
[0076]
至此，坐标关系已明确，整合式(4-2)、式(4-4)、式(4-5)，可得
[0077][0078]
根据目标点的坐标信息对并联机构进行反解计算，求得主动杆的转角。
[0079]
在三个自由度并联机构中，动平台仅能在空间直角坐标系统中完成平移运动；它
的运动学反解是指在给定运动输出部件的位置和姿态条件下，求出各个轴移动输入部件的位置或姿态(转动角)；相反，如果知道每个轴移动输入单元的位置或姿势，求该运动输出部件的位置和姿态就是运动学的正解。从该设计的农业应用目的出发，我们认为运动学反解的意义要大于运动学正解。
[0080]
本设计需控制两个并联机构，根据目标物在图片信息中的坐标选择位于左部或者位于右部的联机构并且根据坐标信息进行针对于左右不同的联机构进行反解，本发明将采用几何法对其中一个联机构进行反解计算。
[0081]
几何法构建运动学模型与方程
[0082]
其中之一的并联机构结构图简化图如图10所示，其中，将位于上侧的定平台视为正三角形为α平面，下侧的由动平台简化的平台视为正三角形即为β平面，两个平面之间的支链由位置调整电机、主动杆、从动杆组成。b1、b2、b3为简化后位置调整电机与主动杆的联结，e1、e2、e3为简化后主动杆与从动杆之间的联结，p1、p2、p3为简化后从动杆与动平台之间的中间件。
[0083]
令lb为b
iej
(i，j∈[1,3])线段长度，即主动臂；令lb为eipj(i，j∈[1,3])线段长度，即从动臂；在定平台构造的简化平面处的δb1b2b3的外切圆半径为r，在动平台构造的简化平面处δp1p2p3的外切圆半径为r、o
′1相对于在上侧定平台建立的坐标系坐标为(x,y,z)即并联机构末端执行机构的位置，反解即需求主动臂驱动单位的输出角度θi(i∈[1,3])，θ为主动臂相对于垂直于定平台竖直线的夹角。
[0084]
已知图11的各个参数，即可开始建立运动学方程，首先求bi(i∈[1,3])坐标,如图12所示，在上侧定平台α平面建立xoy平面极坐标，在此极坐标系下，bi(i∈[1,3])的极坐标为(r,φi)，有则可得点bi在极坐标下的坐标为该坐标系如前文所写为上侧定平台α平面建立的xoy平面极坐标。
[0085]
同样的可用上述方法计算动平台pi(i∈[1,3])坐标，如图13所示，以下侧动平台β平面建立x
′1o
′1y
′1平面极坐标下，pi的坐标为(r,φi)(i∈[1,3])，)(i∈[1,3])，在o1’‑
x1’
y1’
z1’
的空间直角坐标系下，位于坐标面x1′
o1′
y1′
上的点pi的坐标为:(rcosφi,rsinφi,0)
t
，又因为o
‘1的坐标在以上侧定平台α平面建立的空间直角坐标系o
1-x1y1z1下的坐标为(x,y,z)
t
，以此为根据进行推导，则以上侧定平台o
1-x1y1z1空间直角坐标系下，即为空间直角坐标pi
[0086]
根据上述分析，可知b1,pi，o，o’皆为已知点，再根据此求简化后主动杆与从动杆之间直接连接的关节点e1、e2、e2，如图14，将简化的运动模型以e点位界限进行对上半部分进行局部分割，可得一个将lb作为斜边的rtδb
iei
q(i∈[1,3])，其中q为ei点水平方向延长线与bi点竖直向下方向的延长线的交点，ei的z轴坐标经过三角函数计算可得-lbcosθi，在极坐标下，即在xoy的切割面上，与上文中求pi，bi方法相同，故根据图14几何关系，可得ei点在o
1-x1y1z1空间直角坐标系的坐标可表示为
[0087][0088]
至此，p
1，2，3
与e
1，2，3
各点在o
1-x1y1z1空间直角坐标系的坐标都已得出，可根据两点之间的距离为la列出方程，得|piei|2＝la2可得运动学方程：
[0089]
[(lb*sinθi r-r)cosφ
i-x]2 [(lb*sinθi r-r)sinφ
i-y]2 (lb*cosθi z)2＝la2[0090]
其中
[0091]
运动学反解
[0092]
在本发明的实际农业要求中，并联机构反解更具有实践价值，在反解中，已知末端执行机构坐标(x，y，z)，并以之为依据求得运动输入元件运行角度θ
1，2，3
，由此将p
1，2，3
与e
1，2，3
带入式4-7可得；
[0093]
2lb[r-r-(xcosφi ysinφi)]sinθi 2lbzcosθi[0094]
[x2 y2 z2 (r-r)2 l
b2-l
a2-2(r-r)(xcosφi ysinφi)]＝0
ꢀꢀ
(4-8)
[0095]
进而根据三角函数万能代换公式可得：
[0096][0097]
并且令a＝2lb[r-r-(xcosφi y sinφi)]
[0098]
b＝2lbz
[0099]
c＝x2 y2 z2 (r-r)2 l
b2-l
a2-2(r-r)(xcosφi y sinφi)
[0100]
于是，将式(4-9)代入式(4-8)，以作为未知数，运用求根公式得
[0101][0102]
令
[0103][0104]
则得出
[0105]
θi＝2arctant
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4-11)
[0106]
于是，可求出主动臂lb转动夹角θ
1，2，3
，由式(4-10)可知经过计算得出得转动夹角均存在两个正负根，其根向量共有8组，由图15所示，基于并联机构在本课题中的实际平台联结数目和工作区域，转角取正值，可满足的机构姿态如图15(a)中呈现的向外扩展的姿态，即为正确的解向量得出得工作姿态。
[0107]
并联机构控制的程序流程图如图16所示。
[0108]
对于多个目标物，并联机构的路径优化算法采用蚁群优化算法、贪心算法或遗传算法。
[0109]
蚁群算法理论分析及仿真
[0110]
蚁群优化算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。在各个蚂蚁在没有事先告诉它们食物即目标物坐标在什么地方的前提下开始寻找，先对所有目标点进行遍历，在通过一个目标点时释放信息素吸引其他蚂蚁，但有些蚂蚁不会重复原有路径，其可能会寻找到点与点之间的最短路径并且其路径被大多数蚂蚁重复，其逻辑流程图如图17所示。
[0111]
针对目标物在指定范围内个数随机性与分布非线性的特性对目标物坐标的生成函数进行撰写，在此前提下进行蚁群算法的遍历，并且对目标物坐标随机生成的坐标矩阵进行保存以进行后期同坐标数据不同算法之间的比较。
[0112]
针对目标物在指定范围内个数随机性与分布非线性的特性，蚁群算法可实现各点之间最短路径遍历的要求。
[0113]
贪心算法理论分析及仿真
[0114]
贪心算法即在每一种或者每一段决策过程中，都能以所设定的条件为前提，并且每次决策以最为符合所设的条件的选项为结果。在局部最优解能决定全局最优解时尤为有效，将问题分成若干个子问题来解决，若干个子问题最优解可以递推至最终问题的最优解。
[0115]
结合在农业工作中目标物在不同控制时段指定范围内个数随机性与分布非线性的特性，在某一确定的起点开始把获取的若干个点作为若干个子问题来寻求离该点最近的其他点。以此不停递推至整个最短路径的实现。
[0116]
综合以上要求编写贪心算法的仿真程序，目标坐标点数据个数与前文蚁群算法个数相同但是坐标数据不同。
[0117]
结合运行结果我们可观察到贪心算法也完成了最短路径的实现，并且它对每个子问题的解决方案都做出选择，但是不能回退。
[0118]
遗传算法理论分析及仿真
[0119]
该算法的基本思路是从达尔文的的进化论模型进行出发，采用生物进化的前提。把问题类比为生物体的自然演化过程，经过复制，交叉，变异的方式进行迭代演算，并且在每一步的演算后去除与适合度函数低的解，采用适合度较高的解。如此，经过相当时间的演化，原本的问题即类别的生物体即可得出对适应函数较高的种群即为问题的解。
[0120]
针对本设计农业工作要求的目标点遍寻问题，适应函数即为两点间的最短的欧几里得距离。
[0121][0122]
从一点出发由此将得出多个不同的解并且淘汰掉适应度函数低的解，增加适应度高的解，结合本设计情况两个点可获得一个适应度最高的解即为最短解。
[0123]
结合运行结果我们可观察到遗传完成了各点两两寻求最短距离的实现。
[0124]
结合本设计中农业要求中目标点两两最短路径的问题本质找一个权值最小的哈密顿(即对每一个点都穿越一次的回路)不完全回路。三种算法皆可完成需求。结合运行时间来看，其中遗传算法完成时间最快，贪心算法次之，蚁群算法最慢，三个算法运行时间在本设计所要求的农业工作情况下都在可以接收的范围之内。
[0125]
结合对农业工作中的设计要求来看，因为问题本质为不完全的tsp问题，即不需要进行各点的回路遍寻。所以针对于此的贪心算法与可完成闭合型回路和开放性回路的遗传
算法可达到设计要求。考虑到遗传算法容易陷入局部最优解的缺点，结合农业中目标点分布特性。如果出现三个目标物两两的欧几里得距离相同，遗传算法会陷入局部最优点的死循环。而贪心算法尽管可以解决上述问题，但是其不能保证整体解的最优性。
[0126]
结合上文对各算法的比较，综合工作范围；目标物分布范围；对于本设计中的基本农业工作要求与目标物分布的不确定性可选用贪心算法。而如果要求并联机构末端执行机构进行完整tsp各点的回路遍寻运动，在此前提下考虑目标点分布情况，当目标点存在三点或多点存在符合欧几里得最短距离的最优解，即选用蚁群算法，否则即选用遗传算法为佳。
[0127]
若有拓展性要求，如目标物分布的范围扩大，目标点个数增多，考虑前文贪心算法的缺点，以考虑目标点分布情况选用蚁群算法和遗传算法为佳。
[0128]
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。