第7期 张超等：一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法及其应用 .957· 2004年至2009年6年间，该部门先后修建了97根 根山.填埋场地形图如图1所示，图中颜色各异的 瓦斯管道，随着项目的继续，管道预计数量为109 点即为瓦斯排放管道，海拔高度以等高线表示 凳生为久对策施设配置平面图 S=1:1500 凡例 华收10年T 年度 平成年度工 平收21甲度施下 表随工什 图1旭川垃圾场地形图 Fig.1 Topographic map of landfill in Asahikawa 为保护相关工作人员免受有害气体的侵害，该 面的投影如图3所示. 项目采用机器人采集上图所有管道中瓦斯浓度数 据.为了使机器人以最小距离遍历瓦斯管道，其巡 查路线需要事先通过仿真实验得出.这也正是本文 研究工作的背景所在. X 2.2环境信息处理 由于项目要求机器人以最小距离完成数据采 图2瓦斯管道位置三维示意图 集工作，且垃圾场内不存在障碍物，机器人运行环 境可用一个旅行商问题(traveling salesman problem, Fig.2 3D schematic of the location of gas pipelines TSP)问题来拟合.根据瓦斯管道分布高低不一的特 基于以上定位，109根瓦斯管道的三维坐标就 点，本文以三维环境中的欧式距离为基准，对TSP 可以确定下来，如表1所示（由于篇幅所限，文中 问题中节点间的代价进行描述. 仅列出37根瓦斯管道的坐标值).根据表1中的数 因为109根瓦斯管道的海拔高度多在200m上 据，可得出各瓦斯管道之间的三维几何距离，其计 下，所以选取海拔200m的水平平面作为X-Y平 算公式如下： 面.将这些瓦斯管道的位置投影到该平面后发现， D=V(x-xP+(-)2+(2-2)2.(8) 地图中编号8-5的点位于这109个点相对中心的位 置，故将其在X-Y平面上的投影点作为坐标原点. 这样，巡查机器人路径规划问题被拟合为一个三维 109根瓦斯管道的三维图如图2所示，其在X-Y平 TSP问题.第 7 期 张 超等：一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法及其应用 957 ·· 2004 年至 2009 年 6 年间，该部门先后修建了 97 根 瓦斯管道，随着项目的继续，管道预计数量为 109 根 [11] . 填埋场地形图如图 1 所示，图中颜色各异的 点即为瓦斯排放管道，海拔高度以等高线表示. 图 1 旭川垃圾场地形图 Fig.1 Topographic map of landfill in Asahikawa 为保护相关工作人员免受有害气体的侵害，该 项目采用机器人采集上图所有管道中瓦斯浓度数 据. 为了使机器人以最小距离遍历瓦斯管道，其巡 查路线需要事先通过仿真实验得出. 这也正是本文 研究工作的背景所在. 2.2 环境信息处理 由于项目要求机器人以最小距离完成数据采 集工作，且垃圾场内不存在障碍物，机器人运行环 境可用一个旅行商问题 (traveling salesman problem, TSP) 问题来拟合. 根据瓦斯管道分布高低不一的特 点，本文以三维环境中的欧式距离为基准，对 TSP 问题中节点间的代价进行描述. 因为 109 根瓦斯管道的海拔高度多在 200 m 上 下，所以选取海拔 200 m 的水平平面作为 X-Y 平 面. 将这些瓦斯管道的位置投影到该平面后发现， 地图中编号 8-5 的点位于这 109 个点相对中心的位 置，故将其在 X-Y 平面上的投影点作为坐标原点. 109 根瓦斯管道的三维图如图 2 所示，其在 X-Y 平 面的投影如图 3 所示. 图 2 瓦斯管道位置三维示意图 Fig.2 3D schematic of the location of gas pipelines 基于以上定位，109 根瓦斯管道的三维坐标就 可以确定下来，如表 1 所示 (由于篇幅所限，文中 仅列出 37 根瓦斯管道的坐标值). 根据表 1 中的数 据，可得出各瓦斯管道之间的三维几何距离，其计 算公式如下： Dij = q (xi − xj ) 2 + (yi − yj ) 2 + (zi − zj ) 2. (8) 这样，巡查机器人路径规划问题被拟合为一个三维 TSP 问题