电线电缆的分支结构设计及布局路径搜索（内附视频） | CJME论文推荐|方向|电线|电缆|算法|论文

引用论文

Yingfeng Zhao, Jianhua Liu, Jiangtao Ma, Linlin Wu. Multi-Branch Cable Harness Layout Design Based on Genetic Algorithm with Probabilistic Roadmap Method. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2021, 34: 33.

研究背景及目的

电线电缆广泛地应用于复杂机电产品中，并且电线电缆是复杂机电产品的关键部件。电线电缆的敷设布局在机电产品制造过程中占有很大的比例，因此电线电缆的布局设计方法是重要的研究问题。论文在此背景下，研究了电线电缆在敷设过程中存在的问题。依据现有的文献研究，电线电缆的布局设计更多关注的是电线电缆的布局路径搜索；部分文献关注了电线电缆的分支结构设计，但这些方法没有解决分支结构设计中的所有问题。本论文的研究目的即在于合理设计电线电缆的分支结构并进行合理的电线电缆的布局路径搜索。

试验方法

本论文的电线电缆的布局设计方法结合了随机路径图算法以及遗传算法。总体来说，随机路径图算法被用于创建无干涉并且贴近障碍物的路径网络；遗传算法被用于搜索电线电缆的分支结构，并搜索各分支的合理路径。

本论文使用了均匀面向障碍物采样的路径图方法（UOBPRM）来创建路径网络。这个方法的核心思路是进行均匀的障碍物采样。首先，算法进行均匀采样并且不考虑采样点的干涉状况；接着，随机搜索一个方向，并在采样点处以随机搜索出的方向创建一条直线；创建直线后，进行插值碰撞检测，将符合要求的点作为路径网络的点。最后，将路径网络中的点按照距离要求进行连接形成路径网络。

本论文使用的遗传算法相比于传统的遗传算法，交换了变异操作和交叉操作的顺序，并且自定义了变异操作与交叉操作的概率公式，该概率公式为适应度的函数。此外，本论文也自定义了初始种群创建与适应度函数。

试验试频

结果

本论文的方法在带有IntelCore i5 3.2 GHz CPU的电脑上进行实现的。在本论文中，给出了两个场景来验证论文的方法。第一个场景比较了传统PRM和本文使用的PRM算法搜索出的路径网络。第二个场景用来验证本文的方法在复杂场景下的电线电缆的布局能力。

在第一个场景中，通过表格1给出了PRM算法与UOBPRM算法在路径图过程中的顶点数量、边数量以及时间的比较。并且在结果图中可以看出，UBORPM算法创建的路径网络是贴壁的并且均匀分布的，相对来说，传统PRM算法创建的路径网络是密集的并且大量的点是在空旷的空间中的。

在第一个场景中，通过表格2给出了遗传算法与本文的遗传算法在搜索分支结果过程中的迭代次数、平均适应度值、最佳适应度值以及计算时间的比较。并且在结果图中可以看出本文搜索出的布局结果比传统算法搜索出的结果更合理。

结论

本文提出了一种将PRM算法与遗传算法相结合的新方法来规划线束的分支结构和路径。本文的主要贡献如下:

(1)首先提出了区域约束来指导线束的路由趋势，将其定义为必要区域约束和禁止区域约束。

(2)提出了一种新的遗传算法来规划线束的分支结构。与传统的遗传算法相比，交叉操作和变异操作的顺序是交换的。

(3)提出了交叉操作和变异操作的概率公式，提高了遗传算法的效率。

该方法能有效地设计出良好的多分支线束布局，文中对该方法的性能进行了测试和验证。今后，对该方法的扩展存在两个方面。一是通过调整遗传算法的参数来提高算法的效率;二是解决线束在整机中的布置问题。

前景与应用

在航天航空行业，由于电气系统过于复杂，电线电缆的敷设是十分关键的。本文的方法针对在航天器或飞机复杂环境下的电线电缆敷设提供了一种有效的方法。

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[1] Steven M. LaValle. Planning Algorithm. Cambridge University Press，2006.

团队带头人介绍

刘检华，1977年12月生，江西萍乡人。博士、教授、博士生导师、北京理工大学机械与车辆学院副院长，入选2014年度“万人计划”青年拔尖人才项目，全国技术产品文件标准化技术委员会委员，全国离散制造业信息技术应用服务联盟专家委员会委员，中国图学学会数字化设计与制造专业委员会委员，中国航天科技集团公司装配工艺技术中心工艺专家，中国机械工程学会成组技术分会委员。

刘教授主要从事复杂产品装配与检测方向科研工作。发表数字化制造方面的学术论文120余篇（其中SCI/EI收录100余篇），参编教材2本，授权国家发明专利16项，获批国家软件著作权16项，获国防科技进步二等奖3项。

团队研究方向介绍

本团队致力于研究线缆和管路在布局和装配中的问题。具体的研究内容包括了基于采样的运动规划算法即快速扩展随机树算法以及随机路径图算法，还有基于Cosserat弹性杆理论为基础的线缆的力学计算以及线缆的运动和装配仿真。

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[5] Ma J , Liu J , Ding X , et al. Motion Planning for Deformable Linear Objects Under Multiple Constraints[J]. Robotica, 2019:1-12.

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编辑：金程校对：张彤

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