面向飞机蒙皮爬壁机器人开放完全覆盖路径规划的多策略鲸鱼优化算法

《Modelling》：Multi-Strategy Whale Optimization for Open Complete-Coverage Path Planning of Aircraft-Skin Wall-Climbing Robots

　　

飞机蒙皮维修要求实现表面单元完全遍历、允许的跨部件转移以及局部排除区域绕行。本研究基于NASA Common Research Model，开发了一种离线开放完全覆盖规划器，采用多策略鲸鱼优化算法（MSWOA）。该方法融合了飞机表面连续性偏好与转移一致性（ASCP-TC）用于拓扑感知初始化，置换感知秩更新（PARR）用于离散路径更新，以及带精确增量评估的精英局部细化（ELR）。在116单元基准上的三种维修转移成本设置下，与另外六种种群方法、确定性最近邻构造（NN）及带局部搜索的NN（NN + LS）相比，MSWOA在所有18个设置–指标组合中均取得最低均值。平均任务能耗较WOA降低12.55–13.32%，较收敛的NN + LS降低8.44–8.97%。序贯消融表明三种机制逐次加入均带来额外改进。在12,000次函数评估的独立运行中，MSWOA在七种种群方法中保持最低平均能耗。参数敏感性分析及60–232单元CAD配置进一步支持其在测试条件下的性能。这些结果证明了一种有效且计算高效的能耗感知离线飞机蒙皮覆盖规划方法。

一、研究背景

完全覆盖路径规划（CPP）旨在寻求一条无碰撞路径，在满足环境与运动学约束的前提下覆盖整个任务域。经典CPP综述确立了主要的分解与搜索方法族，近期研究则强调动态环境与优化感知的轨迹生成。对于检测与维修任务而言，完整几何覆盖仅是首要要求，重复遍历、转移距离、转向努力与能耗同样决定任务效率。

爬壁机器人为替代大型垂直或曲面结构上的危险人工作业提供了实用途径。近期综述总结了运动、导航、表面适应与壁面过渡方面的持续挑战。爬壁机器人设计与应用研究涵盖变曲率适应与运动灵活性进展，储罐检测平台则展示了集成几何、姿态适应与任务执行的重要性。飞机蒙皮维修要求更高，因为机身、机翼与平尾在三维空间中相连但保持拓扑上不同的工作区域。爬壁机器人研究已考虑面向飞机应用的曲面分解与约束路径连接，异构空地协同、无人机表面覆盖、机载缺陷检测与多无人机检测将规划问题扩展至其他机器人平台。面向激光除漆的工艺研究进一步表明，飞机维修轨迹必须考虑局部几何与任务约束。

其他曲面结构研究同样表明覆盖几何与任务能耗应联合处理。风电机叶片爬壁机器人的能耗感知完全覆盖已有研究，桥爬壁机器人的定制种群规划亦已应用。三维模型几何可直接用于构建覆盖运动，而能量补偿、能量约束规划与变足迹覆盖策略展示了在规划器中嵌入任务特定成本与状态决策的优势。这些研究促使建立一种显式表示模型允许的跨表面转移与局部排除的飞机特定公式。

鲸鱼优化算法（WOA）及其变体已应用于飞机蒙皮检测、无人机路径规划、移动机器人路径规划与工程优化。当连续位置通过排序随机键解码时，小更新可能使置换不变，而较大更新可能破坏有用路径结构。该表示问题同样影响连续键比较器。本研究通过集成MSWOA架构解决该问题，将拓扑感知初始化与直接置换操作相结合。序贯消融评估各机制的增量贡献，确定性路径搜索基线将规划性能置于背景中。

二、研究内容与结论

研究人员开展了基于MSWOA的开放完全覆盖规划研究，在NASA CRM几何上协调强制单元遍历、固定起点、自由终点、Gateway允许的表面转移与局部排除绕行。主要贡献包括：(i) 融入强制单元遍历、Gateway约束转移与局部排除的开放多表面覆盖公式；(ii) 协调拓扑感知初始化、秩域种群更新与精确增量精英细化的优化架构；(iii) 涵盖种群优化器、确定性NN构造与收敛NN + LS、序贯消融、算法参数与能量参数敏感性、扩展评估预算、替代CAD离散化及小实例MILP参考的实证评估。

三、关键技术方法

研究采用NASA CRM DPW4规划缓存（116个父单元、232个定向状态），通过排序随机键与方向键的ODRK表示进行编解码；构建含等效运动阻力、辅助功率、爬升势能与转向能量的任务能耗模型及Gateway转移拓扑；提出ASCP-TC确定性拓扑模板种子、PARR置换感知秩更新与ELR精确增量精英局部细化三种机制；以6000次函数评估、30次运行对比GWO、WOA、SSA、HHO、CPO、BRKGA及NN、NN + LS；并开展消融、敏感性分析、12,000次评估扩展实验、60–232单元CAD配置与五至二十单元MILP参考验证。

四、研究结果

3.1 实验协议与转移成本设置：实验在MATLAB R2024a环境下串行执行，七种种群方法统一采用N = 20、232个ODRK变量、6000次函数评估与每设置30次运行；S1、S2、S3为同一116单元几何上递进增强维修通道惩罚的三种转移成本设置。

3.2 跨转移成本设置的主要比较：所有解码路径均遍历116个父单元各一次并满足固定起点与自由终点条件；MSWOA相对WOA平均能耗降低12.98%、12.55%与13.32%，相对NN降低12.18%、11.70%与11.25%，相对NN + LS降低8.97%、8.84%与8.44%，在全部18个设置–指标组合中取得最低值，且在路径长度、转向数、重复率、MSRJ与长表面跳跃率上均优于NN + LS。

3.3 运行时间与收敛行为：MSWOA在三种设置下的平均总规划时间为0.1371、0.0883与0.0746 s，与WOA相近；在6000与12,000次评估下均保持七种种群方法中最低的平均最优能耗。

3.4 统计显著性：经Friedman检验、配对Wilcoxon符号秩检验及Holm校正后，全部18项与NN + LS的核心比较均有利于MSWOA，三项能耗比较的族校正p = 3.017 × 10^?7。

3.5 消融研究：在S3中，ASCP-TC带来最大改进，能耗降低11.93%且七项指标30/30配对获胜；PARR进一步降低能耗0.62%、重复率3.16%、MSRJ 2.35%与长跳跃率4.69%；ELR进一步降低能耗0.91%、重复率4.24%，并使优化器运行时间减少29.35%。

3.6 参数敏感性与爬升近似：转向能量与辅助功率联合扫描下MSWOA始终优于WOA；转向约占总任务能耗4.7–4.8%；端点式评估在该网格配置下低估能耗约4.9–5.0%；算法参数在测试范围内均值能耗波动不超过默认值的0.33%。

3.7 离散化与排除检查：在60单元无排除、116单元16排除与232单元24排除三种CAD配置下，MSWOA均取得更低平均能耗，将规划优势扩展至不同分区尺寸与排除布局。

3.8 小实例MILP参考：采用带状态流与Miller–Tucker–Zemlin约束的定向开放广义旅行商MILP，在五、十与二十单元实例上给出可行上界、求解下界与最优性间隙，提供开放路径公式的可复现校验。

五、讨论与结论

讨论部分指出，MSWOA在离线飞机蒙皮维修规划中兼顾高路径质量与紧凑计算：连续性感知种子提供最大改进，PARR与ELR依次带来额外增益，表明将初始化与离散搜索算子匹配于飞机表面拓扑与定向单元转移的价值；PARR在重复率、MSRJ与长跳跃率上效果最强，ELR以精确局部增量替代部分全路径评估从而降低运行时间；12,000次评估、参数敏感性、能量系数扫描与多种CAD配置共同支持其稳健性。研究局限在于面向已知CAD几何与静态维修限制的离线规划，能耗系数为假定仿真值，原始条带缓存采用端点爬升近似，未来将在物理爬壁平台上结合辨识能耗参数、真实工具足迹、粘附与滑移约束、定位反馈与在线重规划进行验证。

结论部分译文：本研究面向飞机蒙皮爬壁机器人，在NASA CRM几何上开发了基于MSWOA的开放完全覆盖规划器。该规划器融合ASCP-TC拓扑感知种子、PARR置换感知秩更新与ELR精确增量细化，以协调强制单元遍历、固定起点、自由终点、Gateway允许的表面转移与局部排除绕行。主要比较表明，相对于所测试的种群优化器以及确定性NN与NN + LS路径搜索参考，其能耗与路径质量得到改善，基于预计算缓存的Total规划时间低于1 s。对于飞机蒙皮维修，结果表明将表面拓扑融入初始化并应用直接置换级细化，可在不改变所需覆盖任务的前提下减少非生产性移动并改善转移连续性。序贯消融支持三种机制的互补作用，扩展预算实验、敏感性分析与替代CAD配置表明所观察到的优势在测试条件下持续存在。因此，MSWOA为能耗感知离线维修规划提供了有效的计算基础，并为结合全局搜索与任务特定路径构造及局部细化提供了实用架构。未来开发将把该规划能力与物理机器人执行及在线维修约束相连接。