复杂海事安全条件下的船舶应急航线决策方法

针对船舶作业需要满足的复杂海事安全条件,提出一种基于改进智能水滴-交互速度障碍的船舶应急航线自主决策方法.通过引入最优解邻域扩张机制增加解的多样性,对基本智能水滴算法进行改进,避免算法在寻优过程中陷入局部最优解导致算法"早熟".利用改进的智能水滴算法对已知环境进行全局航线决策,再利用交互速度障碍法根据遇到的动态障碍物进行局部航线重规划.仿真实验证明航线决策方法可以快速有效地规划出最优航线并实现实时动态避碰.     

基于碰撞预测的无碰撞航路规划

人工势场法作为路径规划的一种算法,由于其数学描述简洁且易于执行,所得路径较短且平滑,在许多工程领域中被广泛使用.由于势函数斥力作用仅考虑机器人与障碍物的距离,这就使航路规划在障碍物附近无差别的采取避碰措施,这就导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率,且容易出现狭窄通道无法识别以及由周边多个障碍物的合斥力造成的局部极小值问题.针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型,针对局部极小值和航路点震荡问题,提出虚拟障碍物法和过滤震荡点法,以此构成基于碰撞预测的航路规划法.仿真结果表明该方法能够有效的避免无谓避碰行为,且无局部极小值和航路点震荡问题,所得路径也较短.     

基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划

由于人工势场法中障碍物的影响距离通常为一个固定值,不可避免地导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率。本文在动态环境下,针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型;针对障碍物在目标附近目标不可及问题(goals nonreachable with obstacles nearby,GNRON),提出能够区别评估障碍物的时间碰撞危险度模型;针对陷阱问题,提出虚拟障碍物法,以此构成基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划法。仿真结果表明该方法能够有效避免无谓避碰行为和陷阱问题的发生,且无GNRON问题,所得路径也较短且平滑。     

舰载机牵引系统甲板调运避碰路径规划

针对舰载机牵引系统的甲板调运过程,提出了一种适用于复杂障碍物环境中不规则形状目标的路径规划方法。针对舰载机外轮廓特点,建立了目标的凸构型描述形式,并推导了多目标间碰撞检测及距离计算方法,在此基础上提出了舰载机牵连运动的轨迹跟踪控制算法,同时引入行为动力学方法实现牵引系统的避碰路径规划。为提高复杂环境下的避碰能力,基于广义符号阈值函数,提出了避障行为策略改进方法。仿真结果表明,本文提出的算法能够有效地解决舰载机牵引系统的避碰路径规划问题。     

钢铁企业铁水运输路径选择及自动避碰算法的研究

以钢铁企业铁水运输仿真系统为背景，阐述了路径选择及避碰算法的作用，建立了路网二级拓扑模型及列车运行模型；提出了两级静态路径规划和路径动态调整方法；分析了列车碰撞检测的条件及机制，最后对避碰算法进行了描述。     

双臂空间机器人的通用运动学路径规划算法

提出了一种基于通用运动学模型的双臂空间机器人在自由浮游状态下捕捉目标并避免碰撞障碍物的路径规划算法。过去的双臂空间机器人路径规划问题主要研究双臂的避碰问题 ,而忽略了机器人本体的避碰问题。实际上 ,当机械臂运动时 ,机器人本体也在相对运动 ,这个相对运动随机械臂质量与本体质量之比的增大而增大。利用通用运动学模型计算出双臂空间机器人的各点 (包括本体 )的速度 ,并在路径规划过程中根据机器人本体的速度计算出本体平动的距离 ,克服这个平动来避免与障碍物碰撞。最后 ,通过路径规划算法的计算机仿真结果证明了所提出路径规划算法的可行性     

模糊控制策略在避碰运动系统中的应用

目前多机器人避碰运动已经被广泛研究,其控制策略也多种多样.主要解决基于全景视觉传感器的多机器人多目标系统中机器人之间以及机器人和静态障碍物之间的避碰问题,提出了单个自主运动机器人的结构模型、自主机器人周围物体的态势模型以及移动机器人动态速度的快速检测方法.机器人的运动决策采用基于Step-Forward策略的模糊推理机制,实现机器人在动态环境中快速、准确的找到一条无碰撞的路径,最终达到目标点.仿真结果表明了该算法应用于移动机器人在动态复杂环境中的无碰撞运动具有正确性、实用性和智能性等优点,同时该算法计算量小,运算速度快,提高了机器人控制的响应速度.     

基于粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法

针对无人水面艇(unmanned surface vessel, USV)集群在路径规划中的协同避碰问题,提出了基于滚动优化策略结合粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法。首先,通过已有雷达、光电等传感器参数指标建立综合视域模型;其次,采取基于正切函数的惯性权重调整结合线性调整学习因子的方法来提高粒子群优化算法的全局搜索能力,同时,在适应度函数中加入转艏角控制来提高路径的平滑性;最后,利用改进后的粒子群优化算法规划出每个综合视域内的路径。仿真实验结果表明,该优化算法能实现USV集群的实时避碰,并快速为USV集群规划出平滑、安全的全局最优无避碰路径。     

基于队形控制的多机器人时间最优搬运方法

从多机器人队形控制的角度出发,并以组群机器人系统结构为基础,分析设计了一类多机器人协作搬运方法--时间最优搬运方法,主要解决了在被搬运物体形状未知的情况下如何寻找最优搬运点以及各机器人时问最短到达最优搬运点的路径规划问题,并证明了稳定时间最优路径规划算法(STOPP)满足队形变换时间最优且保证队形转换过程中系统内部避碰.     

改进速度障碍法的无人艇局部路径规划

针对传统速度障碍(velocity obstacles, VO)法进行局部路径规划时避碰路径长、避碰时间长以及忽略紧迫局面会遇中避让责任的约束等问题，提出一种适用于水面无人艇(unmanned surface vehicle, USV)的改进VO法。将四元船舶领域和碰撞威胁距离引入VO避碰时机的计算中，确定了避碰阈值；将最晚施舵距离作为碰撞危险局面过渡到紧迫局面的临界值，构建了紧迫局面模型；设计了USV避碰模型，并通过国际海上避碰规则(International Regulations for Collision Avoidance at Sea, GOLREGs)进行约束。比较分析了对遇、右交叉、左交叉和追越4种会遇的避碰仿真。仿真结果表明：改进的VO法平均路径缩短39.88%、平均时间减少44.26%,改进后的局部规划能够在保证安全避碰的条件下满足GOLREGs第8条和第13～17条的避让要求。     

基于速度障碍法的多UAV可飞行航迹优化生成

研究无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)在线可飞行航迹的自主规划对UAV适应非结构化环境、提高机动作战能力具有重要的现实意义。提出了一种基于Pythagorean-Hodograph (PH)曲线的UAV在线航迹生成算法,可以根据UAV当前的飞行状态、目标点信息及传感器探测信息实时规划出曲率连续的可避碰飞行航迹。考虑系统动态性能约束,采用分布估计算法对航迹参数进行优化选取,提出基于区间选优的全局精英个体概率选择机制,提高了航迹生成的速度及精度。根据速度障碍法原理,结合PH曲线的特点,给出了高动态环境下多UAV的实时动态避碰规划算法,该算法能使轨迹快速趋近于目标。对一组UAV的航迹规划在不同环境下进行了仿真实验,仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

基于模型预测控制的智能车辆避障跟踪仿真

针对智能车辆的避障跟踪控制问题,设计一种模型预测控制器。该控制器采用分层结构,上层基于非线性车辆点质量模型在避障时进行局部路径规划,下层基于单轨车辆动力学模型实现路径跟踪。通过Carsim和Matlab联合仿真,利用粒子群算法在线优化控制器参数,以不同的速度测试控制器性能,仿真结果表明：控制器具有良好的鲁棒性和实时性,跟踪误差较小,在单个和多个障碍物情况下,通过分层控制均实现了平稳避障并重新跟踪上原路径,表明控制器准确性高。     

基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题, 以细菌觅食算法为基础, 融合遗传算法的交叉变异操作, 进行任务分配。为了提高算法的收敛能力, 动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场, 模拟真实静态和动态障碍物环境, 在任务分配阶段完成航迹规划; 基于合同网拍卖算法, 进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示, 改进算法满足任务规划需求, 在考虑静态和动态障碍物的环境下, 能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。     

一种动态不确定环境下UAV自主避障算法

在动态不确定环境下,考虑威胁障碍物的机动性和无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)携带传感器的探测误差,可有效地提高UAV执行任务的安全性和可靠性。本文在速度障碍法的基础上,将动态不确定性通过威胁障碍速度矢量方向角的偏差进行表示,并建立了动态不确定性速度障碍模型(dynamic velocity obstacle model, DVOM);为量化动态不确定环境下威胁障碍物的影响,基于速度障碍圆弧法,给出了DVOM速度障碍圆弧法,并在此基础上,提出了一种动态不确定环境下UAV自主避障算法。最后,以Pythagorean Hodograph (PH)曲线路径规划为例对考虑动态不确定性的UAV自主避障算法进行了验证,仿真结果验证了算法的有效性和可行性。     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。     

基于遗传改进协调场的移动机器人避障策略

针对在动态环境下移动机器人用传统人工势场法导航所存在的缺陷,在改进传统人工势场的基础上,引入协调向量,利用子目标点构建局部势场,并通过窗口滚动刷新子目标点实现全局优化,对运动过程中可能遇到的陷阱、抖动、实时避障等问题,提出了解决方案,最后利用自适应遗传算法对参数进行的多目标优化,经过仿真,证明了该策略的可行性和有效性。     

基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划

针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达、存在局部极小点和振荡的问题对势场函数进行分析和改进,以保证目标点为势场的全局最小点。在动态势场中,引入是否陷入局部极小点的判断机制,并结合一种“沿目标方向90°移动”的方法来跳出局部极小点,实现多无人机编队的路径规划、协同避障和防碰撞。利用回归搜索法来对路径进一步优化。MATLAB的仿真结果显示,该方法有效地弥补了传统人工势场法的不足,提高了人工势场法的实用性。     

基于辐射扫描算法的机器人路径规划与仿真

针对基于生物激励神经网络(Biologically Inspired Neural Network,BINN)算法的机器人路径存在重复率高、转弯次数多的问题,提出一种将模板模型与辐射扫描(Radiation Scanning,RS)算法相融合的改进遍历路径规划算法(Improved Traversal Path Pla...