基于A星算法与人工势场法的无人机路径规划

为简化无人机飞行路径规划算法并提高其避障效果,本文提出一种人工势场法和A星算法相结合的路径规划算法:以人工势场法指导全局路径规划,通过引力场控制无人机的飞行方向;以A星算法指导局部路径规划,避让大型障碍物.仿真试验证明,该算法与人工势场法和A星算法相比,提高了避障效果,缩短了搜索时间.     

空中交通警戒防撞系统的作用及维护

伴随着空中交通量的日益增大,空中交通警戒防撞系统（TCAS）在保障飞行安全方面的作用越发的重要。它能够通过对附近的飞机进行冲突检测,预测未来可能发生的危险,提示飞行员避免危险。该文主要介绍了空中交通警戒防撞系统的重要性、使用原因及基本原理,并对其组成和作用进行分析,再结合一些常见的故障现象及其特点,讨论排除故障的基本思路和方法。     

机载防撞系统TCAS Ⅱ Version7.1与Version7.0软件的比较

针对机载防撞系统TCAS软件版本的改进,描述了TCASⅡVersion7.1对Version 7.0软件所作的修订,分析了Version 7.0与Version 7.1软件的差异和改进.按照DO-185B所规定的TCAS系统最低性能需求,采用软件工程的方法,完成了TCASⅡVersion 7.1防撞算法的软件设计和编程并建立了相应的软件测试平台.通过采用一组标准输入及输出的测试用例文件,将标准输入产生的输出结果与DO-185B的输出结果进行比对,验证了TCASⅡVersion 7.1防撞算法和处理逻辑的正确性和有效性.     

基于广义势场的多机器人避碰算法

针对目前多机器人避碰算法存在的计算复杂、缺乏普适性等的局限性,以传统人工势场法为基础,将协商和意愿引入人工势场范畴,提出了多机器人系统运动规划的广义势场算法.该算法以物理空间障碍为基础构造排斥势场,以意愿为基础构造吸引势场,并通过排斥势场与吸引势场的拓扑积构成人工势场.在人工势场中,通过对势场中微团运动趋势的求解就可得出所需的路径规划.实验证明,该算法不仅具有人工势场法系统模型构造简单、能够进行最优路径规划的优势,而且在系统运行过程中有效地避免了系统死锁的发生.     

机载防撞系统TCASⅡ Version 7.1与Version 7.0软件的比较

针对机载防撞系统TCAS软件版本的改进,描述了TCASⅡVersion7.1对Version 7.0软件所作的修订,分析了Version 7.0与Version 7.1软件的差异和改进.按照DO-185B所规定的TCAS系统最低性能需求,采用软件工程的方法,完成了TCASⅡVersion 7.1防撞算法的软件设计和编程并建立了相应的软件测试平台.通过采用一组标准输入及输出的测试用例文件,将标准输入产生的输出结果与DO-185B的输出结果进行比对,验证了TCASⅡVersion 7.1防撞算法和处理逻辑的正确性和有效性.     

基于人工势场法的无人机局部航迹重规划

无人机飞行中受复杂环境的影响，在预设航线飞行时容易遇到突发障碍物，这要求无人机及时避障并重新设计轨迹.为实现无人机在飞行过程中主动避障并平滑地返回预设航迹，提出了一种改进人工势场法的局部航迹重规划方法.在引力场函数中加入线势场，使无人机避障后在线势场力的作用下重回原预设航线.通过在斥力场函数中加入无人机与目标点的决策因子，解决无人机在临界点震荡，无法到达预设目标位置的问题.通过引入动态力，解决无人机原地停滞，局部极小值问题.研究在二维环境下进行了Matlab仿真验证，试验结果表明，改进的人工势场法能够实现主动避障和无人机局部航迹的重规划.     

空中防撞系统中提高空中安全的决议咨询算法

随着航空界向下一代航空运输系统(Next-Gen)迈进，当前的交通警报和防撞系统(TCAS II)无法完全保障航空安全，因此如何防止空中碰撞是下一代交通系统的一个重要问题。为解决此问题，本文介绍了一种新技术，用于检测和解决三维空域中2架飞机之间的空中交通冲突。该算法计算一组6个决议咨询并结合决断警报时间，以确保不侵犯保护区。该算法提出了3种安全规则解决方案，用于提高飞机面对面、飞机交叉道和飞机超车这3种场景下的安全性。本文在所提出的3个安全规则基础上进行仿真，以验证所提出算法的有效性，仿真结果表明，本文提出的方法相较于传统方法具备一定的优越性。     

一种CGA路径规划方法

针对传统人工势场法的不足,提出了一种改进的人工势场法,该方法能够确保CGA快速逃离局部极小点,试验表明该算法是有效的,可以弥补传统人工势场法的缺陷.     

基于改进人工势场-模糊算法的路径规划算法研究

针对传统人工势场法解决移动机器人路径规划问题时存在局部最优和目标不可达的问题,提出了一种改进斥力的人工势场法与模糊算法相结合的路径规划算法。在斥力场中加入机器人与目标点欧几里德距离的对数函数,形成新的人工势场,并加入机器人、障碍物和目标位置坐标判据式。分别将人工势场引力与斥力的角度差、合力差作为模糊输入,借助专家经验进行决策,得到输出模糊力,进而调整机器人各时刻合力大小和方向。解决了传统人工势场法中出现的局部最优和目标不可达问题,减小了路径轨迹波动幅度,且在凹型槽障碍物中无徘徊。为了验证该方法的有效性,通过MATLAB软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,能较好避开障碍物到达目标点。     

一种基于人工势场的无人机航迹规划算法

为了改进传统的人工势场法不能适应复杂环境、容易陷入最小值和在终点附近徘徊的情况,提出一种基于混沌理论的人工势场法的无人机航迹规划算法。在传统人工势场法原理的基础上,将混沌理论的搜索算法引入人工势场法中的斥力场、引力场的函数公式中,改变了各个障碍物斥力系数和目标点的引力系数,将改变后的系数代入计算,搜索出斥力场和引力场的最优系数组。本算法有如下优点:第一,考虑了障碍物对寻优过程的影响,排除了合力为零的情况。第二,通过迭代的方法,具有适应不同地图的能力。第三,适用于无人机的航迹规划。仿真实验结果和理论分析表明,混沌理论的人工势场法不仅解决了无人机在航迹规划中容易陷入最小值和在终点附近徘徊等问题,而且可以实现无人机在复杂环境下的航迹规划,缩短了飞行成本,节约了计算时间,提高了三维空间无人机航迹规划的速度和精度。     

基于注意机制的改进人工势场的机器人路径规划

人工势场法是机器人路径规划中应用较多的一种方法,但方法在障碍物较多时由于势场合力不容易控制而常常出现机器人陷入势场陷阱中。足球机器人比赛系统场上敌我状态复杂,加上动态变化的场上环境,对实时性要求很高。本文对注意机制在机器人足球比赛中的应用进行研究,根据比赛平台模型的特点并从能量角度将场上的引力和斥力转化成特定的关于能量的数学表达式,将其和注意机制相结合,提出新的改进人工市场的方法。基于注意机制的改进人工势场算法,将原有的合力势场变成重力势场,使机器人自主规划前进路线。最后本文使用仿真方法证明该方法的可行性。     

改进人工人群搜索算法在基于LBS物流配送中的应用

以基于LBS物流系统的物流车辆路径规划为研究对象,将一种改进人工势场法与人群搜索算法相结合,对LBS系统中物流车辆的路径规划进行优化.该算法首先利用LBS系统获取环境信息,包括车辆、目标和障碍物的位置和速度信息,其次在基本人工势场法的基础上加入速度因子,使配送车辆初步形成能躲避障碍物并追踪动态物流对象的可行性路径,随后利用人群搜索算法,在可行性路径中搜索最短路径,进而生成物流车辆至动态物流对象的最优路径.该算法有效的将改进式人工势场法和人群搜索算法紧密结合在一起,通过仿真实验证明了该算法在基于LBS的物流系统中物流配送路径规划的有效性,同时将该算法与传统路径规划A*算法进行对比,证明该算法有效的提高了系统中的整体搜索效率.     

结合模糊逻辑和改进人工势场的局部路径规划

针对人工势场法的死点问题和较为复杂的局部障碍物环境,采取模糊逻辑与改进的人工势场相结合的方式,提出了一种结合模糊控制器与人工势场算法的并行避障处理结构。依据静态目标点位置与多路超声波传感器返回的障碍物距离信息,实行稳定环境的人工势场路径规划与危险环境的模糊控制,使移动机器人能够到达预定目标点。在Mobotsim仿真软件中验证了算法的可行性与有效性。     

基于混合人工势场-蚁群算法的机器人避障

针对移动机器人避障的路径规划问题,提出一种基于混合人工势场-蚁群算法的方法。在栅格环境中,以人工势场法的规划信息作为蚁群算法寻优的基础,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息。Mat-lab7.6仿真表明,该方法解决了人工势场法的目标不可达、易陷入极值点等弊端,提高了经典蚁群算法的寻优效果和收敛速率,具有更强的稳定性和环境适应力。     

改进角度势场算法在移动机器人避障中的应用

移动机器人中的一个基本问题就是如何即时处理激光雷达测得的信息,进行障碍物避让.本文以TYIRV-Ⅰ移动机器人为研究对象,对原系统中激光雷达的避障算法——角度势场法中的引力函数进行了修正.通过在VC++6.0中的仿真证明,采用改进的角度势场法的雷法避障方法在设定条件情况下是有效、可行的.     

改进人工势场算法的路径规划

人工势场法是一种适用于局部路径规划的算法,针对人工势场法存在的目标不可达、局部极小值等固有缺陷,提出了一种改进后的人工势场法。首先针对目标不可达问题,将引力影响因子添加到斥力场的生成中,改进斥力场函数,从而避免引力与斥力合力为零的情况。针对局部极小值问题,通过设立虚拟目标点来引入额外外力,打破机器人的平衡问题。通过与其他算法的对比实验,仿真结果显示,改进人工势场法规划的路径长度和消耗时间都更短,稳定性更强。     

基于人工势场法和模型预测控制的船舶变速避碰研究

针对船舶在狭窄水域航行时,提出一种基于人工势场法和模型预测控制的船舶智能变速避碰算法。通过对周围环境建模,使用人工势场法建立势场,结合《国际海上避碰规则》对船舶避碰的对应规则要求,快速计算出符合避碰规则的建议航向。其次,利用模型预测控制,根据《国际海上避碰规则》对船舶变速的相关要求,在狭窄水域船舶行动受限的条件下,预测迭代一定时间内的避碰情况,给出最符合要求的速度值。经过仿真表明：算法提供的航速和航向决策能实现狭窄水域范围内的多船有效避让,为船舶驾驶员的避碰决策提供参考与支持。     

起落航线教学

为了满足CCAR-141部对单发陆地飞机私用驾驶员执照申请人的训练要求,学生驾驶员在本场筛选阶段应熟悉飞机系统和操作,了解飞机的基本性能.能够控制飞机状态,掌握基本的机动飞行,起落航线的飞行方法和注意力分配.     

基于改进人工势场法的移动机器入路径规划

在移动机器人路径规划任务中,针对传统人工势场法中存在的目标不可达问题,提出了一种新的斥力改进函数的设计方法。在原来的斥力函数中加入一个调节因子,并对障碍物的作用范围采用人为分段的方式,有效解决了目标不可达问题,使机器人能够顺利到达目标点。将改进后的人工势场法应用于移动机器人路径规划,并利用M atlab软件进行了仿真实验。实验结果表明,基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法简单、有效。     

基于人工势场的机器人动态路径规划新方法

针对传统机器人路径规划方法仅考虑静态环境的问题,建立了一种基于人工势场的移动机器人动态路径规划新方法.移动机器人运动环境通常是复杂多变的,在动态环境下,目标点、障碍物可能都是运动的,另外,存在运动轨迹未知的随机障碍物等,针对移动环境的动态情况,在传统人工势场法相对位置势场的基础上引入相对速度势场,充分利用量子粒子群算法,对引力势场和斥力势场的增益系数进行一定的优化.以量子粒子群的优化算法进行快速全局搜索,结合人工势场操作,对引力场和斥力场增益系数进行优化,该方法易于实时快速地对机器人进行控制.仿真结果表明,基于量子粒子群算法的人工势场法的路径规划模型能够得到平滑、安全的路径,具有较高的性能.该方法可以有效地实现机器人的动态路径规划.