基于层次地图的子目标点的选择与更新策略

为了适应较大场景下多自由度移动机器人的路径规划,建立了一种新型的分层采样地图.利用第1层二维地图进行子目标点的选择和更新,从而实现子目标点对路径规划的全局引导.然后结合局部规划器和第2层九维地图进行路径搜索得到路径.考虑当前局部空间的子目标点存在被运动障碍物遮挡的情况,若当前子目标点被遮挡,则选取下一个子目标点为当前子...     

无人车运动规划算法综述

回顾无人车运动规划问题.无人车的运动受微分约束,且运行环境既包括结构化的道路也包括非结构化的野地.根据具有阿克曼转向性质的车辆模型所具有的微分平坦性质,可以简化无人车的轨迹生成问题.相比直接轨迹生成法,路径-速度分解法更常用.回旋线、样条曲线、多项式螺旋线是使用较多的路径生成曲线.具有重要实用意义的两大类无人车运动规划算法分别是:以快速随机扩展树算法(RRT)为代表的基于采样的规划算法和以A*搜索算法为代表的基于搜索的规划算法.     

复杂环境中基于圆弧区域分解的局部路径规划

该文根据轮式车的运动学特点,针对机器人导航中安全性问题以及算法实时性要求,提出了基于圆弧的区域分解方法.在此基础上引入了对区域安全性的模糊子集描述,建立了代价函数,得到了符合轮式车运动学特点的局部路径.在实际系统中的运行结果表明,该算法能很好地满足复杂环境下机器人自主导航的局部路径规划要求.     

使用三维栅格地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题,研究了使用三维栅格地图的路径规划算法.该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图;扩展了D*算法使之考虑机器人的尺寸,检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞,生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹,保证运动过程中机器人自身及物体的安全.实验结果表明:该算法不需要对地图具有先验认识,并且考虑了机器人的实际尺寸,具有较强的可靠性和实用性,已经在真实环境中进行了实验.     

基于GIS与约束条件下的最优路径规划研究

根据无人地面车辆自主导航的需求,提出一种给定任务点的约束条件下的最优路径实现方法. 首先基于地理信息系统（GIS）平台构建为车辆行驶提供先验信息的GIS数据库,并设计研究基于计算几何的路段匹配算法,同时结合A*算法进行全局路径规划. 然后根据无人地面车辆的运动特性和对路口识别的需求提出了新的路口模型,同时为保证无人地面车辆行驶轨迹的平滑性和对路口识别的精确性,对路口轨迹和U-turn轨迹进行了算法设计. 最后提出了动态重规划的行驶策略. 实际跑车实验证明了该设计算法的有效性.      

松软地面下履带车辆斜坡转向特性

越野环境下的松软地面是履带车辆行驶的主要地形,在这种条件下行驶不可避免地要进行斜坡转向操作,履带车辆的斜坡转向特性值得重点关注.针对研究履带车辆斜坡转向特性的必要性和重要性.根据履带车辆转向的运动特点,建立了坡道转向动力学模型,结合地面力学理论,进一步深入研究履带车辆在松软地面下斜坡转向特性.通过履带车辆在斜坡上完成规定半径转向动作所需的滑转率这一指标,来分析坡角、地面性质、转向半径对履带车辆斜坡转向性能影响,为履带式无人车的设计、路径规划和跟踪控制打下基础.     

GIS在无人车自主导航中的应用分析

根据复杂城市环境中无人车自主导航的应用需求,提出了基于具有强大信息存储与管理能力的地理信息系统（GIS）辅助无人车的定位导航方法,其中包括GIS数据库构建、地图匹配和路径规划等,实现了环境、交通等先验信息和实时信息的获取.基于本文设计的方法,IN2BOT无人车多次成功参加国家自然科学基金委主办的中国智能车未来挑战赛、陆军装备部的跨越险阻无人系统挑战赛,取得优异成绩.      

基于AHPSO算法的无人艇多目标路径规划

为达到在实际水流环境中减小无人艇的能耗和保证无人艇安全等目标,提出一种自适应混合粒子群(AHPSO)算法用于无人艇的全局路径规划.首先,根据实际水流中无人艇路径能耗等因素,提出路径规划的目标,建立多目标优化方程;其次,分析适用于全局路径规划的粒子群算法,将全局与局部粒子群算法结合,生成混合粒子群算法;最后,针对标准粒子群算法早熟收敛等问题,采用自适应原理来改变惯性权重和加速系数,有效提高算法的寻优速度和精度.仿真结果显示:所提出的算法比单独采用全局或局部标准粒子群算法有更好的寻优性能,可实现多目标优化,更适用于实际水流环境中的无人艇路径规划.     

一种基于双目视觉的无人机自主导航系统

针对无人机实时自主导航问题,本文设计并实现了一种能自主感知未知室外环境,实时自动规划路径的旋翼无人机系统.首先利用双目视觉,使用经光束法平差(BA)优化的经典SLAM系统,ORB SLAM2算法获取无人机位姿信息;再以"推扫式"感知方法和改进的绝对误差和(SAD)算法获取环境信息和障碍物点.其次,结合无人机位姿信息与环境障碍物点生成局部障碍物地图,同时使用并行计算框架,提高系统性能.针对无人机系统实时性问题,设计的SAD算法只关注固定视差大小的像素块的稀疏匹配.最后,根据生成的当前局部环境障碍物地图与本地轨迹库,自主选择运动轨迹,有效自主规避障碍物,达到实时局部路径规划的效果.以上功能全部在无人机搭载的嵌入式处理器Nvidia Jetson TX2中完成处理.仿真与实际飞行实验表明:设计的系统基本实现无人机在未知室外场景下的实时自主感知与路径规划,在采集视频分辨率为1 280×720时,处理速度能达到60帧/s,为完善低成本无人机的避障与导航功能提供一种参考.     

室内动态环境下的移动机器人自主避障策略

针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题,提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法,并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先,分析移动机器人的运动模型,获取机器人的目标角度;然后由超声波传感器获取障碍物距离信息,由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点;最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度,实现对机器人转向角的控制,使机器人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明:本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障;相对于无子目标点更新策略,移动机器人平均移动速度提高11.75%,验证了所提算法的有效性。     

移动机器人混合式全遍历覆盖路径规划算法

针对移动机器人在未知环境下的全遍历覆盖任务,将滚动规划与已知环境下的搜索策略相结合,设计了一种混合式的全遍历覆盖路径规划算法.对声纳传感器探测到的环境信息进行滚动规划,把未知区域转化为已知区域.在已知区域,采用有限状态机方式来组织全遍历覆盖路径规划算法,状态之间的转换通过二叉树搜索策略、目标栅格选取策略和两点法搜索策略来实现,并对算法进行仿真.结果表明,移动机器人能全遍历覆盖整个工作区域,重复率低,能有效提高工作效率.     

基于时间弹性带的移动机器人路径优化方法

传统的路径规划并未明确地纳入运动的时间和动力学方面,因此忽略了运动或动态运动模型在有限的速度和加速度下施加的约束。针对这种情况,将时间弹性带算法引入局部路径优化,有效地优化了机器人轨迹的动力学约束,同时明确纳入时间信息以确保在最短时间内到达目标点,确保了移动机器人导航的快速性。将基于噪声的密度聚类算法(DBSCAN)引入地图转换,将局部代价地图层的点障碍物聚类为凸多边形,使得障碍物约束部分计算量大大减少,总体上减少了机器人导航所需时间,提升了导航的快速性。在仿真环境和真实场景下的实验都验证了上述改进的有效性。     

基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群系统(Ant Colony System,ACS)算法存在收敛速度慢、路径不平滑、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于万有引力搜索策略的ACS算法.为了解决算法初期由于地图信息匮乏,导致蚁群寻路盲目性较大的问题,提出了简化ACS算法对初始信息素浓度进行更新.引入万有引力算法搜索策略,提升了算法收敛速度,且有效解决了局部最优问题.对每次迭代获取到的最优路径进行优化,减少了路径的转折点数量、提升了路径平滑性.仿真试验表明,改进算法能够有效提升算法的收敛速度、路径平滑性.将改进算法应用到实际的移动机器人导航试验中,试验结果表明,改进算法能够有效解决移动机器人的路径规划问题,且有效提升移动机器人的导航效率.     

一种改进工业自动导引车路径规划算法

为了解决当前工业自动导引车(automated guided vehicle,AGV)栅格地图下路径规划算法存在路径转弯较多、弯曲度较大、搜路时间较长且距离障碍物近等问题,基于A?算法提出了一种改进路径规划算法.首先,通过在全局地图中设置路径关键节点,生成关键点拓扑地图,并利用Floyd算法进行最短路径规划,输出路径节点集合;其次,利用A?算法对集合中相邻节点进行路径规划,并将生成的路径进行拼接;最后,通过引入贝塞尔曲线对拼接路径进行平滑处理,以获取全局路径.实验结果表明:本文算法规划的路径转弯更少、弯曲度更小、搜索时间更短且能完全避开障碍物行走,更符合工业AGV的应用环境.     

基于二层结构的路径规划系统

本文提出了智能系统中的二层路径规划子系统,其中的全局路径规划层接收来自任务规划子系统的目标序列,针对已知的静态障碍环境信息,采用基于 Hopfield 人工神经网络(HANN)算法的新型路径规划方法,得出点到点的直线路径(预直线路径)序列,并进行了仿真。局部路径规划与跟踪层接收来自全局路径规划层的预直线路径,考虑全局路径规划层未知的静态和动态障碍,采用势场法来进行局部路径规划与跟踪,并进行了仿真。     

基于改进A~*算法的室内移动机器人路径规划

针对移动机器人在室内定位的特点,在结构化环境下,开发了机器人路径规划系统。在阐述了全局地图构建方法基础上,根据移动机器人的实际运行环境采用栅格法构建了环境地图。利用A*算法进行初步路径规划,其不足之处是路径规划数据中包含了所有规划点的坐标,冗余点较多,且移动机器人无法在拐点处调整自身姿态。针对这些不足,提出了能够计算出拐点、旋转方向及旋转最小角度的A*路径规划改进算法并进行了实验。移动机器人定位实验结果表明:利用改进后的A*路径规划算法不仅简化了路径,而且在拐点处移动机器人能够调整自身姿态,可以较好地满足室内移动机器人全自主运动的要求。     

Ant Colony Optimization with Potential Field Based on Grid Map for Mobile Robot Path Planning

For the mobile robot path planning under the complex environment,ant colony optimization with artificial potential field based on grid map is proposed to avoid traditional ant colony algorithm's poor convergence and local optimum.Firstly,the pheromone updating mechanism of ant colony is designed by a hybrid strategy of global map updating and local grids updating.Then,some angles between the vectors of artificial potential field and the orientations of current grid are introduced to calculate the visibility of eight-neighbor cells of cellular automata,which are adopted as ant colony's inspiring factor to calculate the transition probability based on the pseudo-random transition rule cellular automata.Finally,mobile robot dynamic path planning and the simulation experiments are completed by this algorithm,and the experimental results show that the method is feasible and effective.     

多功能移动机器人分层路径规划研究

现有移动机器人规划算法生成轨迹目标单一,无法满足多样化的任务需求,为此,提出一种多指标维度反馈的路径规划策略。基于强化学习在线决策机制,寻求多条抵达目标的无碰撞路径;进而根据路径性能特征建立价值评估体系,动态更新机器人运动节点间的动作代价值,并且在不同权重配比下进行了仿真测试。结果表明：该算法能根据需求针对性提高全局路径相关性能,并结合全局路径信息,反馈控制局部运动决策,从而使得移动机器人能够在相同环境中解算出不同满足期望的运动决策。