基于多优化快速扩展随机树算法的足球机器人路径规划

研究RoboCup比赛未知环境中足球机器人的路径规划问题。提出一种多优化设计快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的足球机器人路径规划算法,解决了足球机器人在路径规划中存在的速度慢、效果差的问题。依据基本RRT算法原理,针对其随机性强、收敛速度慢以及路径平滑效果差的缺点,提出了随机采样点处增加引力分量、多步扩展逼近目标点以及冗余节点的剪裁与路径平滑等优化方式。在不同障碍物地图中的仿真实验表明,优化的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%～30%,采样点数量减少45%～65%。最终将优化算法移植到SimRobot仿真平台,结果表明多优化设计RRT算法在未知环境中具备良好的实时性和鲁棒性,能够满足机器人在赛场上的路径规划要求。     

基于一种改进RRT算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。     

基于多旋翼无人机的输气管道巡检路径规划研究

为了解决多旋翼无人机在工业输气管道巡检的过程中快速规避障碍物问题,提出了一种基于快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)的改进算法,针对传统RRT算法的随机性高、收敛速度慢和规划路径长且曲折问题,结合空间环境特点在随机点采样方式和路径优化两个方面做出了改进。首先,设置随机采样点的取值范围;然后引入目标偏向采样策略对随机树的扩展方向进行引导;最后对生成的路径进行裁剪和平滑处理,并通过在不同的数字模拟地图中与传统RRT算法、带路径修正的启发式RRT算法进行仿真实验比较。实验结果表明:改进后的RRT算法在执行输气管道巡检任务时能够快速地生成一条路径短且平滑的避障路径。     

基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.     

障碍物与多目标约束下主动传感器网络自组织运动规划

为解决障碍物环境与多目标约束下主动传感器网络自组织运动规划问题,提出了一种分阶段无碰撞运动规划方法。首先,将目标价值及距离代价转化为收益,以系统收益最大为目标,设计了一种基于拍卖算法的多目标选择机制。在每个传感器节点选择各自目标基础上,提出一种改进的快速扩展随机树算法。相比于传统的快速扩展随机树算法,所提出的改进算法引入了启发式函数,减少了不必要的轨迹路径,进而降低轨迹规划时间。最后,给出了主动传感器网络在不同障碍环境下的规划路径,验证了所提算法的优越性。     

机器人路径规划中快速扩展随机树算法的改进研究

针对基本快速扩展随机树(RRT)算法在路径规划中具有树的扩展随机性大、冗余节点多、容易在目标点周围发生振荡、规划的路径较长等问题，提出了一种改进的RRT算法。该算法首先采用目标偏向策略，通过引入动态权重系数使树尽可能地在向目标点进行扩展的同时又能够即时地避开障碍物；利用自适应扩展步长减少树在目标点附近的振荡；最后，对路径进行剪枝处理，并用三次B样条曲线对剪枝后的路径进行平滑处理。仿真分析的结果表明，与基本RRT算法相比，改进的RRT算法有效减少了冗余节点数，规划的路径更短，减少了19.56%,同时规划时间大大降低，减少了54.08%,有效地提高了路径规划的效率。     

基于模糊滚动RRT算法的移动机器人路径规划

研究了环境未知情况下的移动机器人路径规划问题,将快速扩展随机树(RRT)算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出一种新的移动机器人路径规划算法,克服了RRT算法通常只能在已知环境中进行移动机器人路径规划的限制。规划时只考虑窗口环境地图,提高了RRT算法规划效率,保证了算法的实时性。针对RRT算法路径规划缺乏确定性的问题,结合人类经验及模糊控制理论,以概率来随机取点,并引入启发式估价函数,使随机树易于朝目标点方向生长。同时运用回归分析生成新节点,增强了算法搜索未知空间的能力,避免了可能产生的局部极小。最后仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种基于RRT-ConCon改进的路径规划算法

针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,基于RRT-ConCon算法和朝向目标搜索的策略,提出了一种改进的双向搜索路径规划算法.该算法通过改变两条搜索路径的临时扩展目标点,使搜索路径不仅易于朝着目标点方向生长,而且提高了算法的稳定性,同时可以保证规划的路径接近最优解.改进的RRT-ConCon算法利用随机节点生成函数,使朝着目标点生长的搜索路径避免陷入局部极小值.同时,为了测试各种仿真实验环境,还设计了一种仿真实验环境平台,实验结果验证了本算法的有效性和稳定性.     

融合RRT-Connect和DWA算法的室内移动机器人单目标点导航任务研究

针对室内复杂环境下移动机器人单目标点导航问题,提出一种基于改进双向快速扩展随机树(RRTConnect)算法与改进动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的单目标点导航算法。首先,结合人工势场法与RRT-Connect算法设计全局规划器,并引入范围限定函数及两棵双向RRT随机树进行扩展,优化采样和路径扩展过程,同时对全局规划器生成的路径进行平滑处理;然后,改进DWA中的评价函数,以目标点距离函数代替航向角函数以加快算法收敛并避免角度反复调整,同时实现机器人的高效动态避障;最后,以全局规划器的路径点为引导,对局部规划器进行融合以完成单目标点导航任务。研究结果表明：本文所提出的规划器能够实现机器人在复杂环境下的自主路径规划和避障;相比于其他方法,本文所提出的方法效率高,规划路径短。     

基于改进双向RRT*的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT^*路径规划算法.双向RRT^*算法同时创建两颗搜索树,交替进行相向搜索,同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择,以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线,以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行,对环境中的障碍物进行膨胀处理,再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点,缩短可行路径长度,再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.在Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,验证了改进双向RRT^*算法的有效性和优越性.     

动态步长BI-RRT的无人机航迹规划算法

为解决传统RRT算法收敛速度慢、生成的航径距离过长等问题,提出动态步长BI-RRT算法。首先,采用引向目标的采样策略对空间进行探索以得到采样点,利用动态步长策略确定该采样点的增长步长以确定新节点;之后,通过树枝裁剪策略对新节点进行调整,当探索到目标节点时,算法返回初始航迹,对于初始航迹,应用贪心算法对航迹点进行筛选,以减少无人机(UAV)的无效节点与总航迹长度;最后,利用B样条进行平滑处理,得到一条可行航迹。搭建了二维和三维环境下的仿真地图模型,验证了该算法在保证无人机避障的基础上获得一条有效航迹。动态步长BI-RRT算法在无人机航迹规划方面不仅有实时性强、航迹光滑的优点,而且与分段优化RRT算法相比,在优化航迹节点个数的前提下,提高了收敛速度且降低了航迹距离。     

增强目标启发信息蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在前期搜索盲目性大、拐点多等问题,对蚁群算法进行以下改进。首先,为了增强目标位置的启发信息,引入距离增益系数,将目标位置对下一个待选栅格节点的影响进行放大;然后引入带有权重的距离启发因子,在状态转移概率中加入距离启发转移概率,使蚂蚁大概率向目标栅格搜索;其次,采用正弦自适应动态调整信息素挥发因子,增强算法的全局搜索能力;最后通过修改路径减少路径冗余,进行路径安全性检查并重新调整路径,减少转弯的次数,从而提高路线质量。通过MATLAB仿真实验表明,改进蚁群算法转弯次数少,规划路径短且安全,搜索时间较快,提高了算法的收敛速度和寻优能力。     

基于改进灰狼优化算法的区域监测机器人路径规划

为了解决大任务量作业监测中机器人路径规划问题,提出了一种区域监测的机器人路径规划算法。模拟大任务量监测真实环境进行问题建模。针对传统灰狼优化算法求解模型时全局搜索能力差且易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的灰狼优化算法。引入Logistic混沌映射,以加强初始化种群的多样性;引入一种控制参数的自适应调整策略,以平衡灰狼优化算法的搜索能力和开发能力;引入静态加权平均权重策略,更新种群位置,加快收敛速度。将机器人载电量与路径长度短作为约束,引入K-means算法进行任务聚类,通过改进灰狼优化算法对模型进行离线求解以规划出路径,将大任务量监测作业自动转换成分时分步作业。实验结果表明:通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高。通过50任务点与100任务点作业场景对机器人路径规划模型进行算法仿真,验证了算法的真实有效性,且任务量越大模型优越性越好,路径缩短比例越高。     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

PRM路径规划算法优化研究

针对限定环境下移动机器人路径规划问题,运用PRM(probabilistic roadmap method)算法进行初始路径规划,并提出一种基于改进的节点增强法与几何平滑策略的路径优化算法.利用节点增强法对初始规划路径进行优化处理,采用新增节点逐步取代原路径节点,减小路径中的拐点个数,从而缩短路径长度.同时采用一个基于几何平滑策略对优化路径进行平滑处理,以达到路径平滑的目的.仿真结果表明,该优化算法不仅能有效降低搜索路径的长度,而且能大幅度提高路径的平滑度.     

基于改进粒子群优化的多无人机协同航迹规划

由于航迹规划可以为多无人机飞行控制提供参考指令,且当前粒子群航迹规划算法存在收敛速度慢,成功率不高的缺点,故提出了一种综合改进粒子群的多无人机协同航迹规划算法,考虑了无人机性能约束、障碍与威胁约束、空间协同与时间协同约束。首先,通过对学习因子线性化调整,实现了粒子惯性和最优行为的平衡;其次,引入混沌初始化,改善了粒子分布质量;然后,基于遗传变异思想设计了取代策略,同时提出了调速机制,提升了算法收敛速度。最后,将综合改进粒子群算法进行仿真验证,规划结果成功率高、收敛速度快且航迹代价小,可见改进算法的有效性。     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划

针对无人机在复杂海域地貌中的三维路径规划,在人工鱼群算法的基础上提出了一种改进的适应性人工鱼群算法。首先,利用数学模型建立地貌的三维模型,选取路径最短为性能评价函数,保证路径规划的合理性;其次,考虑到传统的人工鱼群算法前期收敛速度慢,后期需要精确搜索提高算法精度,提出自适应步长和自适应视野范围来更新个体的位置。为了避免算法陷入局部最优,在追尾行为中引入鱼群中的社会经验位置进行更新;最后,利用MATLAB对在3个复杂程度不同的地图中与传统的人工鱼群算法与粒子群算法对比,仿真结果表明改进后的人工鱼群算法在三维路径规划问题求解中具有更好的收敛速度和精度。