动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的仿真

动态环境中 ,移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题 .提出了一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法 .该方法采用实数编码和有明确物理意义的适应度函数 ,可以加快实时的运算速度和提高运算精度 .同时 ,该方法充分挖掘了可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力 .计算机仿真表明 ,仿真该控制方法具有良好的动态路径规划能力     

地图加权遗传算法的油井自动巡检机器人路径规划

针对油井巡检机器人与障碍物的接触率高,造成设备故障率高增加石油生产成本问题,提出基于地图加权的遗传算法。首先将地图进行栅格化,建立栅格地图模型,并进行加权设置。其次引入遗传算法模型进行路径规划,将每次路径规划结果存入染色体中并计算路径长度,最后筛选最大权值中的路径最短染色体,并绘制路线。在参数设定相同的条件下,采用基于地图加权的遗传算法、经典遗传算法进行比对实验,仿真结果表明,基于地图加权的遗传算法优先选择了不靠近障碍物的栅格的情况下完成了路径规划任务,机器人与障碍物的接触率下降了74.91%,时间和路程仅增加0.3179 s与32%。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划的研究

为改进标准遗传算法在路径规划问题中存在的初始种群可行性问题、标准遗传算子在路径规划问题上的局限性问题,文中提出了一种改进的遗传算法。首先,将环境地图转换为栅格地图,在初始种群的生成过程中加入偏移机制;然后,把人工势场算法和偏移机制分别引入交叉算子和变异算子中;最后采用动态参数的方法控制算法的遗传参数,通过改进的遗传算法对地图模型进行仿真及其求解。根据实验结果,充分验证了本文算法的有效性和实用性。实验结果明确证明了改进的算法可以很好地解决路径规划问题,为机器人的路径规划提供了一定的指导作用。     

面向动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划

针对存在动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划问题,提出一种基于D*算法和动态窗口法的自主代客泊车路径规划方法.首先,利用栅格扫描算法快速准确地构建自主代客泊车场景的静态环境地图,并采用Dijkstra算法实时更新动态障碍物影响的局部静态环境地图信息.随后,利用D*算法将自主代客泊车场景静态环境地图转化为静态路径场,得到...     

动态环境下智能轮椅的路径规划与导航

针对智能轮椅应用的动态环境,提出了一种自主规划和导航算法.采用分层递阶体系结构,设计了基于地图匹配的自定位方法,将路径全局预规划和在线重规划相结合,获得动态环境下导航的次优路径,并且设计了基于局部观测地图的行为控制与行为选择算法.智能轮椅样机的实验结果表明,所提出的方法在动态环境下具有较好的路径优化特性和安全性.     

基于栅格地图的遗传算法路径规划

为提高移动机器人路径规划问题的求解质量和求解效率并克服遗传算法用于复杂环境下路径规划存在的常规缺陷,本文改进了运用于路径规划的遗传算法操作,提出了一种基于栅格地图的完善遗传算法路径规划方法,通过引入路径修复机制来提高遗传算法的收敛速度。仿真结果表明这种方法能够很好的解决移动机器人点对点的路径规划问题。     

车载电子地图系统中的最佳路径搜索

介绍了最佳路搜索的实现;分析了出行车在行过程中影响行车效率的各种 以时间为目标函数的最佳路径搜索的权值计算方法;提出了由交通管理部门实时广播权值信息,为用户进行最佳路径搜索提供动态权值的设想。     

基于遗传算法的动态路径诱导

动态路径诱导（DRGS）是智能运输系统研究的一个重要方面，旨在通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最佳行驶路径在来达到诱导出行行为，减少车辆在道路上的逗留时间，进而实现改善城市交通和避免交通拥挤、阻塞的目的。路径牵引算法是DGRS中的重要研究内容，它能计算出给定起讫对之间的的最优或准最优路径，路径牵引算法要考虑一全局准最优和实时性问题，而遗传算法具有全局寻优和潜在的并行性特点，将遗传算法应用于动态路径诱导系统中求解最佳路径，设计了特定的有序选择、交叉和遗传算子，并通过实例验证了算法的有效性。     

基于典型栅格地图的轮式移动机器人路径规划与跟踪

选取典型的家庭房屋平面结构图,通过一系列图像处理方法将其转换为路径规划能够使用的栅格地图。获取栅格地图后,采用概率路线图法对机器人的运行路线进行规划,将规划获取的路径设为机器人的期望路径,并利用纯追踪法对该路径进行跟踪。以自制的三轮全向移动机器人为例,对轨迹跟踪过程进行了计算仿真和实物测试,结果显示本方法可有效完成家用环境的轮式移动机器人路径规划与轨迹跟踪任务。     

电力线巡检飞行机器人路径规划方法

提出了一种基于改进概率地图法的电力线巡检飞行机器人路径规划方法.首先,在分析概率地图法不足的基础上,利用分支游动原理改进的概率地图,使得概率地图更加完整,减少了碰撞检测的次数,提高了算法的执行效率,有利于路径搜索.其次,将改进的概率地图方法应用于电力线巡检飞行机器人的路径规划中,能够在复杂的环境中找到一条可行的、安全的电力线巡检路径.最后,将路径规划方法与具体电力线巡检任务整合在一起进行仿真实验,仿真结果验证了所提出的路径规划方法的正确性和有效性.     

动态路径诱导交通阻抗优化方法与实现

基于实时交通采集数据,获取合理动态规划最优路径,提出了考虑驾驶员出行行为因素的交通阻抗优化方法.研究了基于实时交通状态因素的动态路网优先等级指数的确定方法,重构了动态路径诱导交通网络模型,大大降低了路网的复杂度;基于多源实时数据,研究了动态路径诱导交通阻抗优化的计算方法,实现了路网的动态路径诱导,并通过GIS平台进行了仿真分析.该方法更符合驾驶员行为习惯,对于改进Dijkstra算法在动态路径诱导中的应用具有操作优势和显著意义.     

一种增量式多目标优化的智能交通路径诱导方法

路径诱导是一种主动引导车辆合理分流来解决城市交通拥堵的方法.本文提出了一种基于增量搜索的多目标优化路径诱导方法.该方法首先利用图论法将复杂路网抽象为点线的赋权图,引入多目标优化变量,建立路网模型;然后在启发式搜索基础上引入增量搜索,结合全局规划和局部动态重规划,实现车辆的实时路径诱导.仿真结果表明该方法能有效地解决复杂路网中车辆的实时路径诱导问题.     

基于空间认知和社区识别理论的路径选择模型

将启发式决策、空间认知以及社区识别理论结合,描述出行者的路径选择与路网结构的关系。采用基于模块增益的社区结构算法解构路网结构,描述人们的认知过程,建立相应的路径选择算法。以长沙市中心城区路网为例,利用建立的路径选择方法,分别用静态路阻（距离）、动态路阻（速度）对路网进行解构,计算路径选择集;采用问卷调查方法和出租车GPS数据对实际的路径选择轨迹进行提取,并将理论计算结果与实际调查结果进行对比分析,采用静态路阻的一致率为85%,采用动态路阻的一致率为73%。结果表明建立的集成空间认知和模块增益的路径选择模型可以较好地描述人们的路径选择过程,对于静态路阻的路径选择描述具有更高的准确性。研究成果对于城市规划和交通规划具有一定的借鉴价值。     

基于空间认知和社区识别理论的路径选择模型

将启发式决策、空间认知以及社区识别理论结合,描述出行者的路径选择与路网结构的关系。采用基于模块增益的社区结构算法解构路网结构,描述人们的认知过程,建立相应的路径选择算法。以长沙市中心城区路网为例,利用建立的路径选择方法,分别用静态路阻（距离）、动态路阻（速度）对路网进行解构,计算路径选择集;采用问卷调查方法和出租车GPS数据对实际的路径选择轨迹进行提取,并将理论计算结果与实际调查结果进行对比分析,采用静态路阻的一致率为85%,采用动态路阻的一致率为73%。结果表明建立的集成空间认知和模块增益的路径选择模型可以较好地描述人们的路径选择过程,对于静态路阻的路径选择描述具有更高的准确性。研究成果对于城市规划和交通规划具有一定的借鉴价值。     

基于转向限制的改进双向启发式最短路径算法

针对考虑转向限制的单源点单汇点最短路径问题,根据动态对偶图思想,建立道路交通网络对偶图,提出了基于存储对偶图节点的双邻接表存储地图数据;改进传统的A*算法,提出了基于可搜索无限邻域的双向启发式算法。该算法选用基于OSP的地图作为实验数据进行路径规划,并运用于基于SLAM算法的车型机器人上进行实验。结果表明该算法可在栅格地图上找到符合实际交通规则的更优可行路径,效率也可满足路径规划要求。     

Dynamic evaluation of traffic flows on city roads

This paper presents an analysis of the random fluctuations, deferred conduction effect and periodicity of road traffic based on the basic features of road networks. It also discusses the limitations of road network evaluation theories based on road "V/C". In addition, it proposes a set of theoretical and technical methods for the real-time evaluation of traffic flows for entire road networks, and for solving key technical issues, such as real-time data collection and processing in areas with no blind zones, the spatial-temporal dynamic analysis of road network traffic, and the calibration of key performance index thresholds. It also provides new technical tools for the strategic transportation planning and real-time diagnosis of road traffic. The new tools and methodology presented in this paper are validated using a case study in Beijing.     

基于优化随机森林算法的浮动车GPS数据插补模型

为改善浮动车GPS数据因采集过程中受到干扰造成数据缺失问题,通过分析法研究了浮动车GPS数据与交通流状态和道路线形之间的关联性,提出一种基于优化随机森林算法的浮动车GPS数据插补模型,本模型针对随机森林算法插补过程中,因自身的随机性而引起插补结果具有波动性问题,在结果输出部分引入权重因子,通过线性优化算法,调节权重因子大小使输出结果波动性降低的同时满足道路线形特征。实验对6名志愿者21天的出行轨迹数据进行插补,结果表明：本文所构建的模型平均误差12.3m,相较于随机森林模型、决策树模型和线性回归模型分别减少14.9m、24.3m和239.3m,可见采用优化随机森林算法建立的插补模型有效提升了浮动车GPS数据插补精度,为交通状态分析、地图匹配等应用提供数据基础。     

一种大规模流式数据聚类方法在交通热点分析中的应用

为了提高在大规模流式数据环境下交通热点区域分析的算法效率,提出了一种流式数据两阶段方法;该方法在第一阶段使用基于改进Canopy算法进行粗聚类并产生宏簇,在第二阶段使用K-means算法进行细聚类;并以粗聚类产生的宏簇个数和类簇中心位置为指导产生更加准确的微簇聚类结果。在试验中,使用流式数据两阶段方法对北京市出租车的定位数据进行了聚类分析;并结合热力图和电子地图对聚类结果进行可视化表达,在最终的热力分析结果中可以直观地发现出租车活动较为频繁的热点区域和线路,且与日常出行经验相符合。试验结果表明该算法能够实时地对流式数据进行聚类分析,产生的数据结果可供用户在任意时间窗口范围进行查询分析,有助于为交通活动情况实时分析、交通规划和拥堵治理等方面提供有价值的理论参考依据。     

考虑临近时空序列影响的城市交通状态判别方法

以营运车辆的GPS数据作为研究对象,根据路网连接的拓扑属性构建电子矢量地图,在离散化的时-空系统中,提出新的交通状态判别算法设计思路. 考虑路段交通状态的时空关联特性,采用当前路段速度、邻近时空序列速度综合计算进行路段交通状态判别.