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.     

基于栅格-几何混合地图的移动机器人分层路径规划

针对人工势场法中的死锁问题以及栅格地图中的可行空间损失问题,提出了一种基于特征与栅格混合地图的分层路径规划方法。上层使用改进的A＊算法在高粒度的栅格地图中找到基本路径,以此克服人工势场中的死锁以及传统A＊算法的回溯问题。为减小人工势场的抖振问题,提出了一种惯性人工势场法（I-APF）,并用I-APF在底层中对基本路径进...     

室内移动机器人路径规划研究

路径规划是自主移动机器人的研究重点。针对传统的A*算法搜索出的路径存在途径危险区域,未考虑机器人外形尺寸、路径不平滑等问题,提出了一种改进A*算法的路径规划方法。在新的栅格化环境地图中,通过改进的搜索策略进行路径搜索;并对路径点删减和优化,通过分段多项式曲线平滑路径。实验仿真结果表明,新方法生成的路径满足移动机器人的动力学和运动学特性,且更符合室内移动机器人的轨迹跟踪和运动控制,该方法简单有效。     

基于改进混合蛙跳算法的动态环境路径规划

针对复杂场景中路径规划具有未知性和动态性,传统方法无法对路径规划问题进行求解的问题,设计一种改进混合蛙跳算法的机器人路径规划方法,以提高动态环境路径规划的求解精度.首先对动态环境路径规划的研究现状进行分析,并在此基础上建立数学模型;然后采用混合蛙跳算法对该模型进行求解,并针对基本混合蛙跳算法不足进行改进;最后对路径规划的有效性进行测试.测试结果表明,混合蛙跳算法可准确找到最优的路径规划方案,可应用于复杂场景路径规划中,且性能优于其他路径规划方法.     

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。     

基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航

针对稀疏点云地图用于自主导航任务的信息不充分问题,融合情景经验实现环境认知,提出一种基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航系统,获取全局最优路径,提高机器人导航精度.构建点云地图来保存环境显著路标.受人类基于情景经验方式导航启发,模拟经验积累过程,构建封装了场景感知、位姿信息和事件转移集的情景经验地图,实现机器人对环境在拓扑关系上的理解.结合环境稀疏点云地图定位机器人,根据情景经验地图规划路径与控制机器人行为.实验结果表明:该导航系统能够根据不同的导航任务规划出全局最优路径,并且具有较高的导航精度.     

一种巡检机器人智能路径规划方法

提出了一种在栅格地图上使用参数可调势场法进行避障的巡检机器人智能路径规划方法.地图采用Hector SLAM算法建立,然后在全局范围内指定目标点并使用变粒度栅格法进行全局路径规划.遇到障碍物时,则在局部小范围内使用参数可调的人工势场法来进行局部路径规划和避障.该方法能有效地提高全局路径规划的效率以及局部避障的准确性,实验验证了该方法的快速性与有效性.     

基于分层架构的自主代客泊车路径规划

为了解决最后一公里自动驾驶问题,提出一种基于分层架构的自主代客泊车路径规划算法.首先,利用栅格扫描算法快速准确地将自主代客泊车环境地图转化成为Voronoi图,量化自主代客泊车环境中任意栅格格网区域与其最近障碍物距离.随后,利用A*算法规划出全局自主代客泊车路径,并采用优先队列数据实现A *算法的开放列表来提升其计算效率.最后,基于自主代客泊车环境Voronoi图实现汽车碰撞检测,并采用改进动态窗口法沿着全局自主代客泊车路径规划出满足汽车非完整约束和机械约束的无碰撞路径,扩展传统动态窗口法的可行解空间和降低其保守性.在VC ++6.0环境中验证所提出的自主代客泊车路径规划算法的可行性和有效性,结果表明,该算法可以安全、快速地引导汽车到达目标泊车位附近,为汽车后续执行泊车操作奠定基础.     

基于蚂蚁导航的未知环境下机器人路径滚动规划算法简

研究了一种栅格法环境建模下机器人路径滚动规划新方法.在未知环境内机器人根据视野域栅格环境与目标点信息,基于蚁群算法巧妙规划出局部导航优化路径.机器人沿着导航路径按照一定的步长前进一步,并重新动态规划出新的导航路径.机器人始终沿着较优化导航路径前进,机器人路径不断动态修改,当目标点在视野域范围内时直接规划出局部优化路径并直接到达目标点.该方法克服了传统子目标映射的复杂度高和智能化程度低等问题,仿真实验验证了本文方法的有效性.     

健康投资对中国经济发展的影响研究——基于省级面板数据的空间计量检验

针对全局路径规划问题提出了一种改进的A*算法.首先,采用栅格方法建立环境模型,使用A*算法进行初步的路径规划.其次,针对A*算法规划的路径冗余点较多以及路径长度和转折角度较大的缺陷,提出将A*算法规划出的路径按较小的分割步长进行分割,得到一系列路径节点.最后,从起点开始依次用直线连接终点,当直线没有穿过障碍物时,则将中间路径点剔除,减小路径长度和转折角度.在仿真实验和实物实验中,分析和比较了本文算法与A*算法以及另一种改进A*方法.另外还研究了在不同障碍率、任务点数量和分割步长的情况下,本文算法与其他算法的优劣.结果表明,本文算法能有效地减小路径长度和转折角度.