基于简化可视图的环境建模方法

针对移动机器人全局路径规划中环境地图的构建问题，提出一种基于简化可视图的环境模型建立方法.该建模方法通过剔除环境中对路径规划结果不造成影响的障碍物来简化环境模型的表示.在环境建模期间，利用机器人的起点和目标点以及环境中保留的障碍物建立一种可视边的数量足够少的简化可视图，简化可视图中的可视边即为移动机器人的可行路径.根据简化可视图建立的环境地图提高了后续移动机器人路径规划算法的执行效率.仿真结果表明该建模方法简单且有效.     

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。     

基于粗糙集约简与狮群优化算法的机器人路径规划研究

为了解决机器人路径规划冗余数据多、寻优质量差和收敛速度慢等问题,提出一种粗糙集约简技术与狮群优化算法相结合的寻找机器人最优路径算法.首先,采用栅格法对机器人工作环境建模;其次,用粗糙集知识约简和核对初始决策表进行简化,获得最小化决策表,用于训练初始狮子种群;最后,用改进的狮群算法寻找最优路径.实验结果表明,所提算法路径...     

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.     

一种移动机器人三维路径规划优化算法

对移动机器人在三维工作环境中障碍物位置和形状已知条件下的全局路径规划问题进行研究.机器人的初始路径取为出发点到目标点的直线路径,引入人工神经网络结构和模拟退火温度定义路径能量函数;根据多面体形障碍物的形状特征设定各边界面不等的模拟退火初始温度,并且对路径点位于障碍物内、外的不同情况建立不同的运动方程;提出一种基于神经网络结构能量函数的路径规划算法及其优化算法,对所提路径规划算法进行仿真研究.研究结果表明,该算法是一种有效的移动机器人三维路径规划算法;算法计算简单,不存在组合爆炸问题;可避免路径规划的某些局部极小值问题;优化算法能够规划出移动机器人最短避障路径,并且可加快路径规划收敛速度.     

基于两点法的移动机器人局部路径规划算法

针对传统移动机器人局部路径规划存在死区或陷阱区域等问题,提出了一种新的两点法算法.在路径规划过程中,首先利用两点法确定机器人面向目标的旋转角度,进而判断出在前进路径中遇到障碍物后的路径,并推导出在不同环境信息下最优或次优的规划算法.在前进过程中机器人只需要处理当前状态下的传感器数据,不需要处理全局的复杂环境信息,节省了机器人存储空间,提高了规划效率.最后用RobotBasic仿真平台对所推导的算法进行仿真.结果验证了算法的有效性和可靠性.     

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.     

一种面向非结构化环境的改进跳点搜索路径规划算法

为解决非结构化复杂场景下基于搜索的寻路算法中存在的计算时间长、路径非最优等问题,在跳点搜索(jump point search,JPS)算法的基础上,提出一种带权重的跳点搜索(weighted jump point search,WJPS)算法.WJPS算法改进了启发式函数,同时采用非传统的距离表达,最终实现了在保证全局路径最短的同时,降低了计算时间.为了验证WJPS算法的有效性,设计了多种非结构化复杂场景地图,对A?、JPS算法和WJPS算法在寻路时间、扩展点数和路径长度3方面进行了对比.实验结果显示,相比A?算法和JPS算法,WJPS算法在复杂环境中能保证生成路径是最短的,同时利用JPS跳点算法中寻找拓展点的策略,能够实现毫秒级别的规划,且算法效率能够满足智能体对路径规划层的要求.另外,WJPS算法采用微分平坦法对生成的路径点作曲线拟合,使智能体的运动轨迹更加平滑.     

基于加权A~*算法的服务型机器人路径规划

针对室内环境下的服务型移动机器人路径规划问题,分析并比较了两种经典算法--Dijkstra算法及基于Manhattan估计函数的A*算法,通过改变A*算法估价函数中参数的权值来优化路径轨迹,从而既满足A*算法的可接纳性,同时义实现两种算法的融合.在VC环境下编译出路径规划的仿真程序,通过变换起始点与目标点的坐标,比较运算时间和生成的路径轨迹.结果显示:加权A*算法优化了A*算法的路径轨迹,且在计算时间上优于Dijkstra算法,解决了服务型移动机器人的路径规划问题,满足实时性要求.     

基于一种改进A*算法的移动机器人路径规划

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.     

基于无标度网络的LDPC码的构造

基于无标度网络的幂律分布特性来优化不规则低密度奇偶校验(LDPC)码的变量节点和校验节点度的分布,使其具有最短的迭代译码长度。根据节点度的分布,采用渐进添边算法和短环删除算法设计出无四环的新LDPC校验矩阵。利用Matlab对所构造的SF-LDPC码进行仿真分析。结果表明,在保证误码率性能的前提下,SF-LDPC码的平均译码长度和运算复杂度得以降低。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

基于改进双向A星和向量场直方图算法的无人机航路规划

现代无人机的行驶环境复杂多变,对无人机的航路规划不仅要求路径最短,同时还要满足实时性以应对突发威胁。提出一种离线规划和在线避障结合的航路规划方法。首先利用改进的双向A*算法对已知环境进行离线规划,并提出基于碰撞检测的动态步长和双向去除冗余点方法,在不影响路径精度的同时,缩短离线规划时间和路径。在无人机按照离线路径行驶过程中,当规划路径中出现突发威胁,利用VFH算法进行实时避障;对避障算法设置子目标,使无人机完成避障后能迅速回到离线轨迹,不影响全局路径的最优性.仿真实验表明,所提方法规划的路径长度短、耗时少,并能有效避开突发威胁,充分结合了双向A*算法路径最优和VFH算法的快速实时避障性的优点。     

两种改进的最优路径规划算法

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率.     

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%。     

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Markov判决树的视频多路传输

为提高无线包交换网络上视频传输的稳健性,提出了一种多描述编码的多路传输方案。方案对各描述的每个slice数据进行包级别的R eed-So lom on编码。基于无线信道模型的假设,利用M arkov判决树算法,为各slice的数据包选择最优的传输路径。在每个传输路径中,对所分配的数据包进行交织发送,以进一步提高抗突发丢包的能力。实验结果表明:该方案相对单路传输在相同编码速率的前提下平均峰值信噪比提高了3.81~5.84 dB,该方案可显著提高无线网络中视频传输的鲁棒性。     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.