电力线巡检飞行机器人仿真实验系统

阐述了电力线巡检飞行机器人仿真实验系统的基本结构,在分析VC 6.0,OpenGL 1.1和Matlab6.5这3种软件各自特点的基础上,建立了基于三者相结合的电力线巡检飞行机器人仿真实验系统;采用一种整合了FROPI的全局路径规划、轨迹平滑和局部路径规划的方法,实现了FROPI在路径规划的引导下沿电力线运动,并在运动过程中检测判断运动的安全性,从而验证该仿真实验系统的有效性和正确性.该系统有助于研究人员利用计算机的应用功能和可视化手段模拟FROPI在空间的动态特性,验证其特有的建模方法和控制算法.     

基于动力学的电力线巡检飞行机器人运动规划

提出一种以动力学模型为基础的电力线路巡检飞行机器人运动规划方法,采用随机优化的思想解决有限时间内不完整系统的问题,本质上是一种在快速扩展随机树算法的基础上融入飞行机器人动力学模型的运动规划算法,初步解决了电力线巡检飞行机器人运动规划问题.运用Matlab工具进行仿真实验,验证了方法的可行性和有效性.     

飞行机器人的电力杆塔巡检路径规划

针对飞行机器人进行电力杆塔巡检路径规划.对内存有限的嵌入式飞行器,结合飞行机器人的运动性能约束,基于采样优化方法,提出了一种改进的RRT*FN路径规划算法.仿真环境设置为有障碍物的二维简单环境、三维复杂环境和电力杆塔巡检路径规划,结果表明本文所提出算法较其他RRT算法在最大节点数受限情况下保持其快速性和有效性.     

电力线路巡检飞行机器人三维轨迹生成方法

在马尔可夫模型的基础上,研究了一种电力线路巡检飞行机器人的轨迹生成方法.结合电力线路巡检飞行机器人控制的基本标准并利用三维空间的高度分层,提出了一种基于状态聚类方法的分层马尔可夫决策过程模型.在飞行机器人原有轨迹上,得到一种符合其动力学约束的飞行轨迹.最后,利用电力线巡检飞行机器人仿真实验工具,把该方法策略应用于其中,验证了其有效性和正确性.     

一种电力线路巡检飞行机器人智能寻迹方案

针对大面积电力线路网络化检测的需求,结合电力线路巡检飞行机器人的特点,提出基于目标规划的电力线路巡检飞行机器人的智能寻迹方案.在智能寻迹方案的设计中,提出了包括故障率、关键度、气象因素的筛选准则,并利用对这些准则的综合评估进行电力线路的筛选;对于巡检序列的规划问题,利用反复最邻近法进行求解以确定最佳的巡检次序;对电力线...     

智慧校园电力机器人路径规划研究

机器人路径规划是机器人的关键技术,采用蚁群算法对智慧校园电力机器人路径规划问题进行了研究.在对传统蚁群算法分析的基础上指出挥发系数和转移概率对算法的收敛速度和全局搜索能力具有比较大的影响,通过构造一个和迭代次数相关的动态挥发系数和在转移概率中引入节点安全度来对传统的蚁群算法进行改进.采用传统蚁群算法和改进的蚁群算法对电力机器人在简单栅格地图和复杂栅格地图下的路径进行规划仿真分析,结果表明改进的蚁群算法收敛速度快,具有更强的全局搜索能力,为智慧校园电力机器人的路径规划提供了 一定的参考.     

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。     

基于改进Prim算法的变电站巡检机器人路径规划

变电站巡检机器人主要代替人进行变电站设备巡检,全面实现变电站无人值守.通过GPS定位技术获取机器人及设备位置信息,并将其抽象成网状存储结构,利用改进Prim算法生成最小生成树,同时,设计遍历算法遍历最小生成树,使路径回溯花费最小,完成机器人巡检路径规划.仿真实验结果表明,算法具有数据结构简单、执行效率高的特点.     

面向移动机器人的拓扑地图自动生成

提出了一种在区域内自动提取拓扑地图的混合算法.该算法通过定义拓扑点和线.在对已知环境定位的基础上,利用腐蚀法计算出所知环境的骨骼路径,应用区别算法区分出各个组成路径的拓扑点的属性值.考虑到在单独使用腐蚀法的情况下,无法准确地得到机器人路径规划所需的关键驻点位置及方向等信息,提出了一种改进的图像骨骼化混合算法,并提出了实现完整拓扑地图的约束方法,对传统的路径规划方法做出了改进.仿真实验表明,该方法生成的拓扑地图克服了传统算法中的缺点,得到了较好的结果.     

基于栅格法的矿难搜索机器人全局路径规划与局部避障

针对矿难发生后井下环境的不确定性,提出一种以矿难前的GIS(Geographic information system)地图为基础建立环境栅格模型并结合改进遗传算法的矿难搜索机器人全局路径规划方法.效仿蚁群算法中的信息素提出基于位置信息负反馈的方法,并结合优先权分组的思想,提出一种新的有效的种群初始化方法,同时将该种群初始化方法应用到变异算子中,且依据最优解的变化情况自适应地调整交叉和变异的概率.与此同时,针对环境信息的不同变化情况,结合全局路径规划结果对机器人进行局部避障方法的研究.最后,通过仿真实验证明本方法能够快速有效地在已知环境中得到机器人的最优路径,并且能够在局部变化的环境中实现实时避障.     

填埋场裸膜红外巡检机器人最优路径规划

针对垃圾填埋场渗漏检测问题,提出了使用红外巡检机器人代替人工对垃圾填埋场裸膜进行全覆盖巡检的方法,并对机器人进行路径规划。首先,根据垃圾填埋场环境,采用矩形分解法对其进行区域分解,生成若干子区域;然后,用模板模型法规定机器人遍历各个子区域方式;最后,基于遗传算法,对其流程算法进行改进优化包括选择、交叉、变异等,实现各子区域间的转换连接,进而实现全覆盖最优路径规划。基于MATLAB仿真分析,结果表明：将改进的遗传算法与模板模型法相结合构成了一个成熟完整的全覆盖路径规划模型,能高效地完成巡检任务,并有较快的收敛速度和较低的重复覆盖率。     

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%。     

基于GIS地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS (geographic information system)地图的移动机器人路径规划.该方法应用改进A*算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划.在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹.应用VC++编程进行实验,证明了该方法的有效性.     

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。     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

采用分区场能切换法的路径规划

为解决改进人工势场法应用中出现的路径规划失败问题,提出了分区场能切换法,其包括地图标定和算法设计.先对地图中的障碍物按不同的形状进行分类标定,然后设定最小单元,设立绝对防御区和缓冲区.在不同的区域基于改进人工势场法重新设计算法,使机器人在绝对防御区只受斥力,在缓冲区受到斥力和引力,在缓冲区外只受引力,从而保证机器人往目标运动的过程中能快速靠近并成功避开障碍物.通过Matlab仿真实验,在标定好的地图中分别采用改进人工势场法和分区场能切换法,证明了所提方法的可靠性.     

变电站智能巡检机器人全局路径规划设计

针对国内变电站智能巡检机器人行走路线的特点,建立半结构化的道路模型。提出将改进的Dijkstra算法与模拟退火算法相结合,应用到变电站智能巡检机器人的全局路径规划中,在数据库技术的基础上采用VC++对上述算法进行软件设计与实现,构建具有全局路径规划功能的电子地图系统。该系统已在变电站的智能巡检机器人系统平台下进行实验并投入使用,现场运行结果证明该方法高效可行。     

复杂环境下移动机器人路径规划算法

对复杂环境下移动机器人全局和局部路径规划问题进行研究,提出一种全局-局部混合模式的路径规划方法.首先,对全局运动空间进行建模,运用全局模式规划一条从起点到终点的全局路径;然后,针对空间中影响机器人运动的移动物体,通过位置、速度分析碰撞的可能性,从而进行局部路径规划;最后,基于MATLAB仿真平台,将文中方法与经典人工势场法、改进人工势场法进行对比实验.实验结果表明:文中方法在机器人路径规划任务中的总时长和总长度均优于其他两种方法.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

在移动机器人路径规划任务中,针对传统人工势场法中存在的目标不可达问题,提出了一种新的斥力改进函数的设计方法.在原来的斥力函数中加入一个调节因子,并对障碍物的作用范围采用人为分段的方式,有效解决了目标不可达问题,使机器人能够顺利到达目标点.将改进后的人工势场法应用于移动机器人路径规划,并利用Matlab软件进行了仿真实验.实验结果表明,基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法简单、有效.