自动引导车路径偏差的控制研究

本文针对差速驱动的AGV路径偏差控制,建立了小车路径偏差的运动模型。利用数学方法分析路径偏差与车轮速度的关系,深入分析,得到两驱动轮驱动电压与偏差变量的等量关系,从而得到系统的结构框图,从根本上分析了AGV的控制原理。通过对比激光导航,磁导航,视觉导航等控制方式,最后选择无适应性,稳定性更强的无轨导航,采用模糊控制理论,将系统简化为以偏差变量为输入,驱动电压差为输出的双输入单输出系统。仿真结果表明,该方法有较好的路径纠偏能力。同时也为无轨AGV路径控制奠定基础。     

基于离散时空网络的多自动引导车路径规划问题

针对多AGV（automatic guided vehicle）在仓储物流搬运系统中的巷道拥堵问题,提出一种规避拥堵的系统优化策略,将产生的AGV拣货路径作为约束生成后续AGV运行轨迹。对仓库相邻节点赋予时间链接,构建时空网络地图,在此环境建立基于离散时空网络的考虑拥堵的路径优化模型,并设计了时空网络与SA(simulated annealing)相结合的全局优化算法ST-SA(space time simulated annealing) 以求解该模型,通过仿真实验对模型及算法的有效性进行验证。实验结果表明：系统优化策略可以对AGV路径规划过程进行控制与优化,ST-SA能够很快搜索到合理、高效的AGV拣货路径方案,缩短AGV在巷道的作业时间,避免了多AGV在智能仓储系统中的碰撞及拥堵。     

民用客机总装车间自动引导车任务分配及路径规划

为了实现自动引导车(AGV)在某民用客机总装车间的高效运作,提出AGV任务分配与路径规划两阶段求解方法,有效地解决了车间内AGV的多次往返配送调度问题.在任务分配阶段,提出基于行程的AGV任务分配模型,提高任务分配的效率;在路径规划阶段,采用时间窗算法,对AGV占用的地图资源进行时间窗的初始化、更新和排布,并针对由于避障和等待引起的物料送达时间无法满足的情况,设计了料包交换、优先级提前、预留时长放宽共3种递进的调整策略,实现AGV的无冲突路径规划.在数值实验中,两阶段方法应用于50、100、150个料包问题的平均求解时间分别为15.86、41.12、162.29 s,表明两阶段方法有效缓解了多行程AGV调度问题的复杂性,能在合理时间内实现民用客机总装车间AGV的调度优化,以适应民用客机年产量逐年快速递增的生产需求.     

融合A-Star与DWA双优化算法的自动引导车路径规划

自动引导车的应用越来越广泛,为了达到自动引导车在路径规划中要达到全局最优,实时避障的要求,提出了一种优化A-Star算法与优化DWA算法相融合的自动引导车路径规划方案。A-Star算法能找到全局最优路径,根据A-Star算法进行优化,引入自适应启发函数,并进行路径关键点选取,删除冗余路径点。优化后的A-Star算法解决了传统算法规划效率低,路径不平滑的问题。动态障碍物躲避采用DWA算法,优化评价函数,提升了规划效率。仿真结果表明,融合优化后的A-Star算法与优化后的DWA算法,减小了搜索范围,提高了路径规划效率且能实现避障的效果。该融合算法相较其他融合算法在路径规划效率上有很大提升,最终实现全局最优路径规划和局部动态实时避障。     

基于双层模糊控制器的动态路径规划

为解决没有通信情况下的多机器人系统在未知动态环境下的路径规划问题,设计了采用双层模糊控制器方法的危险度模糊控制器和速度模糊控制器.危险度模糊控制器充分考虑了运动障碍物的速度信息,把机器人同障碍物之间的碰撞可能性用基于碰撞时间因子和碰撞距离因子的碰撞危险度来表示,使之更适合于动态的环境.速度模糊控制器的输入充分考虑了目标...     

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。     

面向绿色再制造系统的AGV路径规划研究

为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问题,引入了自适应惯性权重;为了提高算法进入迭代后期的收敛精度,提出了一种双重交叉变异策略,使得改进的PSO-GA融合算法比传统的PSO-GA融合算法搜索能力更强,进化速度更快,收敛精度更高.为了验证改进后算法的优越性,采用栅格法模拟自动导引运输车运行环境并通过MATLAB对标准粒子群、遗传、传统的PSO-GA融合、改进PSO-GA融合四种算法解决路径优化问题进行试验对比,结果证明了改进后的PSO-GA算法的可行性和有效性.     

考虑拥堵因素的自动化码头多AGV无冲突动态路径规划模型

针对自动化集装箱码头水平运输系统的调度优化,提出一种自动引导车(AGV)动态路径规划策略,即在多AGV系统路径生成的同时进行动态路径优化.从AGV运输作业时间角度,建立考虑拥堵的多AGV路径优化模型,优化AGV路径方案.为求解模型,设计了基于动态路径规划策略的多种群蚁群算法,并对模型与算法的有效性进行验证.结果表明:基于动态路径规划策略可以对路径规划过程进行动态控制与优化;同时,考虑拥堵因素可以有效地解决水平运输路网中的拥堵问题,提高运输作业效率.     

值型凸二次双层规划的对偶

给出了值型凸二次双层规划的等价形式，计论了非增的值型凸二次双层规划的Johri一般对偶规划，并且证明了其对偶间隙等于零。     

马尔可夫性在AGV全局路径规划中的应用

通过对现有环境模型和路径规划算法的分析,提出了新的环境建模方法和基于已知环境信息的全局路径规划算法。对FMS采用机床位姿增广阵(APMM)和机床相对位姿阵(RPMM)进行建模,所建模型具有环境信息存储量小,数据易维护、易扩充等优点。最优路径的规划采用概率选择法,路径结点并行选择;最优路径取最大概率路径,路径规划效率高。仿真结果表明,所提出的路径规划算法具有简单、快速、可靠、并行搜索等优点。     

多无人机平滑巡检路径规划算法

针对石化中多无人机巡检路径问题,利用Dubins曲线,并提出滚动式分支定界算法实现最短的平滑轨迹规划。算法将多无人机巡检路径规划问题描述为基于Dubins的多旅行商问题,以实现最优巡检路径规划为目标,提出滚动式分支定界算法不断预估并更新路径长度,并利用上界及下界的不断迭代优化寻求最优路径。此外,算法利用最小插入算法对贪婪算法的改进获得优质的候选解从而剔除更多分支来优化巡检路径。最后,通过离散化各监测点位置的航向角及滑动窗口的限制来规划Dubins路径,实现路径平滑。实验仿真结果表明与现有的巡检路径规划算法相比,该算法在路径长度方面具有更好的性能。     

机器人路径规划的一种改进蚁群算法

介绍了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模。搜索过程采用了蚂蚁落入陷阱回退策略和蚂蚁相遇策略,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率。仿真研究表明,该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于A^＊算法的机器人路径规划实现

A^＊算法是一种启发式搜索方法,即通连用一个比较特殊的估价函数使得在路径优化问题中得到较优方案。应用此算法实现机器人在规划空间中行走路径的选择,通过仿真表明,此算法能得到较优的路径选择策略,有利于机器人在规划空间的行走。     

无人机航路规划问题初步研究

本文通过对无人机航路规划的研究,概括和总结了无人机航路规划问题的几个重要方面,构建了航路规划的基本框架。文章重点介绍了航路规划的约束条件、威胁模型的建立以及航路规划的算法,并对今后无人机航路规划的发展提出了展望。     

一种自主水下机器人航路规划算法研究

在基本蚁群算法的基础上,提出了一种用于实现自主水下机器人路径规划的自适应蚁群算法,该方法通过改进概率的选择和调节信息素挥发系数,保证AUV以更安全的航路接近目标,同时提高了搜索最优路径的收敛速度,并对路径进行平滑处理使结果更可行.用Matlab对控制算法进行仿真,仿真结果表明该算法能明显改善路径规划性能.     

孔群钻削机械手的运动规划和加工路径优化

为提高加工效率,对用于钢琴弦轴板孔群钻削加工的三轴直角坐标机械手的运动规划和加工路径优化方法进行了研究.首先采用抛物线过渡的线性插值算法对钻削过程进行运动规划,生成一条位置和速度都连续的平滑运动轨迹.然后以最短加工路径为目标,以无碰撞地绕过所有障碍物为约束条件,建立了孔群加工路径规划问题的数学模型,并采用分层优化的遗传算法获得了孔群加工的优化路径.最后以6种型号弦轴板为例进行计算,结果验证了算法的有效性.     

孔群钻削的运动规划和加工路径优化研究

本文对三轴直角坐标机械手的运动规划和加工路径优化方法进行研究。此设备用于钢琴弦轴板群孔钻削加工。首先,采用抛物线过渡的线性插值算法,对钻削过程进行运动规划,生成一条位置和速度都连续的平滑运动轨迹。然后,基于遗传算法,以最短加工路径为目标,以无碰撞地绕过所有的障碍物为约束条件,获得孔群钻削的优化加工路径。并以六种型号弦轴板进行计算验证,计算结果验证了算法的有效性。     

全自动平行泊车路径规划方法研究

为解决车辆泊车过程中发生碰撞预警,导致车辆无路径可跟踪的问题,为提高泊车成功率,提出一种全自动泊车路径规划方法,包括一次路径规划和二次路径规划。在对不同泊车状态进行约束分析的基础上,以路径曲率最小为优化目标,建立路径优化函数。利用Matlab非线性约束优化函数求得一次、二次路径轨迹函数参数。车辆在一次泊车发生碰撞预警的情况下进入二次路径规划模块。仿真结果表明:一次路径规划方法能满足车辆轨迹连续且无碰撞泊入车位;如若出现预警碰撞,二次路径规划方法能保证连续、安全泊入车位,为安全泊车提供了二次保障。