一种基于神经网络的机器人路径规划算法

研究已知障碍物形状和位置环境下的全局路径规划问题。给出了一个路径规划算法 ,其能量函数的定义利用神经网络结构 ,根据路径点位于障碍物内外的不同位置选取不同的动态运动方程。规划出的路径达到了折线形的最短无碰路径。仿真研究表明 ,本文提出的算法计算简单 ,收敛速度快 ,方法可行     

基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法

针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出了一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。     

基于混合蛙跳算法的层次化群体路径规划

在复杂的群体运动场景中,传统路径规划方法具有计算量大、耗时长、效果生硬等缺点。为此笔者提出了一种层次化路径规划方法,将群体路径规划问题分为两个层次,在底层使用A*算法进行全局路径搜索,规划出一条从起始点到目标点的全局最优路径,使群智能算法进行上层局部路径规划时只考虑上层粒子间的碰撞;在上层采用混合蛙跳算法并结合多线程技术进行个体路径的动态规划。仿真实验结果表明：所提出的方法有效降低了群体路径规划中的算法复杂度和时间复杂度,在较为复杂场景下能够逼真和高效地进行群体运动仿真。     

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.     

基于双向A^＊算法的自主车全局路径规划

本文采用Ｑ－Ｍ法寻找素蕴涵的思想构造连通图，在此基础上，提出了使用双向Ａ＾＊算法搜寻连通图的最优节点路径，提出了超前尽可能多个节点的思想用于规划实际几何路径。仿真研究表明，本文方法计算简单，规划的路径可以达到或接近最优路径。     

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。     

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。     

融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

针对移动机器人路径规划全局最优、实时避障的需求,提出了一种融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法。首先,基于传统A~*算法,结合Manhattan和Euclidean距离,设计了一种优化的启发搜索函数;然后,利用关键点选取策略,剔除冗余路径点和不必要的转折点;最后,融合动态窗口法,构造了顾及全局最优路径的评价函数,基于该评价函数,应用动态窗口法,进行实时动态路径规划,在保证规划路径全局最优性的基础上,提高了平滑性及路径规划的局部避障能力。实验结果表明:与传统A~*算法相比,所提算法规划的路径更平滑,可实时动态避障,且能输出控制参数,这利于机器人的自动控制;与动态窗口法相比,所提算法能够保证规划路径的全局最优性,路径长度由28.879m缩短为22.285m。该研究对于移动机器人自主导航的应用具有重要的参考价值。     

基于改进蚁群算法的移动机器人火灾救援路径规划方法

为了解决在火灾救援中考虑多因素的移动机器人最优路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的救援路径规划方法.通过改进全局信息素更新策略,考虑影响移动机器人到达待救援点时间的路径长度、转弯次数、坡度大小等主要因素,并根据多因素综合指标来分配各路径上的信息素量,指引蚂蚁走向最优路径.通过仿真算例并与同类方法对比,结果表明,该方法在考虑多因素后性能有较大提升,具有较好的全局搜索能力和收敛速度,可提高移动机器人在火灾救援中的效率.     

基于双向 A￣* 算法的自主车全局路径规划

本文采用Ｑ－Ｍ法寻找素蕴涵（ｐｒｉｍｅｉｍｐｌｉｃａｎｔｓ）的思想构造连通图．在此基础上，提出了使用双向Ａ＊算法搜寻连通图中的最优节点路径，提出了超前尽可能多个节点的思想用于规划实际几何路径．仿真研究表明，本文方法计算简单，规划的路径可以达到或接近最优路径．     

避障问题最短路径的两级动态规划算法

研究了任意点对的平面避障问题.用凸多边形表示障碍物,凸多边形的集合构成障碍环境.在此基础上,提出了一种新的路径规划思路:对图结构进行扩展,用传统的Floyed算法进行一级规划;对传统Floyed算法扩展后进行二级规划,很好地解决了任意点对的平面避障问题.利用矢量间夹角的关系来判断障碍环境中点对的连线是否交叉于多边形.经理论证明和算例验证,该算法方便简洁,容易实现,表明了算法的正确性.     

一种新颖的分组决策方法及其应用

该文分析了广义最佳鉴别向量集,给出了基于用于线性特征抽取的广义最佳鉴别向量的分组决策方法。将所有的样本分成若干组,从理论上说明每一组的Ｆｉｓｈｅｒ 鉴别函数值大于整体的Ｆｉｓｈｅｒ 鉴别函数值,因此,每一组的识别正确率远高于整体的识别正确率。为了验证所述方法的有效性,将其用于人脸识别。实验结果显示：当采用同样个数的广义最佳鉴别向量时,此方法比不分组的方法能得到更高的识别正确率;如果采用分类决策,可用较少的广义最佳鉴别向量得到良好的识别正确率,而用其它方法要达到同样的正确率,需要许多广义最佳鉴别向量。     

WSN中的路由洞避开机制

贪婪路由选择算法是一种简便高效的路径建立算法,它建立的路径具有非常好的方向性和最优性,是无线传感器网络中基于地理位置的路由算法中非常重要的算法之一,但是,这种算法遭遇到路由空洞问题的可能性比较大.研究了一种路由洞避开机制,仿真结果表明:算法在保证良好的路由方向性的基础上还可以很好地避开路由洞,不仅增加了网络的存活时间,...     

个体机器人局部路径规划的人工力矩方法

针对个体机器人的局部路径规划问题,定义了最优路径代表点、危墙代表点等概念,以优化路径和避障.设计了吸引矩、排斥矩两种人工力矩函数,其中吸引矩常使机器人的基本运动方向线(PMDline)指向最优路径代表点而排斥矩则总使机器人的PMDline背向相应的危墙代表点.基于两种人工力矩,设计了机器人运动控制器.在机器人通向目标的路径被障碍阻断时,该控制器总使机器人沿其PMDline以最大步幅运动,所以无论环境多复杂,机器人也不会停止运动,即不会被陷住.还给出了最优路径代表点的求解算法、局部路径规划的一般步骤及一个仿真.仿真结果表明,给出的方法是可行且有效的.     

关于支持向量机DirectSVM算法的探讨

DirectSVM算法是求解支持向量机的一种简单快速迭代算法,具有最好的几何直观性.算法将线性可分的两类样本中距离最近的两个异类样本点作为支持向量,以该两点连线的垂直平分面作为初始分类超平面,然后根据分类情况逐步确定新的支持向量,即逐步优化出最优分类超平面.对该算法进行了测试,发现该算法具有局限性,并对算法局限性产生的根源进行了分析,对如何合理使用DirectSVM算法进行了讨论.结论是:用DirectSVM算法直接求解最优分类面是不可靠的,但可以作为支持向量机的一种近似算法,也可以作为求解候选支持向量集的方法,再与其他经典算法结合使用.     

基于B样条路径的机器人时间最优轨迹规划

现代制造业要求机器人不仅能够实现常规的ＰＴＰ运动和简单的ＣＰ运动,而且还能够沿着任意特定路径进行高速运动．为此,对沿着特定路径运动的机器人的时间最优轨迹规划问题作深入研究,成功地运用了三次Ｂ样条对由一系列离散路径点组成的机器人特定路径进行了逼近,并利用动态规划方法,沿着逼近所得的机器人路径,对机器人进行了时间最优轨迹规划,从而保证机器人在不偏离原有路径的基础上,实现时间最优运动．通过计算机仿真实验,证明算法可行,效率较高．     

子空间超循环性与公共的子空间超循环向量

若无限维可分的~Banach~空间上的线性有界算子~$T$~满足: 对某个非零子空间~$M$, 存在向量~$x$~使~$\mathbb{C}\cdot O(x, T)\bigcap M$~在~$M$~中稠密, 则称~$T$~是子空间超循环算子. 构造例子说明了子空间超循环性并非是无限维现象, 以及子空间超循环算子并不一定是超循环的; 同时, 还给出了一个子空间超循环准则和一族算子的公共的子空间亚超循环(子空间超循环) 向量是稠密~$G_\delta$~集的充要条件.     

基于遗传算法优化多出口疏散路径问题

提出了一种基于遗传算法来优化疏散路径问题的方法．首先将疏散路径图转换为等价的距离完全图,将目标点、源点和中间点分离,随机选取中间点构造最小生成树,最终用遗传算法得到最优路径．通过数值实验,验证了算法的有效性,并与传统方法进行了比较．     

基于径向Hermite基函数的散乱数据隐式拟合

提出一种新方法拟合给定的散乱数据点集,该方法只需利用散乱数据点的法矢信息,而无需求解方程组,且不需要额外的内、外部约束点.对于给定的三维散乱数据点和相应的法向量,新方法可以产生一个隐式函数,其零水平集插值给定散乱数据点和相应的法向量.     

基于关节空间与工作空间协同的6R点焊机器人路径规划方法

为实现6R点焊机器人动态性能优、焊接路径短的规划目标,提出在关节空间采用5次多项式规划其转角运动,以确保机器人从任一焊点到相邻焊点时的动态特性;基于组合数学原理,枚举点焊机器人工作时遍历所有焊点的可能路径集合,结合关节空间与工作空间映射关系和各可能路径长度动态积分的数值计算,给出最优焊接路径排列顺序。最后通过算例对该规划方法进行了验证。