一种自治水下机器人垂直面路径规划算法

提出了一种基于模糊推理系统(FIS)的自治水下机器人的垂直面运动路径规划算法，并进行了仿真验证。该算法根据当前水下机器人所处的深度和距离海底高度数据，通过模糊推理系统得出期望的航行深度，以避免超深、超浅以及触底等情况的发生，并尽量满足多普勒速度仪(DVL)对距离海底高度的要求。计算机仿真的结果表明该算法是可行有效的，满足自治水下机器人的系统要求。     

基于势场蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。     

机器人救援的目标吸引动态路径规划蚁群算法

地震发生后城市的道路状况未知而且复杂多变,因此,在震后机器人救援中,如何快速地找到最短路径以拯救更多的伤员,成为研究的热点问题。提出一种目标吸引的动态路径规划蚁群算法,在动态变化的震后救援环境中找到最短路径,减少救援时间。利用原有城市交通地图的全局信息建立目标吸引函数,对蚂蚁在复杂动态环境下的路径搜索进行引导,提高其选择离目标点更近邻节点的概率,减小蚂蚁对非最短路径的选择概率。通过与MMAS算法进行仿真实验对比,验证了提出的算法可以更快地收敛到最短路径并具有较好的动态性能。     

基于双向汇聚引导蚁群算法的机器人路径规划

路径规划是自主移动机器人技术的核心理论问题之一,论文采用网格法建立路径规划问题的环境模型,提出了基于先验知识的优势方位角,建立了主优势网格和次优网格的改进网格模型,并采用基于子路径认知方法的信息素释放策略,提出了起始点与目标点互换的交替双向引导策略,实现了一种汇聚融合的信息素结构,实现了基于改进网格模型的双向汇聚斑迹信息素蚁群算法。实验表明,该方法在求解具有复杂障碍物分布的大规模地图规划问题时,具有空间复杂度小和效率高的优点,大大提升了构建初始解及收敛的速度,具有很好的求解性能。     

一种机器人路径规划的蚁群算法

提出一种机器人路径规划的蚁群算法,该算法引入信息素限定和自适应信息素挥发系数的方法解决蚁群算法应用中的停滞现象和搜索能力的问题。算法仿真研究中发现了算法的收敛速度和环境地图建模的方式有密切关系,提出栅格地图模型的坐标变换法,提高了算法的运行效率。比较仿真实验结果证实了本算法的有效性和快速性。     

基于神经网络和PSO的机器人路径规划研究

提出一种神经网络和粒子群算法相结合的移动机器人路径规划方法。采用小波网络和RBF网络相结合的四层神经网络结构,克服了传统神经网络方法进行路径规划时对每个障碍均设计一些特定的隐节点,当障碍较多且环境动态时,网络结构庞大且神经元的阈值随时间的变化而需要不断改变的缺点。利用粒子群对神经网络的参数进行训练,在规定的代数内对网络参数优化,使得机器人在移动过程中能够快速响应环境的变化。通过对移动机器人在动、静态不同环境下的仿真实验,证明了方法的有效性。     

基于改进模拟退火算法的机器人全局路径规划

针对全局静态移动机器人路径规划问题,给出了一种简单易行的改进模拟退火算法.算法通过引入脱障算子和一致寻优算子,提出了一种新的状态产生方法.前者采用维值定向扰动策略,使碰撞路段的两个端点以一定步长跳离障碍物,这既保证了路径的无碰性,又加快了寻优效率;后者对随机选取的若干个路径点进行变步长地调整,使产生的候选解可以遍布整个解空间,提高了算法的全局寻优能力.最后,通过对一般环境和“陷阱”环境路径规划问题的仿真,验证了该方法的有效性.     

改进A*算法的机器人能耗最优路径规划方法

为了降低移动机器人在运动过程中的能耗, 提高在能源补给有限时的任务执行率, 提出了一种改进A^*算法的机器人能耗最优路径规划方法。首先, 根据四轮差速驱动移动机器人的运动学约束, 建立了其运动的能耗模型。然后, 根据起始状态和目标状态约束求解生成运动基元, 采用能耗模型计算运动基元的能耗值, 构建了能耗运动基元集。其次, 基于传统A^*算法, 改进提出了一种能耗最优路径规划方法, 该方法在规划进程中以能耗运动基元集中定义的节点之间的连接关系进行节点扩展, 而以能耗值作为节点之间的通行成本, 从而保证获得一条全局能耗最优路径。最后, 离线地图仿真测试和机器人实验结果表明所生成的路径总能耗可降低约28.24%, 从而验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的货箱机器人拣选路径规划

针对智能仓库中新型“货箱到人”拣选模式下多个货箱机器人拣选路径规划问题,给出了一种新的优化模型和改进遗传算法。基于货箱机器人的拣选方式及特点,将其转化为非对称车辆路径问题,以机器人总拣选路径最短和完成时间最少为双目标建立混合整数规划模型,设计改进的混合遗传算法对模型进行求解,并通过大规模算例验证了算法的有效性与稳定性。算例计算结果表明：所建模型及算法提高了货箱机器人的拣选效率,降低了运行成本。     

基于辐射扫描算法的机器人路径规划与仿真

针对基于生物激励神经网络(Biologically Inspired Neural Network,BINN)算法的机器人路径存在重复率高、转弯次数多的问题,提出一种将模板模型与辐射扫描(Radiation Scanning,RS)算法相融合的改进遍历路径规划算法(Improved Traversal Path Pla...     

空间柔性双臂机器人系统建模、控制与仿真研究

空间柔性多臂机器人系统是高度非线性，强耦合的动力学系统，其动力学的研究是比较复杂和困难的问题．本文针对极为复杂的空间柔性双臂机器人系统，建立了其系统动力学模型，利用逆动力学控制算法对该动力学模型实现了轨迹跟踪控制，仿真结果表明该方法具有较好的控制效果，分析了在仿真过程中出现的有关数值算法的问题．     

基于滚动窗口的移动机器人路径规划

借鉴预测控制滚动优化原理 ,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题。提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息 ,并通过有效的场景预测 ,以滚动方式进行在线规划 ,结合了优化和反馈机制 ,具有计算量小、反应迅速的特点。大量仿真结果表明 ,该方法能很好地适应动态不确定环境。     

基于目标搜索任务的群机器人路径规划

微粒群算法具有搜索效率高,收敛速度快的特点,可应用于基于目标搜索任务的群体系统。人工势场法可用于移动机器人的避障导航,提出一种在环境未知情况下基于机器人多传感器结构的人工势场法MSAPF,和一种具有群机器人系统特征的SRPSO算法,将二者相结合,应用于群机器人系统的目标搜索任务,在搜索目标的同时实现避障导航路径规划,通过对多组不同数量机器人的仿真实验验证了此方法的有效性。

Abstract：

Particle Swarm Optimization algorithm has high searching efficiency and constringency speed,and can be used for the target-searching swarm intelligence system.The artificial potential field （APF） is an effective local path planning method for the mobile robot.The MSAPF （multi-sensor-based APF）,integrating with the SRPSO （Swarm-Robot PSO） algorithm was proposed,used for realizing the path planning of swarm robot system while searching the target.The efficiency has been proved by the simulation experiments with different individual quantity of swarm robot.     

基于蚁群优化的物流网络多约束路径规划

面向大范围、大规模的军用物资调度,为保障任务规划满足多个约束的可行路径,是NP-C问题.本文在详细分析物流保障网络传输属性的基础上,给出了约束参数的完整描述,建立了多约束路径规划数学模型,设计了一种带综合启发因子的蚁群优化算法.仿真实验表明,该算法搜索效率高,具有全局收敛性,经过有限次迭代能够获得可行解,对网络规模和约束参数选择具有较好的灵活性和扩展性.     

基于小波域的运动估计方法的实现

基于块匹配的运动估计是降低视频序列图像帧间冗余度的一项关键技术,但巨大的运动估值运算量和块效应制约了它的实际应用。在小波域中,根据子图像之间的相关性,可以由对最低频子图像作运动估计获得的位移矢量去预测其余子图像的位移矢量,提高了检测精度并减少了运算量和块效应,实验结果证明了这种方案的有效性。     

基于概率地图方法的无人机路径规划研究

论述了现有无人机路径规划算法普遍存在的一些问题,引入了一种快速、有效的无人机路径规划算法-概率地图方法,详细描述了概率地图方法的实现步骤,并对传统概率地图方法的执行流程作了改进,改进后的算法在时间特性上有了较大幅度提升。讨论了改进后的概率地图方法和传统的概率地图方法在无人机路径规划中的优缺点,并给出了仿真结果。总结了概率地图方法在工程应用中需要改进的一些方面。     

亚丁湾护航中直升机识别海盗目标路径优化模型及算法

针对舰载直升机执行伴随护航任务时查证可疑船只的路径优化问题,对直升机在选择巡逻查证路径时所面临的各种复杂情况进行了分析。文中结合可疑船只与编队的相对运动特点以及海面可疑船只威胁程度评估指标,以保障被护航编队受到的累计威胁值最小为目标,构建了直升机查证可疑船只时的路径优化模型。为提高蚁群算法的求解效率,文中将混沌映射扰动引入到信息素的全局更新过程中,从而有效降低算法陷入局部最优的概率。另外,文中对蚁群算法中状态转移规则和信息素更新等核心环节进行了优化设计,提高了算法对最优路径的搜索能力。最后,以我国海军亚丁湾护航任务为背景进行实例分析,并将其结果与遗传算法和禁忌搜索算法进行对比,验证了所建模型和算法的合理性和有效性。     

不确定情形下通信网络最短路径关键点问题

在通信网络中，因突发事件造成通信路由节点毁坏或者中断的现象时有发生，传输的数据包不得不从中断处沿着最短的替代路径行进到数据包的接收节点，在这种情形下，哪个路由节点中断使得数据包实际行进的总路程最长呢？从通信网络管理的角度来看这是一个非常重要的问题。对该问题．以前的文献都是从确定情形（事先具有节点中断的完全信息）下进行研究的，本文从不确定情形（只有数据包行进到中断节点的邻接点时才获得该节点中断的信息）的角度重新考虑这个问题。本文首先定义了不确定情形下的最短路径关键点概念，给出了计算不确定情形下最短路径关键点的算法及其时间复杂性分析。结合实际通信网络的算例分析，比较了确定情形下最短路径关键点和不确定情形下最短路径关键点问题，指出了不确定情形下最短路径关键点问题更具有实际意义。