融合Bezier遗算法的移动机器人路径规划

针对传统遗传算法在路径规划中存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种融合Bezier遗传算法.首先,对传统遗传算法进行改进,采用启发式中值插入法建立初始种群,基于路径长度、路径安全性和路径能耗3个指标生成多目标适应度函数,再分别利用分层法、单点交叉法和八邻域单点变异法设计选择、交叉、变异算子;其次,引入Bezie...     

求解最短Bezier曲线的粒子群优化算法

Bezier曲线比较容易计算和稳定,它得到了广泛应用。在分析了Bezier曲线的基础上,提出了最短Bezier曲线问题,并利用粒子群优化算法解决该问题,最后给出了实例。     

基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法．该算法首先建立机器人工作空间障碍物顶点模型,根据障碍物顶点信息构造一个移动机器人从始点到终点的无碰距离函数,然后用改进的粒子群算法对此路径进行优化, 得到全局最优路径．     

基于五阶Bezier曲线的无人车避障轨迹规划

无人驾驶汽车的局部路径规划对于自动驾驶技术的推广有着至关重要的作用。为了研究无人驾驶汽车在运行过程中前方会出现会静止障碍物采用换道避障策略的情况,提出了基于五阶Bezier曲线的局部路径规划方法。首先,通过分析车辆性能极限及车辆碰撞边界确定换道过程中车辆的可行驶域,再进一步考虑车辆的物理特性提出轨迹曲线优化目标函数,确定五阶Bezier曲线的6个控制点,得到最优避障轨迹。然后利用CarSim和MATLAB/Simulink软件进行仿真实验验证。结果表明此方法能够规划出易于车辆跟踪的轨迹曲线,且针对不同车速情况下的换道避障能够分别产生此车速下的最优避障轨迹。     

基于粒子群算法的移动机器人全局路径规划策略

提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量.     

基于粒子群-蚁群融合算法的移动机器人路径优化规划

基于TSP问题,提出了一种基于粒子群-蚁群算法相互融合的综合优化算法对移动机器人路径规划问题进行研究。通过粒子群算法对全局路径实施粗略搜索,获得部分次优解,在获得次优解的路径上进行信息素分布,再采用蚁群算法进行精确搜索,得到路径规划的最优解。实验结果表明:粒子群-蚁群融合优化算法在路径寻优上优于蚁群算法及粒子群算法。     

基于Bezier曲线的井位图数字化研究

针对油田井位图的数字化研究,提出了将Bezier曲线算法应用到数字化研究中。并根据Bezier曲线在井位图构造中的应用,建立了相应的数学模型,编制相应程序。通过对实际油田井位数据的处理,提高图形的生成速度,减少了计算量,提高了图形生成效率。     

Bezier曲线的算法研究

Bezier曲线的生成算法是计算机图形学中的重要内容．对Bezier曲线及其性质进行描述,并对Bezier曲线的算法做进一步的研究．     

基于de Casteljau算法的Bezier曲线细分

de Casteljau算法可以递推地定义一条具有限个控制顶点的Bezier曲线，在此基础上文中给出了基于de Casteljau算法的Bezier逼近细分曲线算法．     

基于混沌粒子群--专用遗传算法切换策略的移动机器人路径规划

为了发挥粒子群算法和专用遗传算法的各自优点,提出了一种将二者结合的切换优化策略。该策略前期采用一种基于种群最优个体混沌化的混沌粒子群算法,后期选用专用遗传算法。通过大量仿真实验确定了在迭代代数、种群标准差和最优个体适应度差三种切换指标下各自的最优切换条件。与单一专用遗传算法和单一混沌粒子群算法的仿真对比表明：本文提出的切换优化策略在综合路径长度、平滑性和规划时间三个性能指标后具有一定的优越性。     

广义Bezier曲线的几何特征

本文引入了广义Ｂｅｚｉｅｒ曲线的概念Ｑｎ（ｘ）＝ｎΣｋ＝０＝（ｌ／ｑｋｑｋΣｉ＝１ｂｋｌ）ｐｎ，ｋ（ｘ），研究了广义Ｂｅｚｉｅｒ曲线的端点性质、对称性、保号性及局部无序性等几何特征。     

室内移动机器人路径规划研究

路径规划是自主移动机器人的研究重点。针对传统的A*算法搜索出的路径存在途径危险区域,未考虑机器人外形尺寸、路径不平滑等问题,提出了一种改进A*算法的路径规划方法。在新的栅格化环境地图中,通过改进的搜索策略进行路径搜索;并对路径点删减和优化,通过分段多项式曲线平滑路径。实验仿真结果表明,新方法生成的路径满足移动机器人的动力学和运动学特性,且更符合室内移动机器人的轨迹跟踪和运动控制,该方法简单有效。     

基于正则表达式的限制性路径规划

传统的路径规划算法大多以长度、时间或代价等为度量标准搜索起止点间的最优路径,不适于解决有位置限制的路径规划需求,如搜索有序或无序地经过全部或部分用户指定的位置点或位置点类别的最短路径.本文主要针对这类应用场景,利用正则表达式表示复杂的限制性路径规划需求,形式化定义了基于正则表达式的限制性路径规划问题并设计了通用的解决框架,在此框架基础上提出了基本的限制性路径规划算法BCRP(Basic Constrained Route Planning)以及加入剪枝策略的改进的限制性路径规划算法ICRP(Improved Constrained Route Planning),有效减少了搜索空间.最后通过在真实路网数据上的实验结果证明了方法的高效性.     

Bezier曲线在轮廓字中的应用

从Ｂｅｚｉｅｒ曲线的数学表达式、二次三次Ｂｅｚｉｅｒ曲线的矩阵表示、Ｂｅｚｉｅｒ曲线的性质等出发，组合ＳＰＤＯＳ曲线字库内部结构和ＴＵＲＢＯ Ｃ评议程序，来具体说明Ｂｅｚｉｅｒ曲线在轮廓字中的应用。     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

几个Bezier,有理Bezier曲线性质的算子化证明

利用Ｂｅｚｉｅｒ、有理Ｂｅｚｉｅｒ曲线的算子表示,非常简捷地证明了Ｂｅｚｉｅｒ曲线和有理Ｂｅｚｉｅｒ曲线的分段性和包络性心的方法很容易推广到Ｂｅｚｉｅｒ、有理Ｂｅｚｉｅｒ曲面上。     

基于蚂蚁算法的移动机器人路径规划

蚂蚁算法是近几年问世并逐步引起重视的一种新的全局优化仿生算法，它模仿昆虫王国中蚂蚁搜索食物的行为特征，是一种通用型随机优化方法。移动机器人在进行工作时，往往要求根据某一准则，在工作空间沿一条最优（或近似最优）的路线行走。因此首先对移动机器人的规划空间进行链接图表示，然后采用Ford算法求出移动机器人的初始路径，最后运用蚂蚁算法对初始路径进行优化，取得了较好的效果。     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

一种快速的直线和Bezier曲线求交算法

提出了一种快速的直线和Bezier曲线求交算法,该算法在求交之前先作预处理,收缩求交范围,尽量避免无效的求交计算,从而减少了计算量,提高了求交速度.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。