虚拟角色的一种自主运动路径规划方法

虚拟角色的路径规划是动漫游戏的一个重要课题,如何建立高效的路径规划方法仍是一个热点话题。提出了一种基于感知记忆的路径规划方法,该算法包括全局路径规划、局部路径规划和记忆模块。全局路径规划是根据已知的路径建立的,提出了拥堵系数和容忍度的公式;而局部路径规划是根据局部感知建立的,虚拟角色能够依据局部路径规划探索一个未知环境,全局路径信息记录在记忆模块中。构造了一个包含虚拟角色的三维迷宫,实验结果表明,根据前面探索信息建立的全局路径规划是有效的。     

基于蚁群算法的水下潜器全局路径规划技术研究

全局路径规划是水下潜器智能控制的关键技术之一,其任务是在已知障碍物的环境中按照某一最优指标寻找一条从起始点到目标点的无碰路径。文章使用蚁群算法对水下潜器三维空间全局路径规划问题进行了研究,讨论了三维空间的抽象环境建模方法,依据安全性、经济性和路径最短原则设计了算法适应值评价函数,综合利用迭代最优和全局最优信息设计了信息素更新规则,仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

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.     

基于局部信息的滚动优化与机器人路径规划

文献[4]中提出了模糊优化的方法并应用于基于滚动机理的机器人路径规划。但在遇到某些特殊情况时会出现振荡问题而导致机器人不能到达终点。本文中提出了基于系统局部信息的滚动模糊优化算法，在模糊优化过程中引入了历史信息，通过增加新的和历史信息相关的约束，保证了所选择的局部子目标与全局目标的一致性，解决了上述振荡问题。并在MATLAB平台上进行了仿真，仿真结果证明了本算法的有效性。     

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

微小型无人水面航行器的全局避障航迹规划

在常见改进遗传算法的基础上,结合微小型无人水面航行器(MUSV)的航行特点,进行变长度实数编码;根据航行的边界约束、避障约束、机动约束、总航路点个数约束以及进行目标点可航性判断来生成初始群体;为了使交叉、变异后的航迹能够避开障碍且能满足航行机动约束,采用相似航路点交叉和优先小范围变异。仿真结果表明,结合MUSV航行特点的改进方法,能够产生适应度较高的初始群体,能够在遗传操作中舍弃不可行个体,从而达到加快收敛速度的效果。     

基于快速RRT算法的三维路径规划算法研究

RRT(rapidly exploring random tree)算法是一种基于采样的路径规划算法,可以在高维环境中搜索出一条路径。传统的RRT算法存在节点利用率低、计算量偏大的问题。针对这些问题,基于快速RRT^*(Quick-RRT^*)算法,通过优化重选父节点与剪枝范围策略、改进采样方式、引入自适应步长,对快速RRT^*算法进行改进,使得算法耗时和路径长度更短。同时,加入节点连接筛选策略,消除路径中过大的转弯角。实验结果表明,改进后的算法在三维环境下能快速找到一条距离最短的无碰撞路径,且运行时间也大幅降低。     

基于单纯形剖分确定非线性比式和问题全局解的新方法

针对经济与金融中出现的一类特殊非线性比式和问题,给出一种基于单纯形剖分的全局优化算法. 在算法中, 通过构造初始单纯形, 以及使用凸包络理论, 提出了一个确定原问题最优值下界的新方法. 在确定下界的同时, 将会得到原问题的n+1可行解, 这些可行解可以用于上界的改善. 理论上证明了算法的收敛性, 数值算例表明算法是有效可行的.     

基于冲突搜索算法的多机器人路径规划

针对冲突搜索法（conflict-based search,CBS）在多机器人路径规划（multi-agent path finding,MAPF）过程中规划路径过长、单向搜索运行时间长等缺陷,从搜索方向和搜索方式提出一种改进的双向A*焦点搜索来优化冲突搜索算法。将次优因子ω引入冲突搜索算法的底层搜索函数中,以提高路径搜索的效率;将冲突搜索算法中的单向搜索优化为双向A*搜索。实验结果表明：改进的冲突搜索算法的路径成本缩短了14.82%,总运行时间缩短了10.63%。     

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。     

基于改进A*算法的飞行器三维航迹规划算法

提出了改进A*算法并应用于飞行器航迹规划,该算法把地形平滑技术融合到路径搜索的过程中,使平滑处理只需满足路径选择方向的飞行坡度要求和飞行器过载限制,得到的最优航迹更加贴近地形。在相同的条件下对改进A*算法和传统算法进行仿真比较,传统算法需要35 s左右收敛得到优化航迹并且代价函数为32.15;改进算法能在24 s内找到代价函数最优的飞行器三维航迹且代价函数为28.26,仿真结果表明改进A*算法在收敛速度和最优路径代价函数结果都明显优于传统算法,是一种有效的三维航路规划方法。     

基于自适应遗传算法的无人机航迹规划方法研究

随着攻防系统的发展与完善,实现飞行器有效突防越来越困难,而采用航迹规划技术能够有效的提高飞行器的突防概率.基于此,首先研究了参考航迹的角度、高度以及航迹段长度等约束条件;其次对航迹编码方式进行了改进,采用全实数的双向链表的编码方式;对自适应遗传算法的交叉和变异概率的计算方法、交叉算子和变异算子进行了改进,并应用该算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对采用不同的变异算子所得结果进行了对比分析.仿真计算的结果表明,该算法能够规划出一条满足要求的参考航迹,采用组合变异算子能取得比采用单个变异算子更优的参考航迹.     

基于分层马尔可夫决策过程的AUV全局路径规划研究

自主路径规划是自治式水下机器人(AUV)自主能力的重要体现,是保障AUV在大范围复杂海洋环境中自主完成使命作业的关键技术之一。提出了基于马尔可夫决策过程的路径规划方法;并建立了基本的马尔可夫决策模型和结合状态聚类的分层马尔可夫决策模型,同时给出了两种规划的仿真实验及结果分析。实验证明,此类方法能够很好地求解大范围复杂环境内AUV的二维路径规划问题。     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

蚁群算法在全局最优路径寻优中的应用

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。针对移动场地的特点对其进行了建模与存储,然后将场地处理成简单的连通图,在此基础上对TSP模型进行了改进以应用到机器人全局最优路径中来,然后利用蚁群算法的基本原理在所建立的模型上进行全局最优路径搜索。为了更好的寻找到全局最优路径,对基本蚁群算法也做了一定的改进。不同的实验结果表明这种方法的确可以准确地找出全局最优路径。     

基于动态路径规划的物流仿真控制技术

针对传统的静态路径规划与车间复杂的物流网络不一致的问题,提出了基于动态路径规划的物流仿真控制技术.通过对物流运行过程的分解,建立了基于物流的装载、运输和卸载等动作传感器触发的物流仿真控制逻;利用轨道选择规则和工件选择规则,实现了物流运行的调度控制;以轨道交叉点的计算为基础,利用Dijkstra算法实现了最短路径计算;通过在动态传感器中加入路径规划算法,实现了基于动态路径规划的物流仿真控制.最后通过建立物流仿真模型,验证了上述方法的有效性.