基于GIS地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS (geographic information system)地图的移动机器人路径规划.该方法应用改进A*算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划.在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹.应用VC++编程进行实验,证明了该方法的有效性.     

基于A*算法优化的无人水面艇路径规划

为了解决A*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其次,引入安全距离约束对A*算法进行搜索优化;最后,通过引入转向角约束,消除冗余节点达到平滑优化的效果。实验结果表明,通过对A*算法的优化处理,提高了无人水面艇路径规划的安全性,满足无人水面艇在复杂环境中全局路径规划的需求。     

基于A*算法的驾驶地图路径规划实现

采用高精度地图构建技术还原路况信息,结合A*算法使智能车能够在导航不起作用的情况下按照规划路径进行无障碍行驶.将高精度地图用栅格数据模型表示,在标记为有障碍的栅格模型中,为机器人寻找一条恰当的从起始点到目标点的运动路径,且可以使机器人在运动过程中安全、无碰撞地绕过障碍物.通过在无人驾驶智能车平台上仿真实验表明,这种方法具有形式简单规范、一致性好并容易在计算机中实现的优点.     

A*算法与蚁群算法相结合的无人艇巡逻路径规划

针对无人艇海上巡逻路径规划问题,提出了一种A~*算法与蚁群算法相结合进行最短巡逻路径优化的方法.在传统A~*算法的八角度搜索基础上,设计了一种多角度A~*算法以获得更短的两点之间可行路径,并以A~*算法搜索结果构建任意两个巡逻点之间的最短路径网络.结合最短路径网络建立多点巡逻路径规划问题的目标函数,利用蚁群算法进行求解以获得全局最优的巡逻路径.针对巡逻路径转折角较大的问题,提出了一种平滑算法以获得更符合实际航行需求的平滑路径.仿真结果表明:该方法有效地去除了冗余节点,缩短了路径长度,提高了路径平滑度,规划出了一条更优的无人艇巡逻路径.     

基于A~*算法的移动机器人路径规划

路径规划是移动机器人关键技术之一,也是实现移动机器人自主导航的前提,研究移动机器人利用栅格法创建环境地图时,在其计算资源有限的情况下,比较利用迷宫八方向搜索思想实现最短路径规划的Dijkstra算法,提出采用基于栅格划归地图的A*算法能更快实现移动机器人的无碰最短路径规划,编制了仿真程序,给出了仿真结果,可以满足移动机器人实时路径规划的需要。     

基于势场法的无人车局部动态避障路径规划算法

根据无人车动态实时避障的需求,提出一种基于人工势场法的局部避障路径规划算法,通过改进势场环境及势场力来解决传统势场法局部极小值和目标不可达的问题. 考虑车辆碰撞安全性,对侧向动态障碍物和同向动态障碍物工况进行分析,采用动态窗口法进行实时动态避障规划. 同时为保证规划路径的平滑性和可跟踪性,采用贝塞尔曲线对轨迹进行平滑处理. 最后,在CarSim和Matlab/Simulink 联合仿真平台下,对所提出的控制算法进行验证. 仿真结果表明了规划算法的避障有效性、安全性以及可跟踪性.      

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。     

GIS在无人车自主导航中的应用分析

根据复杂城市环境中无人车自主导航的应用需求,提出了基于具有强大信息存储与管理能力的地理信息系统（GIS）辅助无人车的定位导航方法,其中包括GIS数据库构建、地图匹配和路径规划等,实现了环境、交通等先验信息和实时信息的获取.基于本文设计的方法,IN2BOT无人车多次成功参加国家自然科学基金委主办的中国智能车未来挑战赛、陆军装备部的跨越险阻无人系统挑战赛,取得优异成绩.      

基于物理规划的路径诱导方法

针对路径诱导过程中驾驶员的个性化需求,提出一种基于物理规划的路径诱导方法。首先,基于物理规划方法的基本思想,构建能够反映驾驶员个性偏好的路径诱导模型,包括构建路径评价的指标体系、设计偏好函数的数学表达式以及设计相应的偏好因子,为路径诱导提供了模型基础;然后,在构建交通路网数据库的基础上,通过设计合适的代价函数,利用A*算法搜索得到一条能够反映驾驶员个人偏好的最优路径。仿真结果表明:本文所设计的路径诱导方法能够满足驾驶员的个性化需求。     

基于航海雷达的水面无人艇局部路径规划

要：
设计了一种基于航海雷达图像处理的规划方法,以处理水面无人艇的局部路径规划问题.利用边缘保持的去噪平滑算法和自适应阈值法对航海雷达的原始图像进行处理并建立了环境模型,采用距离寻优的Dijkstra算法搜索最佳路径,将所提出的算法经海上和湖上实验加以验证.结果表明,所得规划结果良好,搜索的路径距离较短、搜索速度较快并满足实验要求. 关键词：
水面无人艇; 航海雷达; 图像处理; Dijkstra算法; 局部路径规划 中图分类号： TP 391
文献标志码： A     

基于量子粒子群算法的无人水面艇路径规划

为了获得无人水面艇航行的最优路径，提高航行的安全性和航行路径的平滑度，提出一种基于量子粒子群优化的无人水面艇路径规划算法。首先，通过引入动态控制参数来提高该算法的寻优能力和搜索精度，并由测试函数验证其可行性；然后，在航行安全的前提下，以路径长度和路径平滑度为规划目标，在不同环境下对无人水面艇进行路径规划仿真实验。仿真结果表明，该算法在路径长度、路径平滑度及路径安全性方面表现较好，能找到全局最优路径。     

基于空间分解网络的无人机航路规划

设计了一种无人机航路规划方法,首先通过作战任务想定构造Voronoi图,利用空间分解网络和Rosenthal算法确定初始航路,然后进行样条插值对初始航路光顺修正,最终得到一条可飞航路。仿真计算表明该方法简单、有效。     

移动威胁下的无人机三维航迹规划

针对移动威胁下的无人机三维航迹规划问题,采用自适应卡尔曼滤波算法,对移动威胁的状态信息进行了预测,依据其航迹方位角、航迹倾斜角与视线角之间的关系,建立了航迹角控制数学模型,并提出了移动威胁下基于参数调整的航迹规划算法.仿真结果表明,该算法能够保证无人机有效地躲避空中移动威胁,并提高了其规避移动威胁的快速性.     

应用于地面无人车辆的窗口约束马尔可夫定位

为解决地面无人车辆在GPS易受干扰区域的定位问题,提出一种窗口约束马尔可夫定位方法,通过在窗口范围内进行马尔可夫定位减少更新的状态空间范围. 窗口的位置在初始时刻参考地图中建立的路标估计,并随车辆运动信息在地图中移动. 该方法能够减少定位过程中的计算量,除初始时刻外不依赖于GPS进行短期外推定位,且实验证明具有较好的实时性和准确性.      

基于离散优化的无人驾驶汽车轨迹规划

针对双向两车道无人车行驶场景,基于离散优化的方法,提出一种新的轨迹解耦规划算法。该算法将带有时间戳的三维轨迹规划问题,解耦成分别对路径和速度规划,速度规划时引入ST图,用以描述无人车与障碍物之间的运动关系。通过分层采样的方法构建路径Lattice图搜索初始路径,以及基于多目标A*搜索算法在ST图中规划出初始速度剖面,减少算法的计算量。同时,结合优化的方法对轨迹进行优化,使轨迹收敛到全局最优解。最后,通过仿真实验,验证了该算法的有效性和可靠性。     

基于环境剖分的层次拓扑地图及路径规划

针对基于拓扑地图的移动机器人路径规划问题,提出一种层次拓扑地图及相应的路径规划方法——边界方位法。层次拓扑地图分为剖分层和边界层,剖分层以环境剖分为拓扑节点,边界层以剖分的边界为拓扑节点。边界方位法首先在剖分层生成由剖分构成的路径序列,再将边界层转化为由边界构成的路径序列,最后根据机器人当前位置及边界之间的方位荚系实时生成实际路径。由于定义了边界之间的方位关系,使得机器人能够根据边界序列路径中的下一边界与当前边界的方位关系确定当前的运动方向,从而实现了实际路径的优化。理论分析和仿真实验均表明,该方法在增加少量存储信息的基础上,获得了较好的路径规划效果。     

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。