一种自主水下航行器路径规划算法

提出了一种自主水下航行器穿越雷区的路径规划算法。将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划两个部分,建立了水雷分布的Voronoi图,采用遗传算法规划出初步的全局最优路径。自主水下航行器按照全局最优路径航行时,利用前视声纳作为探测仪器。根据所测得的障碍物相对于自主水下航行器的位置关系设计出一个模糊推理系统(FIS)求解其避障角度,完成局部路径规划。仿真结果表明了这种算法的有效性。     

用于决策训练的虚拟人行为认知模型研究

基于人工生命方法和Agent理论,建立了用于井下虚拟现实决策训练的智能虚拟矿工(Intelligent Virtual Miner,简称IVMiner)模型。IVMiner集成了感知、运动、行为、认知等组件,能产生逼真的拟人行为。为了实现IVMiner的复杂行为控制,根据简化的包容式结构,建立了IVMiner的层次化行为控制模型;在认知规划中,研究了虚拟决策训练的任务知识表达模型和IVMiner的路径规划方法,实现了其全局路径规划。最后,在PC机上实现了IVMiner的行为仿真系统,能满足IVMiner的行为控制和初步的决策训练需求。     

移动机器人路径规划技术的现状与展望

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术。它分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。综述了移动机器人路径规划技术的发展现状，指出了各种方法的优点与不足。最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

未知环境下改进的基于BUG算法的移动机器人路径规划

对未知环境下移动机器人路径规划的方法和发展现状进行了概述总结,指出了各种方法的优点和不足.同时研究了环境未知情况下的移动机器人实时路径规划问题,将Bug算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.规划时只考虑当前状态下所必须的传感数据,不必计算障碍物的边线解析式,节省了存储空间,提高了规划效率,保证了算法的实时性.算法采用两种行为模式,为了保证路径规划的完备性和全局收敛,同时给出了全局收敛标准.由于算法的固有原理,在陷阱区域移动机器人容易左右徘徊,无法达到目标点.针对算法的这个问题,利用虚拟障碍的概念提出了基于局部切线图算法的移动机器人路径规划.最后对本算法的收敛性和完备性给予了证明.仿真实验验证了该方法的有效性.     

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。     

基于深度学习的机器人局部路径规划方法

为了将视觉信息融入到机器人导航过程中,提高机器人对各类障碍物的识别率,减少危险事件的发生,设计了基于二维CNN及LSTM的局部路径规划网络。提出了基于深度学习的局部路径规划方案。利用机器人视觉信息及全局路径信息推理产生机器人在当前时刻完成避障导航任务所需转向角度;搭建了用于对规划器核心神经网络进行训练和验证的室内场景;提出了以路径总长度、平均曲率变化率及机器人与障碍物之间的距离为性能指标的路径评估方案。实验表明：该方案在仿真环境及真实场景中均体现了较优秀的局部路径生成能力。     

神经网络在移动机器人路径规划中的应用

对于环境信息完全已知的移动机器人的全局路径规划问题,应用了一种并联的神经网络结构与模拟退火算法相结合的方法,并提出了一种局部路径修正算法,最终得到一条最优的平滑路径。计算机仿真研究表明,该算法计算简单,收敛速度快,规划的路径为一条最短无碰且安全的平滑路径。在计算机仿真验证的基础上,以P3-AT型轮式移动机器人为平台,通过机器人模拟实验验证了该算法的有效性。     

海流建模及其在路径规划中的应用

对水下航行器进行路径规划时,除了要考虑所规划的路径长度外,还需要考虑所规划路径满足航行器能量消耗约束,其中海流是影响航行器能量消耗的重要因素,为考虑海流对路径规划的影响,这里提出了一种利用B样条曲面对动态海流环境进行建模的方法,并将海流对航行器能量消耗的影响作为约束函数应用到路径规划算法中,使航行器能够在路径的搜索过程中,综合考虑全局路径消耗和能量消耗,寻找能够实现目标函数最优的路径;另外考虑到海流各向异性、时变的特性,对路径规划算法进行改进,使航行器规划路径能够利用海流模型,避开局部湍流,并根据动态海流信息实时对所设计路径进行修正。通过仿真验证,将建立的海流模型应用到路径规划算法后,改进的路径规划算法可以利用海流减少航行器的能源消耗,根据海流的实时变化调整航行路径,航行器满足安全运动条件,并实现在满足能源消耗前提下的路径长度最优。     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

基于CDT空间剖分的虚拟角色全局路径规划

针对大范围复杂虚拟城市环境中虚拟角色的自主导航问题,研究了虚拟城市环境的环境建模以及基于层次道路图的改进A*算法。用自适应剪切平面切割三维地物几何模型,把三维城市空间投影到2D平面空间,利用约束Delauny三角化方法剖分城市自由空间,通过调整约束边的长度调整提取道路图的精度,并构建顾及地形起伏特征的层次道路拓扑图;为适应基于层次道路图的路径搜索,对传统A*算法进行了改进。实验结果表明:该方法可以快速完成虚拟角色在虚拟城市环境中的全局路径规划,且环境建模需求空间小,路径搜索效率高并顾及了地形环境的起伏特征。     

一种三维虚拟场景自动漫游的快速路径规划算法

针对三维虚拟场景自动漫游的路径规划问题,提出了一种快速路径规划算法：橡皮筋算法。首先,介绍了基于栅格的环境信息表示,场景中的障碍物在场景投影图矩阵中以不同的颜色值表示并求得其绕障包围路线,在此基础上来求得局部避障路径,生成基本路径后用橡皮筋算法进行优化处理,求得从起始点到结束点的一条最优路径。该算法可用于复杂形体和运动物体的实时避障,且具有稳定性好、求解实际问题效率高的特点。     

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。     

实际环境中多无人车协同路径规划模型研究

地面无人车的集群作战运用是当前人工智能与作战指挥交叉领域的热点研究问题。针对实际环境中多无人车无法满足动态威胁条件下的协同路径规划问题,采用全局路径规划算法A-star与局部路径规划算法RL相结合的思路,从感知到行为决策全交互协同的角度开展多无人车协同路径规划模型研究,设计协同作战态势威胁算法、状态与动作空间、奖励函数、势力范围函数;设计协同作战编队构型策略生成及打击路径动态优化子模型,完成基于自主学习的多无人车协同路径规划控制模型构建与求解。结果表明：该路径规划模型可有效应对复杂城市环境下多无人车协同路径规划任务需求。     

融合进化知识和角度信息的机器人路径规划方法

针对已有机器人全局路径规划方法中存在的知识利用不充分问题,借鉴文化算法的双层进化结构,提出一种融合进化知识和角度信息的新型全局路径规划方法。根据问题需求,提出常识知识、角度信息和进化知识三类知识描述。根据各类知识特性不同,分别用于约束环境、指导个体可行性判断和修复算子。针对具有不同障碍物的两类环境,通过仿真分析与对比,表明本方法可以有效降低不可行个体判断和修复中的计算复杂度,提高进化收敛速度和解性能。     

基于随机策略搜索的多机三维路径规划方法

针对传统无能耗约束的多无人机路径规划方法难以适应复杂山地作业环境的应急救援要求,提出了一种基于LSTM-DPPO(long short-term memory-distributed proximal policy optimization)框架的多无人机三维路径规划算法。利用LSTM长短期记忆神经网络提取出多无人机在各自飞行过程中的重要特征状态信息序列,经过多次迭代更新后得到一个最优网络参数模型,结合能耗生成最优的三维探测路径。实验结果表明：该方法相对于传统路径规划方法效果显著,能在能耗最小的前提下规划出最优探测路径。     

基于突发任务多无人作战飞机攻击多目标研究

针对无人作战飞机在动态不确定环境中任务执行的路径规划问题,提出了一种基于突发任务的路径规划方法。在单机路径规划中,通过建立Voronoi有向图,并根据Dijkstra算法为每架无人作战飞机寻找最优、次优路径,针对路径规划中的多目标攻击和协同的问题,设计了一种多目标攻击任务规划器,结合突发任务的情况,给出了多目标攻击策略。仿真的结果表明所提方法是可行的。     

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。     

基于大范围海图数据的自主式水下潜器全局路径规划方法研究

在大范围海图数据环境中，应用遗传算法(GA)对自主式水下潜器(简称AUV)的全局路径规划问题进行了研究，介绍了基于栅格的环境模型及其数据结构，讨论了GA的染色体编码方式、基于知识的初始种群生成方法与适应度函数，基于领域知识设计了五种遗传算子。通过仿真结果可以看出：采用可变长编码方式使路径描述简单、清晰，算法具有收敛速度快、求解实际问题效率高的特点。