使用三维栅格地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题,研究了使用三维栅格地图的路径规划算法.该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图;扩展了D*算法使之考虑机器人的尺寸,检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞,生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹,保证运动过程中机器人自身及物体的安全.实验结果表明:该算法不需要对地图具有先验认识,并且考虑了机器人的实际尺寸,具有较强的可靠性和实用性,已经在真实环境中进行了实验.     

基于栅格-几何混合地图的移动机器人分层路径规划

针对人工势场法中的死锁问题以及栅格地图中的可行空间损失问题,提出了一种基于特征与栅格混合地图的分层路径规划方法。上层使用改进的A＊算法在高粒度的栅格地图中找到基本路径,以此克服人工势场中的死锁以及传统A＊算法的回溯问题。为减小人工势场的抖振问题,提出了一种惯性人工势场法（I-APF）,并用I-APF在底层中对基本路径进...     

基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划

通过栅格法建立栅格地图作为机器人路径规划的工作环境,采用蚁群算法作为机器人路径搜索的规则．将所有机器人放置于初始位置。经过NC次无碰撞迭代运动找到最优路径．到达目标位置．为防止机器人在路径搜索过程中没有达到最大迭代次数时路径大小已不发生变化而陷入局部最优。可通过对各路径上的信息素进行增减来使机器人路径搜索跳出当前值继续搜索．直到迭代完毕,获得最优路径．     

栅格编码新方法在机器人路径规划中的应用

基于遗传算法的移动机器人路径规划技术,提出了一种新的定长十进制路径编码机制.在对移动机器人的环境进行有效栅格剖分后,将障碍物表示为以栅格为基础的多边形,每个障碍物多边形的顶点对应于栅格线交点的惟一编号;随后将移动机器人的路径编码成以栅格地图上所有多边形有效顶点数之和为定长的十进制编码串,串中非零位上的十进制值对应着规划路径中途经障碍物多边形的顶点,各顶点在串中的顺序对应着其在规划路径中的顺序.所提出的编码方式拥有定长十进制编码机制通用性好的优点,并且基于此编码的遗传算法很容易克服路径规划算法中的障碍陷阱,使得路径规划算法更加简单有效,加快了遗传算法的收敛速度.     

栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM

针对移动机器人在未知环境中导航时由于机器人本身位置不确定、所处环境不可预知等问题,提出了一种在栅格地图中基于改进粒子滤波的SLAM定位算法.首先利用贝叶斯规则更新环境信息;然后利用改进粒子滤波对机器人进行定位,地图更新和机器人定位交替进行,直到将整个环境探测完毕.仿真结果表明:该算法在SLAM中增强了实时性,比较精确地...     

基于深度学习的语义栅格地图构建方法

为了提升移动机器人在定位导航任务中对环境的理解力,提出一种包含墙角信息的语义地图构建方法.首先结合激光SLAM算法和深度学习方法创建环境栅格地图并提取环境语义,同时对语义点云进行假语义去除,通过坐标转换将语义信息与环境栅格地图进行融合,并采用基于贝叶斯估计的增量式方法对栅格中物体语义存在与否进行判定,得到包含语义信息的...     

地图加权遗传算法的油井自动巡检机器人路径规划

针对油井巡检机器人与障碍物的接触率高,造成设备故障率高增加石油生产成本问题,提出基于地图加权的遗传算法。首先将地图进行栅格化,建立栅格地图模型,并进行加权设置。其次引入遗传算法模型进行路径规划,将每次路径规划结果存入染色体中并计算路径长度,最后筛选最大权值中的路径最短染色体,并绘制路线。在参数设定相同的条件下,采用基于地图加权的遗传算法、经典遗传算法进行比对实验,仿真结果表明,基于地图加权的遗传算法优先选择了不靠近障碍物的栅格的情况下完成了路径规划任务,机器人与障碍物的接触率下降了74.91%,时间和路程仅增加0.3179 s与32%。     

基于遗传算法的移动机器人路径规划方法

机器人路径规划是机器人领域的一项重要课题,不同于以往在遗传算法过程中考虑路径平滑度的方法,本文提出了一种将遗传算法过程与路径平滑过程分开的机器人路径规划新方法。先设计可变长编码方式的简单遗传算法产生较优的折线路径,再引入一类新的带形状参数的回旋螺线对其进行平滑操作,以抚平较大转角。整个路径规划过程,只需输入障碍物坐标即可自适应地选择参数以产生机器人行走路径。仿真结果表明,将遗传算法过程与路径平滑过程分离的做法能降低遗传算法本身复杂度,所以设计的平滑操作不仅提高了路径平滑度,还可以减少路径长度。     

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。     

多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

针对在多约束条件下移动机器人在路径规划中搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划,充分考虑路径长度、平滑度以及困难度这3种因素的影响,通过分析多约束条件下遗传算法在初始化种群时计算方法的不足,提出利用SPS(surrounding point set)算法,通过在障碍物周围生成点来产生初始路径,以提高算法快速生成初始种群的能力;增加平滑算子和删除算子,删除相对最终路径而言不必要的点,同时使路径更加平滑;结合小生境法以保持种群多样性,避免出现算法早熟现象.仿真结果表明,改进后的算法在路径长度,路径平滑度以及路径困难度方面均有一定的优势,同时算法的收敛速度也略有提高.     

移动机器人在障碍空间中路径规划的研究

移动机器人的研究主要转向了多智能体动态不可预测环境中的问题求解。体现移动机器人智能化水平的主要指标即其在障碍空间中的路径规划能力。本文将阐述在障碍空间中移动机器人在路径规划领域取得的研究成果,介绍基于模糊控制的避障思想,以及在该思想基础上发展起来的基于遗传算法的路径规划算法和蚁群算法在移动机器人领域中的研究。     

机器人路径规划的一种改进蚁群算法

介绍了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模。搜索过程采用了蚂蚁落入陷阱回退策略和蚂蚁相遇策略,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率。仿真研究表明,该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于移动代理的网格计算安全基础架构研究

采用基于场景的安全分析方法,系统的分析了网格计算的安全需求,提出了基于移动代理的安全基础架构-MAbGSI(MobileAgentbasedGridSecurityInfrastructure),并给出了安全框架及其交互协议,最后讨论了一些实现细节问题。     

优化反向传播神经网络的自适应遗传算法

探讨了用遗传算法优化反向传播神经网络的问题。通过对不同遗传操作的分析和改进,提出了一种能有效进行局部搜索和全局搜索的自适应遗传算法。计算结果表明,该算法能快速地求出问题的全局最优解,且具有较好的计算精度。     

PCR仪基于遗传算法的模糊神经网络的温度控制方法

分析了在PCR反应仪的温度控制过程中,由于升降温速度快,精度要求高,被控对象具有非线性、不确定性等因素．常规PID控制方法很难满足实际的要求。采用了一种基于遗传算法的模糊神经网络的温度控制方法,利用遗传算法训练模糊神经网络模型。试验表明。这种控制方法较好地达到了控制的要求。     

液压并联机器人的动态神经网络控制研究

针对液压并联机器人运动过程中各单缸伺服系统的参数时变和耦合力扰动问题,利用在前馈型网络增加反馈环节的方法,设计了一种新型动态神经网络,并将该动态网络作为智能控制器应用于单缸伺服系统,同时根据能全面衡量系统性能的综合目标函数,推导出网络控制学习算法.仿真及试验结果表明,这种控制器的设计不依赖于系统模型,对于单缸系统的参数时变具有自适应性,对于耦合力扰动具有强鲁棒性,控制结果显示系统具有良好的静动态性能.     

遗传神经网络及其在非线性系统辨识中的应用

介绍了浮点遗传算法的原理及其在神经网络权值和阈值优化计算中的应用,提出了用遗传神经网络对非线性系统进行系统辨识的构思。     

利用遗传算法优化人工神经网络权值

遗传算法是一种新的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法．针对神经网络中BP算法学习效率低且收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足，文章提出利用遗传算法对BP神经网络中的神经元间的连接权值进行优化的方法．试验结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的连接权值后收敛速度快，并有效的解决了BP算法容易陷入局部最优的问题．     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

本文通过对传统人工势场法（AFP）的分析,针对其不足之处,在斥力场函数中,通过引入机器人和目标之间相对距离的方法,使得移动机器人能够到达指定目标点.通过仿真实验验证,这种方法是可行的,可以有效的弥补传统人工势场法的不足.