油浸式变压器微型仿生鱼全局路径规划策略

为有效检测大型变压器内部的故障位置和故障类型,通过利用微型仿生鱼对变压器内部进行视觉观测,可较直观的检查变压器内部故障。微型仿生鱼在检测过程中的路径规划是仿生鱼任务完成的关键。针对变压器内部复杂的三维空间,本文提出了基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略,并利用LABVIEW对变压器微型仿生鱼的三维全局路径规划结果进行了仿真分析。分析结果表明：当引入了人工势场法的相关机理,蚁群算法将不再盲目进行搜索,而是优先选取人工势场合力方向的临近栅格点,提高了算法搜索速度和全局寻优能力。基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略对微型仿生鱼进行了有效路径规划,具有较好的实用性,这对后续变压器微型仿生鱼样机的控制提供了重要参考。     

基于IAPF-ACO的工业机器人运动规划

针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子。三维障碍物空间仿真规划表明：IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定。在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹。     

多因素改进势场蚁群算法的路径规划

针对路径规划算法中蚁群算法对目标点盲目性较大且无法应对多路况等问题,提出了一种多因素改进势场蚁群算法.首先,算法引入人工势场法重新构造路径长度启发函数并加入势场力递减系数,从而解决蚁群算法迭代时间长且易陷入局部最优解的问题;然后,综合考虑了势场路径长度因子,路径平缓性因子以及平滑性因子,构建新的多因子启发式函数,以适应复杂多变的路面环境;最后,运用动态切点法对路径进行平滑处理,提高路径整体质量.仿真实验表明,该算法在复杂颠簸路面情况下具有较好的适应力,能够有效解决机器人路径规划问题.     

基于改进势场蚁群算法的AGV路径规划

针对传统蚁群算法用于路径规划问题时易出现初期搜索盲目性以及易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的势场蚁群算法.首先将人工势场算法融合到蚁群算法中,通过障碍物和目标点产生的势场合力作为部分启发信息,减小路径搜索初期的盲目性,从而加快算法的收敛性;然后对算法中的路径选择策略进行了分析和优化,通过设置临时禁忌表排除部分栅格...     

动态环境下机器人路径规划的混合蚁群算法

为了实现动态环境下移动机器人的路径规划,将蚁群算法(作为一种全局路径规划算法)与人工势场算法(作为一种局部路径规划算法)相结合,并对蚁群算法做了一些改变,使之适应栅格环境。仿真结果表明,该混合蚁群算法路径性能较好,并能够满足实时要求。     

结合模糊逻辑和改进人工势场的局部路径规划

针对人工势场法的死点问题和较为复杂的局部障碍物环境,采取模糊逻辑与改进的人工势场相结合的方式,提出了一种结合模糊控制器与人工势场算法的并行避障处理结构。依据静态目标点位置与多路超声波传感器返回的障碍物距离信息,实行稳定环境的人工势场路径规划与危险环境的模糊控制,使移动机器人能够到达预定目标点。在Mobotsim仿真软件中验证了算法的可行性与有效性。     

基于势场蚁群算法的机器人全局路径规划

研究了智能移动机器人的全局路径规划算法改进问题.结合蚁群算法的全局性与人工势场的确定性优势,提出一种势场蚁群算法.即在基本蚁群算法迭代初期,通过人工势场法影响蚂蚁的信息素量,从而提升寻找最优路径的效率.基于栅格模型,设计了算法的执行步骤.此外,分析了不同的信息素启发因子和信息素挥发系数对算法路径长度、迭代次数和收敛速度的影响.最后仿真验证了该算法优于基本蚁群算法,也得出了信息素启发因子参数选择的合理范围.     

基于人工势场的机器人动态路径规划新方法

针对传统机器人路径规划方法仅考虑静态环境的问题,建立了一种基于人工势场的移动机器人动态路径规划新方法.移动机器人运动环境通常是复杂多变的,在动态环境下,目标点、障碍物可能都是运动的,另外,存在运动轨迹未知的随机障碍物等,针对移动环境的动态情况,在传统人工势场法相对位置势场的基础上引入相对速度势场,充分利用量子粒子群算法,对引力势场和斥力势场的增益系数进行一定的优化.以量子粒子群的优化算法进行快速全局搜索,结合人工势场操作,对引力场和斥力场增益系数进行优化,该方法易于实时快速地对机器人进行控制.仿真结果表明,基于量子粒子群算法的人工势场法的路径规划模型能够得到平滑、安全的路径,具有较高的性能.该方法可以有效地实现机器人的动态路径规划.     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效性,分别在不同环境的2维栅格地图中进行仿真.仿真结果表明,相比改进前的蚁群算法,改进后的蚁群算法在路径规划中收敛速度更快,规划效率更高.将基于势场导向的对数蚁群算法应用于Hokuyo激光建图的实际机器人上进行路径规划实验.实验结果表明,改进后的蚁群算法路径搜索效率较改进前提高了约52％.     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

Ant Colony Optimization with Potential Field Based on Grid Map for Mobile Robot Path Planning

For the mobile robot path planning under the complex environment,ant colony optimization with artificial potential field based on grid map is proposed to avoid traditional ant colony algorithm's poor convergence and local optimum.Firstly,the pheromone updating mechanism of ant colony is designed by a hybrid strategy of global map updating and local grids updating.Then,some angles between the vectors of artificial potential field and the orientations of current grid are introduced to calculate the visibility of eight-neighbor cells of cellular automata,which are adopted as ant colony's inspiring factor to calculate the transition probability based on the pseudo-random transition rule cellular automata.Finally,mobile robot dynamic path planning and the simulation experiments are completed by this algorithm,and the experimental results show that the method is feasible and effective.     

基于激光同步定位与建图的移动机器人路径寻优方法

针对未知场景下移动机器人路径寻优问题,提出一种基于改进蚁群算法的激光SLAM移动机器人路径寻优方法。该方法由场景重构和路径寻优组成,利用激光雷达传感器观测特征物信息对广义卡尔曼滤波估计值更新,建立场景理解信息点云构造二维栅格地图,根据场景重构地图信息结合改进的蚁群算法进行路径优化。在复杂场景下,通过激光SLAM移动机器人实验表明,改进蚁群算法的激光SLAM移动机器人在多种复杂场景路径寻优和运行消耗时间等方面取得了较好的效果。     

一种基于人工势场的无人机航迹规划算法

为了改进传统的人工势场法不能适应复杂环境、容易陷入最小值和在终点附近徘徊的情况,提出一种基于混沌理论的人工势场法的无人机航迹规划算法。在传统人工势场法原理的基础上,将混沌理论的搜索算法引入人工势场法中的斥力场、引力场的函数公式中,改变了各个障碍物斥力系数和目标点的引力系数,将改变后的系数代入计算,搜索出斥力场和引力场的最优系数组。本算法有如下优点:第一,考虑了障碍物对寻优过程的影响,排除了合力为零的情况。第二,通过迭代的方法,具有适应不同地图的能力。第三,适用于无人机的航迹规划。仿真实验结果和理论分析表明,混沌理论的人工势场法不仅解决了无人机在航迹规划中容易陷入最小值和在终点附近徘徊等问题,而且可以实现无人机在复杂环境下的航迹规划,缩短了飞行成本,节约了计算时间,提高了三维空间无人机航迹规划的速度和精度。     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

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机器人路径规划存在的全局搜索能力差、初始化信息素少、收敛性差、寻优能力弱等问题,提出了一种多因素改进的蚁群算法。通过改变初始化信息素浓度分配、改变启发式函数、采取蚂蚁回退策略、引入蚂蚁优化排序等方法对蚁群算法进行优化。利用MATLAB软件对改进蚁群算法进行仿真和六足机器人实验,结果表明,改进后的算法在路径更优,迭代次数更少,提高了算法的鲁棒性和寻优能力。     

基于四叉树和改进蚁群算法的全局路径规划

为解决机器人在大范围二维平面区域内的路径规划问题,提出一种四叉树和改进蚁群算法相结合的路径规划方法.基于四叉树分解法,对路径规划的二维区域进行环境建模,在环境建模的基础上,采用改进蚁群算法进行高效的路径规划.四叉树在完整地记录环境信息的同时对环境信息进行了高效地压缩,改进蚁群算法可以规划出与障碍物保持一定安全距离的路径,提高了规划出的路径的实用性.仿真实验表明,提出的路径规划方法在执行效率和路径的实用性上取得了良好的平衡,可以高效地对大区域进行路径规划.     

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。