基于改进双向RRT算法的机器人路径规划

针对双向快速搜索随机树（BI-RRT）算法在路径规划中存在目标导向性差、收敛速度慢、路径拐点多的问题,提出了一种改进BI-RRT算法。通过目标导向引导随机树更快朝向目标点生长,提高收敛速度。引入贪婪路径优化策略,有效减少路径拐点,提高了路径规划算法的效率。同时提出了一种圆盘碰撞检测的算法,并在多个场景中用Matlab平台进行了圆盘移动机器人的路径规划仿真实验,实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性。     

基于多旋翼无人机的输气管道巡检路径规划研究

为了解决多旋翼无人机在工业输气管道巡检的过程中快速规避障碍物问题,提出了一种基于快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)的改进算法,针对传统RRT算法的随机性高、收敛速度慢和规划路径长且曲折问题,结合空间环境特点在随机点采样方式和路径优化两个方面做出了改进。首先,设置随机采样点的取值范围;然后引入目标偏向采样策略对随机树的扩展方向进行引导;最后对生成的路径进行裁剪和平滑处理,并通过在不同的数字模拟地图中与传统RRT算法、带路径修正的启发式RRT算法进行仿真实验比较。实验结果表明:改进后的RRT算法在执行输气管道巡检任务时能够快速地生成一条路径短且平滑的避障路径。     

多无人机平滑巡检路径规划算法

针对石化中多无人机巡检路径问题,利用Dubins曲线,并提出滚动式分支定界算法实现最短的平滑轨迹规划。算法将多无人机巡检路径规划问题描述为基于Dubins的多旅行商问题,以实现最优巡检路径规划为目标,提出滚动式分支定界算法不断预估并更新路径长度,并利用上界及下界的不断迭代优化寻求最优路径。此外,算法利用最小插入算法对贪婪算法的改进获得优质的候选解从而剔除更多分支来优化巡检路径。最后,通过离散化各监测点位置的航向角及滑动窗口的限制来规划Dubins路径,实现路径平滑。实验仿真结果表明与现有的巡检路径规划算法相比,该算法在路径长度方面具有更好的性能。     

基于改进RRT算法的七自由度机械臂路径规划

针对七自由度机械臂路径规划问题提出了一种改进的RRT算法,该算法在RRT算法的基础上加入了双向搜索、贪婪思想、动态步长和新节点生成等优化策略,缩短了算法运行时间以及路径长度。在ROS下将RRT算法与改进的RRT算法进行仿真对比实验,结果表明,改进的RRT相对于RRT算法规划时间缩短了65.1%,路径长度缩短了50.6%,成功率提高了4.0%,达到了预期效果。     

基于改进RRT算法的移动机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人开发的核心技术,而传统RRT算法所规划的路径距离长、拐点多,对RRT算法进行改进,引入A~*算法思想,改进待扩展节点的选择。引入人工势力场思想,改进扩展方向的选择。对规划的路径消除冗余点,并采用三次样条函数进行平滑处理。将改进的RRT算法应用于虚拟简单环境地图、虚拟复杂环境地图中,结果表明改进RRT算法所规划的路径平顺性好、路径长度短且所用时间短。最后将改进的RRT算法应用于实际的移动机器人路径规划中,路径规划结果验证了该算法的可行性。     

基于一种改进RRT算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

浅谈电力线路设计的路径选择与杆塔定位

路径选择与杆塔定位是线路设计中的一个重要环节,是一项技术性、政策性、实践性很强的工作。设计人员应在确保线路设计安全可靠的前提下,综合考虑线路工程的经济造价、施工条件及日后的运行维护等因素,慎重对待,选出最佳路径方案,并做好每一基杆塔的排杆定位。     

基于改进粒子群算法的城市物流无人机路径规划

城市物流无人机路径规划是无人机任务规划系统的一项核心内容。为安全、高效实现物流无人机路径规划问题,首先,采用栅格法进行环境建模,考虑无人机性能限制,以路径长度最短、无人机高度变化以及栅格危险度最小为目标,建立多约束物流无人机路径规划模型。其次,针对传统粒子群算法存在的问题,引入Singer映射改进粒子初始分布、线性调整加速因子和最大速度,粒子位置新更新策略,及动态调整惯性权值,应用改进的粒子群优化算法求解模型。最后,进行了算例仿真分析。当栅格粒度取5米,路径节点取5个,代价函数权值分别取0.1、0.4和0.5时,与其他4种算法相比,本文算法总代价值最佳,分别减少44.5%、3.5%、42.8%和30%。结果表明,本文的模型与算法用于无人机路径规划是可行的和有效的。     

基于改进RRT*算法的移动机器人路径规划

为解决渐进最优快速扩展随机树(RRT*)算法在特殊环境下(如狭窄通道)路径规划存在的内存占用多、规划效率低等问题,提出了一种基于目标约束采样和目标偏置扩展的改进R RT*算法.首先,在采样上引入目标偏置策略,并对每次采样进行位置约束,使采样的目标导向性更强.然后,在新点扩展上摒弃了已有算法单纯朝着采样点扩展的思路,通过...     

基于改进Informed-RRT*算法的舰载机甲板平面路径规划

针对舰载机甲板路径规划问题,在Informed-RRT*（Informed Rapidly-exploration Random Tree）的椭圆采样基础上,提出使用正态分布方式采样的IN-RRT*（Informed Normal-RRT*)算法。首先,对舰载机与运动场景建模,定义舰载机运动约束和避障策略;接着,将正态分布采样策略与椭圆采样相结合,获取优质高效采样点;引入人工势场法,自适应调节随机树的搜索步长值;使用向心Catmull-Rom样条插值法对路径进行平滑优化处理;提出针对动态障碍改进的动态窗口法,实现局部动态避障。最后运用甲板平面环境实验检验算法性能。结果表明,本文IN-RRT*算法能显著优化搜索时间和搜索路径质量,可应对动态场景规划出合理可行的平滑路径。     

递相祖述复先谁——李退溪所捍卫的朱子义利说

根据传统快速搜索随机树算法(rapidly random-exploring trees,简称RRT)搜索速度快、所需时间短,但随机性大以及约束不足等特点,建立了直道和弯道的期望路径模型,采用高斯分布描述随机采样点,并引入启发式搜索机制,改进RRT算法.与原算法仿真对比,结果表明：改进算法所规划的路径质量显著提高,规划时间缩短一倍.同时,在Prescan软件中搭建直道和弯道仿真场景,跟随规划路径,结果表明：改进后RRT算法所得路径具有很好的跟随效果,且侧向加速度在车辆稳定性要求范围内,说明采用改进后的RRT算法进行汽车局部路径规划可行实用.     

基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.     

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。     

基于启发式搜索算法的无人机航迹快速规划

基于无人机导航系统的自身特点,无人机在导航过程中会出现无法精确定位的情况,从而产生定位误差。如果不能及时校正随时间累积的定位误差,会使无人机无法到达预定目的地,从而导致飞行任务失败。为避免这种情况的发生,本文研究了考虑定位误差的无人机航迹快速规划问题。以航迹距离最短为目标,考虑定位误差校正约束与航迹约束,建立了混合整数规划模型。根据深度优先搜索算法与回溯算法的特点,设计了启发式深度优先搜索+回溯算法来求解问题,并在此算法基础上加入模拟退火机制对解的质量进行优化。以某飞行区域的数据为例进行仿真实验,结果表明启发式深度优先搜索+回溯算法可以快速有效地求解考虑定位误差的无人机航迹规划问题。     

基于改进进化算法的无人机航迹规划

基于进化算法的无人机航迹规划已经得到了广泛的研究;但是由于其进化算子的多样化,还存在许多不足之处。针对现有进化算法的缺点引入一种新的坐标系,提出了一种定向进化策略,使每个航迹点根据具体情况进行定向变异。为了测试改进算法在航迹规划中的避障能力,进行了一系列的仿真实验。仿真结果表明基于改进进化算子的进化算法在无人机航迹规划应用中具有很大的优越性。     

面向任务的无人侦察机航线规划算法

针对高空长航时无人侦察机航线规划问题,引入图像质量方程来预测待侦察目标的图像质量,设计了一种综合考虑目标成像质量、所受威胁因素以及侦察航线路径长度的无人机航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数,利用粒子群算法求出Pareto解集,通过加权确定Pareto解集中的最优解。仿真结果表明:考虑图像质量因素的无人机侦察航迹规划,能够很好地满足无人机成像侦察任务需求。     

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。     

无人飞行器延时航迹规划方法

编队飞行中无人飞行器由于战场态势改变等原因常常需要延迟打击目标。在定高飞行模式下,提出了基于分层规划的延时航迹规划方法,首先基于最小风险值选择最佳延时机动区域,然后采用基于解析法的延时航迹规划算法,生成满足延迟时间和飞行约束条件要求的延时机动航迹。通过分析计算各个航迹段附近区域的风险值,确定了无人飞行器延时机动的安全飞行区域;基于解析法提出徘徊延时航迹的规划算法,并用该算法生成满足飞抵时间延迟量要求的延时航迹。仿真结果显示,徘徊延时航迹规划算法能够高效准确地规划出需要的延时航迹,规划总时间在规定的时间范围内,较好地满足了无人飞行器需要延时飞行的时间要求。     

针对机器人路径规划问题的改进型遗传算法

针对路径规划的"求解质量"和"求解效率"2个问题,在传统遗传操作的基础上,通过在遗传操作中加入优化算子,减少了搜索的盲目性,使得优秀个体能较快地产生,算法在很少的进化代数中就可以求出问题最优解.算法的分析和仿真试验表明,算法的改进是有效的.