基于加权A~*算法的服务型机器人路径规划

针对室内环境下的服务型移动机器人路径规划问题,分析并比较了两种经典算法--Dijkstra算法及基于Manhattan估计函数的A*算法,通过改变A*算法估价函数中参数的权值来优化路径轨迹,从而既满足A*算法的可接纳性,同时义实现两种算法的融合.在VC环境下编译出路径规划的仿真程序,通过变换起始点与目标点的坐标,比较运算时间和生成的路径轨迹.结果显示:加权A*算法优化了A*算法的路径轨迹,且在计算时间上优于Dijkstra算法,解决了服务型移动机器人的路径规划问题,满足实时性要求.     

基于改进A~*算法的室内移动机器人路径规划

针对移动机器人在室内定位的特点,在结构化环境下,开发了机器人路径规划系统。在阐述了全局地图构建方法基础上,根据移动机器人的实际运行环境采用栅格法构建了环境地图。利用A*算法进行初步路径规划,其不足之处是路径规划数据中包含了所有规划点的坐标,冗余点较多,且移动机器人无法在拐点处调整自身姿态。针对这些不足,提出了能够计算出拐点、旋转方向及旋转最小角度的A*路径规划改进算法并进行了实验。移动机器人定位实验结果表明:利用改进后的A*路径规划算法不仅简化了路径,而且在拐点处移动机器人能够调整自身姿态,可以较好地满足室内移动机器人全自主运动的要求。     

室内移动机器人路径规划研究

路径规划是自主移动机器人的研究重点。针对传统的A*算法搜索出的路径存在途径危险区域,未考虑机器人外形尺寸、路径不平滑等问题,提出了一种改进A*算法的路径规划方法。在新的栅格化环境地图中,通过改进的搜索策略进行路径搜索;并对路径点删减和优化,通过分段多项式曲线平滑路径。实验仿真结果表明,新方法生成的路径满足移动机器人的动力学和运动学特性,且更符合室内移动机器人的轨迹跟踪和运动控制,该方法简单有效。     

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.     

一种基于机器人操作系统的代价地图自适应膨胀半径设置方法

针对复杂环境下移动机器人自主导航易被困、路径规划不理想等问题.首先,通过改进机器人操作系统(robot oper-ating system,ROS)中代价地图代价值衰减函数和七宫格检测法,研究了代价地图自适应膨胀半径算法.其次,通过动态衡量启发函数与优化子节点选择方法,研究了结合环境信息的改进A*路径规划算法.实验结果表明:使用自适应膨胀半径算法和改进A*算法后的路径拥有更好的平滑度,减少33.6％转角次数和37％转向角度.能避开复杂障碍物群,降低移动机器人被困几率,提高了复杂环境下ROS移动机器人自主导航的安全性和鲁棒性.     

基于改进A*算法的一种智能车路径规划方法

轨迹规划是智能车安全行驶的关键技术。本文基于A*算法在复杂地图轨迹规划耗时长,拐点多等问题,提出了一种基于图论及几何方法的改进A*算法的避障与导航方法。该方法在传统A*算法的基础上结合图论进行路径规划,同时剔除路径中冗余节点,并采用Labview进行具体的仿真实验来验证轨迹规划算法的性能。结果表明：该算法在复杂环境中仍能有效找到距离短且平滑路径,提高了智能车的运行效率降低了能耗,可用于实际的智能车安全行驶管理中。     

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。     

基于平滑A~*算法的移动机器人路径规划

栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径存在折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题.为获得较优路径,提出平滑A*算法.在A*算法规划的路径基础上,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的这一中间节点删除,建立平滑A*模型.仿真结果表明,平滑A*算法优于Ant(蚁群),Anyti me D*算法.平滑A*算法路径长度降低约5%,累计转折次数降低约50%,累计转折角度减少30%～60%.平滑A*算法能处理不同栅格规模下、障碍物随机分布的复杂环境下移动机器人路径规划问题.     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

基于改进A*算法的无人驾驶车辆路径规划方法研究

针对传统A*算法所规划路径距离障碍物近、转折点多、路径不平滑的问题,对A*算法进行改进并应用于无人驾驶车辆路径规划中.在传统A*算法分析的基础上对背向障碍物搜索和评价函数进行改进,同时采用3次样条插值方法对规划后路径平滑处理.将传统A*算法和改进A*算法应用于MATLAB环境下搭建的无人驾驶车辆模型进行路径规划仿真分析...     

基于气象威胁场的无人机三维航迹规划

针对无人机航迹规划中气象威胁要素模糊性强、不确定性高等特点,提出了改进的BP神经网络的气象威胁度评估方法,对区域内气象威胁要素进行评估以建立表征气象威胁的气象威胁场。在所建立的气象威胁场上采用改进稀疏A*算法进行三维航迹规划,改进稀疏A*算法通过引入自适应操作提高了收敛速度以及效率。仿真结果表明,这种威胁评估方法可较为准确地评估区域内的气象威胁,改进稀疏A*算法能够准确、快速地在三维气象威胁场上寻找到最优航迹,具有一定的应用价值。     

智能疏散系统导向标志计算及疏散路径仿真

为了解决大型综合建筑中智能疏散系统在火灾等突发情况发生时可根据复杂建筑结构规划出合理、安全的疏散路径问题,提出了一种基于改进A~*算法的多起点、多出口路径规划方法。通过增加转弯惩罚值,结合火灾影响区域实时信息和火灾中心点的距离改进了估价函数,进而计算出最优疏散路径。依据搜索出的最优路径调整三维楼层地图中各个导向标志方向,从而引导不同位置人员从最优路径疏散逃生。仿真实验结果表明,在计算多起点、多出口疏散路径时,改进A~*算法与传统Dijkstra算法和A~*算法相比,搜索方向更加明确,路径更加平滑,搜索效率更高,运行时间更短,并能结合火灾信息保证疏散路径的安全性。该算法在求解大型综合建筑火灾安全疏散路径方面具有很好的应用前景。     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

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移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

基于人工免疫网络的机器人局部路径规划

为解决复杂环境下机器人路径规划问题,提出了基于人工免疫网络(artificial immune network,AIN)的移动机器人局部路径规划算法。建立了AIN与机器人局部路径规划问题的映射关系,给出了算法流程,最后对提出的方法进行了仿真验证,并与人工势场法进行了比较,结果表明该方法在复杂障碍物环境下是可行和有效的。     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。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。