全局环境未知时基于流动窗口的机器人路径规划

研究了全局环境未知时机器人的路径规划问题,借鉴预测控制滚动优化原理,提出了基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法。该法充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,实现了优化与反馈的合理结合。探讨了规划算法的收敛性。     

移动机器人滚动路径规划的次优性分析

滚动规划是解决不确定信息环境下规划问题的有效方法. 研究了基于滚动窗口的移动机器人路径规划原理与算法, 对规划中的次优性问题进行了详细分析, 并结合具体实例加以阐述.     

基于异步双精度滚动窗口的无人机实时航迹规划方法

针对动态环境中的无人机实时航迹规划问题,提出了一种基于异步双精度滚动窗口的快速规划方法.分别在全局窗口和局部窗口内进行粗略的和精细的航迹规划,并按照不同方式采用不同频率推动窗口滚动,综合应用全局重规划与局部重规划.实验表明,该方法时间效率高,通过调节窗口范围和采样精度,易于平衡实时航迹规划最优性与快速性.     

基于线圆结构和LINGO的机器人避障路径选择

静态环境下机器人行走全局规划路径是机器人行走路径的核心问题。针对机器人在平面区域内绕过不同障碍到达目标点的最短路径和最短时间路径进行研究,通过线圆结构和非线性规划基本模型,建立绕单和多（五）个障碍点非线性规划模型,使用lingo软件和穷举法,得到了机器人避障最短路径、最短时间路径、各切点坐标和所需时间。     

快速平滑收敛策略下基于QS-RRT的UAV运动规划

基于快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的运动规划算法,通过随机采样的方式探索未知任务空间,具有概率完备性和较高的计算效率.该类算法在应用于无人机运动规划时必须对飞行距离、过程安全性和航路平滑度进一步优化.针对这一问题,首先对威胁环境、无人机运动学性能和探测能力建模,然后根据飞行特征设计了随机采样、威胁规避、路径可跟踪性以及全局与局部平滑性等优化策略,并构建快速平滑收敛RRT(quick and smooth convergence RRT,QS-RRT),最后以此为基础分别提出了面向已知和未知任务空间的无人机运动规划算法.仿真结果表明,该算法能够在保证飞行路径收敛性、安全性及其规划效率的基础上,有效缩短飞行距离,改善航路的可跟踪性和平滑度,增强在实际飞行过程中的可操作性.此外,该算法还易于在航路优化效果和规划效率之间权衡,增强了对不同规划任务需求的适应性.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

为了提高移动机器人在复杂静态环境下快速、精确地实现避障路径规划的能力,在蚁群算法的基础上进行改进,采用最优一最差蚂蚁系统,并且引入最差路径信息素自适应参数以更好地寻找全局最优解。搜索过程中引入起点终点引导函数,优先搜索距离起点远而距终点近的节点。为提高算法的实用性,运用几何方法对路径进行修正处理。从而实现了机器人的快速、精确路径规划。通过计算机仿真研究表明：该算法具有较强的实用性,能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

月面巡视器遥操作中的任务规划技术研究

任务规划技术是嫦娥三号任务中月面巡视器遥操作中的一项关键技术.本文首先分析了各种月面环境因素对巡视器月面工作过程的影响机制,综合考虑月面地形因素、太阳能量、光照阴影以及对地通信条件等,建立了面向任务规划的综合月面环境.在该环境模型基础上,提出了一种月面巡视器遥操作中的任务规划方法.通过定期更新环境模型,将动态环境模型下的路径规划问题转换为一系列静态环境模型下的路径规划问题,实现任务层的动态路径规划;在路径规划过程中进行实时约束检查,实现行为规划并将其影响效果迭代入动态路径规划过程中,最终实现巡视器任务规划.针对不确定性,本文引入弹性计划提高任务规划输出结果在实际工程中的可行性.仿真实验结果表明:月面综合环境模型全面描述了影响巡视器任务规划的各种环境因素及其影响;任务规划方法可生成全局最优路径,以及沿路径安排的满足约束条件的巡视器行为序列,最终生成巡视器的月面工作序列,作为地面遥操作实施的依据.     

基于分组拍卖的集群机器人启发式图形构造算法

集群机器人的图形构造问题是指通过控制集群机器人的运动趋使其形成一个特定的图形.集群机器人中的图形构造问题通常可以分解为两个子问题:机器人与目标点之间的任务分配以及机器人与目标点之间的路径规划.根据集群机器人图形构造问题规模大、易拥堵、碰撞的特点,提出了一种集中优化、分组拍卖以及分布式交互相结合的OGADI(optimized grouping auction and distributed interaction)方法,以缩短图形构造的完成时间.将OGADI算法与最短路径集诱导顶点排序算法对比,结果表明,在集群机器人规模分别为500, 1000, 1300下, OGADI算法图形构造任务平均完成时间分别缩短了16.1%, 13.6%, 14.4%,仿真验证了OGADI算法的可行性和有效性.     

未知环境探测的多机器人协作机制和策略

机器人间的协调是多机器人系统高效工作的关键，它取决于如何为机器人分配任务以及机器人如何执行任务。本文针对未知环境探测，提出了一种多机器人框架，并给出了一种衡量多机器人合作能力的时间效率曲线。仿真实验表明，该策略可满足未知环境探测任务，并能达到实时规划的要求。     

人工协调场及其在动态不确定环境下机器人运动规划中的应用

针对动态不确定环境下移动机器人运动规划问题, 提出了人工协调场的方法. 建立了协调力, 并设计了协调场能随机器人和环境的状态发生变化, 以克服传统人工势场法在动态不确定环境下所存在的诸如局部极小、抖动等问题. 和传统人工势场相比, 协调场具有二维正交力矢量. 基于协调因子的实时决策模型, 方便并简化了机器人的行为设计, 有效地克服了局部极小. 重点分析了人工协调场的可控性、自适应性、安全性和可达性等性质及其设计, 并实现了移动机器人在动态不确定环境下基于人工协调场的运动规划. 理论分析和仿真实验结果证明了所提方法的有效性.     

基于分块优化思想的多无人机覆盖路径规划

覆盖路径规划广泛应用于环境清洁、建图、监控等场景,为了提高覆盖效率,经验证,一组有自主运动能力的无人飞行器配合机载传感器可以提供有效帮助.本文提出一种可以应用于大规模复杂环境的多无人飞行器覆盖路径规划方法.在面积规模大、环境情况复杂的区域内,计算出可以采集到精确可靠环境信息的最优覆盖路径是比较困难的,本文提出的覆盖路径规划方法基于分块优化的思想,将大规模的环境分成若干面积较小的子区域,分别计算子区域内的局部最优覆盖路径,在一些特定的约束条件下,所有子区域内的局部覆盖路径可以连接成一条遍历环境中每个子区域的整体覆盖路径,兼顾了环境的差异性和覆盖的完整性.同时,为了保证整体路径的平滑,适合飞行器跟踪,在规划路径时还考虑到减小相邻两段局部路径之间的过度转角和飞行器完成一次环境覆盖的调头转向次数,通过设计不同的覆盖模式以及在计算局部路径的评价函数中加入转角相关项来实现路径的平滑.最后,通过仿真和实验验证了所提算法的有效性和可行性.     

仿人机器人双臂/躯干运动规划研究

提出了仿人机器人双臂和躯干运动的两种规划方法用以补偿机器人运动过程中产生的自转转矩,进而提高系统运动稳定性.分析了运动中地面对机器人的作用力矩和双臂摆动对身体运动产生的影响.以补偿自转转矩为目标,规划了躯干自转补偿和双臂摆动补偿两种运动方式.以能量消耗为评价函数对这两种方法进行了比较,验证了两种方法的性能和可行性.     

液态金属双流体机器人

自20世纪以来,机器人不断被广泛应用于生产制造、生活服务等诸多领域.传统刚性机器人受自由度限制,难以适应非结构化动态未知的复杂环境,而柔性机器人由于自身的灵活性以及对环境的适应性,在近年来引起广泛关注.室温液态金属兼具金属和流体的良好特性,如优良的导热性、导电性、流动性以及低毒性;同时,这类材料由于自身的柔性,在机器人领域的应用备受关注.典型的液态金属驱动方式主要有电驱动、磁场驱动和化学驱动,然而,它们大多需要在溶液环境中进行.从新的角度出发,本文提出了一种基于镓基液态金属双流体驱动的滚动机器人,通过液态金属在螺旋管中的运动实现对装置重心的改变,由此推动整个装置实现快速地滚动前行.这种双流体驱动方式利用液态金属密度大的特点,使得相应的液态金属机器运动摆脱了之前所依赖的溶液运行环境.本文针对基于镓基液态金属的双流体驱动,包括热驱动和化学驱动,从理论上分析了这两种不同的动力源工作方式,具体设计了原型实验装置.所开展的一系列概念性实验澄清了影响装置运动的各种因素,证实了双流体驱动方法的可行性和良好前景,可望为室温液态金属在机器人领域的应用提供一种新的思路.     

凸多面体之间的伪最小平移距离——Ⅱ. 机器人运动规划

应用凸多面体之间的伪最小平移距离实现了机器人无碰撞运动规划的势场法与假设 修正法.主要研究内容包括： (ⅰ) 论述了势场法与内点罚函数法之间的关系,给出了C空间中可微势场的构造方法,并提出势场局部极值处理的虚拟障碍方法;(ⅱ) 应用伪最小平移距离的Lipschitz性及可微性,研究了假设 修正法中假设子路径检验及中间点生成方法.     

四足机器人高机动越野技术研究

四足机器人是面向复杂环境移动作业的重要装备,其越野技术是当今机器人和智能领域发展的重点和热点.本文围绕四足机器人越野行走时遇到的沉陷、冲击、滑移与磕碰问题,研究四足机器人与地面作用的力学关系,提出基于足壤地面力学和机器人全身动力学联合的四足机器人优化设计方法.通过对足式越野行走的“支撑力-附着力-平衡力”三要素进行理论分析与计算,探讨小惯量多级缓冲仿生腿与基于优化支撑比足端力分配机制、自增力仿生足机构与陡坡的前后肢附着力分配方法、基于地形估计的支撑域稳定控制与基于安全落足点的变步态轨迹规划等关键技术及其解决途径,并开展了实验验证.     

基于模糊模式识别理论的规划环境影响评价

研究了模糊模式识别理论在规划环境影响评价中应用的问题.以阜新市经济转型期水资源综合规划的环境影响评价为例,对该规划进行了环境影响识别,构建了环境影响评价的指标体系,分析了规划中各个环境主题对环境影响的贡献,建立了水资源规划环境影响评价的模糊模式识别模型.评价结果表明,阜新市经济转型期水资源规划具有一定的环境彩响.为水资源规划的可行性提供了科学依据.     

移动机器人导航规划的双向平滑A-star算法

针对主流移动机器人导航中蒙特卡罗定位(MCL)算法误差大、传统A-star规划路径实时性差且所得路线为折线的问题,提出了一种基于双向平滑A-star算法的路径规划导航策略.首先提出多传感器融合蒙特卡罗定位的位姿估计定位算法;其次通过优化A-star算法的代价函数,使其整体搜索方向变为双向从而提高算法实时性;最后采取Bézier曲线对所规划路径进行平滑优化,解决A-star算法规划路径折线多、转弯角度过小而无法满足实际物理约束的问题.仿真实验结果展示,相比传统A-star轨迹规划算法,本文算法在路径长度和时间方面分别减少12.1%, 37.2%,平均安全距离和路径平滑度分别提升35.2%, 69.9%;同时在保证的定位精度下所测试的实际实验证明了本文导航规划算法的正确性和可行性.     

开放环境中基于自适应分布控制的群体机器人多目标搜索方法

多目标搜索问题是群体机器人一个重要的研究方向.现有工作多集中在带边界空间内的多目标搜索问题,而在开放环境中,探索机制会导致群体分散性过强而减弱探索能力.本文通过引入自适应扩散回归策略,在带有假目标的开放环境中,提出了具有高鲁棒性和适应性的群体机器人多目标搜索算法.文中首先从初始状态和处理假目标两方面对现有的主流群体机器人多目标搜索算法进行优化;基于机器人分布控制,本文对自适应群体机器人粒子群优化算法进行优化,提出基于自适应分布控制的群体机器人粒子群优化算法;其次,基于概率有限状态机搜索算法(PFSMS)对开放环境中的多目标搜索算法进行进一步的探索,本文以搜索时间为切入点,在PFSMS原有三种状态的基础上,添加回归状态作为附加状态,提出了基于自适应分布控制的概率有限状态机搜索算法(DPFSMS).当智能体的探索时间超过阈值时,智能体的速度由回归分量和扩散/搜索分量构成. DPFSMS算法给出了在无边界开放环境中的搜索策略,通过限制群体的扩散速度来自适应地调整智能体在无适应度值区域的运动随机性.最后,本文将DPFSMS算法与现有方法进行了对比,在对比实验中DPFSMS算法取得了目前最好的效...     

非球头刀宽行五轴数控加工自由曲面的三阶切触法(Ⅱ):刀位规划算法

基于单个刀位下刀具包络曲面的三阶近似模型,提出了非球头刀宽行五轴数控加工自由曲面的刀位规划新方法.该方法通过优化刀具的前倾角和侧倾角使得在刀触点处刀具包络曲面与设计曲面达到三阶切触,适用于任意的回转刀具,并且可以自然地处理无干涉约束、机床工作空间约束以及刀具路径光顺性约束.圆环刀加工螺旋面的仿真实例表明该方法可以显著增大加工带宽,提高加工效率.     

梯级水电站群长期发电优化调度多核并行随机动态规划方法

随机动态规划求解水电站群长期发电优化调度易产生"维数灾"问题,导致计算耗时急剧增加,求解效率降低.如何缓解维数灾和提高计算效率,一直是水库优化调度致力于研究的难点问题.在随机动态规划的并行性分析基础上,提出了基于Fork/Join并行框架的多核并行随机动态规划方法.该方法将单个时段内所有变量组合状态下的计算任务作为父任务,通过分治法递归分解为多个子任务,并平均分配到不同的内核同时计算实现细粒度并行求解.以澜沧江下游梯级水电站群为研究实例,建立了3个变量离散数不同的调度方案,并在多核环境下验证该方法的计算效率.结果表明,在2和4核环境下,该方法的计算耗时与串行方法相比,分别节省了约50%和70%,大幅度缩减计算耗时,可充分利用多核资源;同时,计算任务的规模越大,并行计算的耗时缩减幅度越大.因此,此方法为大规模水电系统优化调度提供了一种可行途径,其并行原理可为其他应用所借鉴.