基于多优化快速扩展随机树算法的足球机器人路径规划

研究RoboCup比赛未知环境中足球机器人的路径规划问题。提出一种多优化设计快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的足球机器人路径规划算法,解决了足球机器人在路径规划中存在的速度慢、效果差的问题。依据基本RRT算法原理,针对其随机性强、收敛速度慢以及路径平滑效果差的缺点,提出了随机采样点处增加引力分量、多步扩展逼近目标点以及冗余节点的剪裁与路径平滑等优化方式。在不同障碍物地图中的仿真实验表明,优化的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%～30%,采样点数量减少45%～65%。最终将优化算法移植到SimRobot仿真平台,结果表明多优化设计RRT算法在未知环境中具备良好的实时性和鲁棒性,能够满足机器人在赛场上的路径规划要求。     

机器人路径规划中快速扩展随机树算法的改进研究

针对基本快速扩展随机树(RRT)算法在路径规划中具有树的扩展随机性大、冗余节点多、容易在目标点周围发生振荡、规划的路径较长等问题，提出了一种改进的RRT算法。该算法首先采用目标偏向策略，通过引入动态权重系数使树尽可能地在向目标点进行扩展的同时又能够即时地避开障碍物；利用自适应扩展步长减少树在目标点附近的振荡；最后，对路径进行剪枝处理，并用三次B样条曲线对剪枝后的路径进行平滑处理。仿真分析的结果表明，与基本RRT算法相比，改进的RRT算法有效减少了冗余节点数，规划的路径更短，减少了19.56%,同时规划时间大大降低，减少了54.08%,有效地提高了路径规划的效率。     

基于模糊滚动RRT算法的移动机器人路径规划

研究了环境未知情况下的移动机器人路径规划问题,将快速扩展随机树(RRT)算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出一种新的移动机器人路径规划算法,克服了RRT算法通常只能在已知环境中进行移动机器人路径规划的限制。规划时只考虑窗口环境地图,提高了RRT算法规划效率,保证了算法的实时性。针对RRT算法路径规划缺乏确定性的问题,结合人类经验及模糊控制理论,以概率来随机取点,并引入启发式估价函数,使随机树易于朝目标点方向生长。同时运用回归分析生成新节点,增强了算法搜索未知空间的能力,避免了可能产生的局部极小。最后仿真实验验证了该算法的有效性。     

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。     

基于双向同时无碰撞检测目标偏置RRT算法的路径规划方法

针对传统RRT算法在复杂环境中对不必要区域的搜索和路径规划的时间代价过高等问题,提出了一种双向同时无碰撞检测目标偏置快速扩展随机树算法——TNCG RRT*。该算法将B RRT*中的双向搜索策略和BIT*中的启发式搜索融合作为文中的基础算法,引入神经网络的批量抓取数量决定一次采样的节点数目从而影响采样速度;然后,将正向树和反向树的扩展同时进行以加快路径搜索速度,通过对目标偏向策略中扩展顶点队列的改进和对采样区域的不断更新明确扩展方向,缩小随机树生长的范围;最后,利用3次B样条曲线使生成的路径趋于平滑。与B RRT算法和BIT*算法进行对比实验,实验结果表明:TNCG RRT*算法在路径生成时间上缩短4.5%,剪枝数增加80%,路径代价（即路径长度）缩短9%,证明了TNCG RRT*算法的有效性。     

基于双向RRT算法的管线路径规划及建模仿真

针对传统管线路径规划算法中存在的效率低、可靠性差、不易改变等问题,提出了一种基于改进RRT算法的管线路径规划及建模仿真方法。使用双向快速扩展随机树算法,以一定概率选择目标点、增加路径缓存等方式减小随机树生长的发散性;采用贪心算法去除冗余路径点;采用Catmull-Rom曲线进行关键点的曲线拟合;增加管线弯曲半径约束。运用改进的RRT算法进行了管线路径规划设计,并在Unity场景实现对管线的路径规划和模拟仿真。     

融合RRT-Connect和DWA算法的室内移动机器人单目标点导航任务研究

针对室内复杂环境下移动机器人单目标点导航问题,提出一种基于改进双向快速扩展随机树(RRTConnect)算法与改进动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的单目标点导航算法。首先,结合人工势场法与RRT-Connect算法设计全局规划器,并引入范围限定函数及两棵双向RRT随机树进行扩展,优化采样和路径扩展过程,同时对全局规划器生成的路径进行平滑处理;然后,改进DWA中的评价函数,以目标点距离函数代替航向角函数以加快算法收敛并避免角度反复调整,同时实现机器人的高效动态避障;最后,以全局规划器的路径点为引导,对局部规划器进行融合以完成单目标点导航任务。研究结果表明：本文所提出的规划器能够实现机器人在复杂环境下的自主路径规划和避障;相比于其他方法,本文所提出的方法效率高,规划路径短。     

连续卸船机取料装置换舱路径规划研究

为实现连续卸船机无人化、智能化作业，提出基于改进的快速扩展随机树(RRT)算法对连续卸船机取料装置的换舱路径进行避障路径规划.改进的RRT算法在双向快速扩展随机树(Bi-RRT)基础上，引入概率偏置因子并通过限制采样点范围来提高算法的收敛速度和搜索效率；通过对父节点的重新选择和重新布线操作，并采用粒子群算法对路径进行优化，从而提高规划出的路径质量；最后采用贝塞尔曲线对规划出的路径进行平滑处理，得到最终路径.连续卸船机取料装置的路径规划研究为实现连续卸船机全自动化作业提供了可能.     

基于改进快速扩展随机树算法的移动机器人路径规划

针对快速扩展随机树(RRT)算法为移动机器人规划的路径存在曲折冗长,且容易与障碍接触过近的问题,提出了一种改进的RRT算法;设计了新的临时目标点选取规则以及自适应步长调整策略;考虑到移动机器人的自身约束条件,设置了最小转弯半径和最小安全距离约束,并对规划出的路径进行平滑处理。仿真实验结果表明,改进的RRT算法能够有效地生成移动机器人的可行路径,与传统的RRT算法相比,在宽敞环境和狭窄环境中的平均路径长度分别减小了77.41和20.09,规划所得路径较为平滑,能够与障碍物保持一定的距离。     

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.     

改进RRT算法的机器人路径规划

机器人已被广泛应用于日常生活之中。路径规划作为机器人的主要技术之一，优秀的路径规划算法能提升机器人的工作效率、降低其使用成本，并为研究机器人的导航打下良好的基础。RRT(rapidly-exploring random trees)算法具有扩展性强的优点，但存在路径长度并非最优、光滑性差等不足，为此提出反向寻优和三次样条曲线插值以改进算法，并在MATLAB和ROS(robot operating system)系统中仿真。结果表明：改进后的RRT算法能降低路径长度，减少节点数目，提高光滑性，实现了算法的有效性。     

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。     

足球机器人的双圆弧射门算法研究

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析了基本算法不足的基础上,利用能够满足任意端点及其斜率要求的双圆弧曲线来解决机器人小车到达目标点的位置,以及姿态运动过程中遇到障碍物能够保持最佳姿态的射门问题,并利用优化设计中的复合形法进行了运动路径寻优.仿真结果表明,利用双圆弧曲线可保证足球机器人有效地避开障碍物到达目标位姿,且可保证规划路径上的每一点均能满足非完整约束条件,有效地为足球机器人规划出避碰最优路径.优化后的方法简单有效,可对机器人的初始条件不加限制,计算量非常小,因此有较高的实用价值.     

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.     

动态步长BI-RRT的无人机航迹规划算法

为解决传统RRT算法收敛速度慢、生成的航径距离过长等问题,提出动态步长BI-RRT算法。首先,采用引向目标的采样策略对空间进行探索以得到采样点,利用动态步长策略确定该采样点的增长步长以确定新节点;之后,通过树枝裁剪策略对新节点进行调整,当探索到目标节点时,算法返回初始航迹,对于初始航迹,应用贪心算法对航迹点进行筛选,以减少无人机(UAV)的无效节点与总航迹长度;最后,利用B样条进行平滑处理,得到一条可行航迹。搭建了二维和三维环境下的仿真地图模型,验证了该算法在保证无人机避障的基础上获得一条有效航迹。动态步长BI-RRT算法在无人机航迹规划方面不仅有实时性强、航迹光滑的优点,而且与分段优化RRT算法相比,在优化航迹节点个数的前提下,提高了收敛速度且降低了航迹距离。     

无人机快速航迹规划算法

基于快速搜索树提出了一种快速高效同时具有鲁棒性的航迹规划算法.该算法主要包括3部分:选择采样点、搜索扩展树上距采样点最近的节点和扩展节点.首先产生采样点,以一定概率选取目标点作为采样点来提高航迹的质量和规划速度;然后找出搜索树上距采样点最近的节点;最后扩展节点,扩展节点时把航迹约束条件结合到节点扩展过程中,保证了航迹的可行性.这个过程不断迭代,直到找到目标点.仿真结果显示本方法能快速找到近似最优解并且对规划环境有一定的鲁棒性.     

基于改进双向RRT*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局部最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT^*路径规划算法.双向RRT^*算法同时创建两颗搜索树,交替进行相向搜索,同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择,以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线,以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行,对环境中的障碍物进行膨胀处理,再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点,缩短可行路径长度,再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.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,验证了改进双向RRT^*算法的有效性和优越性.     

仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用

足球机器人比赛是一个动态时变非线性的环境,各运动对象难以建立精确的数学模型,仿人智能算法以人的思维方式、行为和直觉推理为基础,在足球机器人路径规划过程中避开了求解繁琐的对象模型时遇到的问题,显示出了其独特的优势。文中讲述了仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用方法,并通过实例仿真表明了算法的可行性和有效性。