基于A~*算法的移动机器人路径规划

路径规划是移动机器人关键技术之一,也是实现移动机器人自主导航的前提,研究移动机器人利用栅格法创建环境地图时,在其计算资源有限的情况下,比较利用迷宫八方向搜索思想实现最短路径规划的Dijkstra算法,提出采用基于栅格划归地图的A*算法能更快实现移动机器人的无碰最短路径规划,编制了仿真程序,给出了仿真结果,可以满足移动机器人实时路径规划的需要。     

基于环境模型的路径规划算法研究

路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域。本文分析了路径规划中所常用的环境模型,介绍了一些主要的全局和局部路径规划算法,并对共研究趋势进行展望。     

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。     

栅格编码新方法在机器人路径规划中的应用

基于遗传算法的移动机器人路径规划技术,提出了一种新的定长十进制路径编码机制.在对移动机器人的环境进行有效栅格剖分后,将障碍物表示为以栅格为基础的多边形,每个障碍物多边形的顶点对应于栅格线交点的惟一编号;随后将移动机器人的路径编码成以栅格地图上所有多边形有效顶点数之和为定长的十进制编码串,串中非零位上的十进制值对应着规划路径中途经障碍物多边形的顶点,各顶点在串中的顺序对应着其在规划路径中的顺序.所提出的编码方式拥有定长十进制编码机制通用性好的优点,并且基于此编码的遗传算法很容易克服路径规划算法中的障碍陷阱,使得路径规划算法更加简单有效,加快了遗传算法的收敛速度.     

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。     

基于神经网络的移动机器人路径规划算法的仿真

研究一种基于神经网络的移动机器人路径规划算法，充分利用神经网络的融合性和并行性提高移动机器人路径规划算法的运算速度．此算法也可以解决机器人的全局路径规划和局部路径规划问题．仿真结果表明这种算法可以快速可行地实现无碰撞优化路径规划，并且对动态环境具有较好的适应性．     

一种移动机器人三维路径规划优化算法

对移动机器人在三维工作环境中障碍物位置和形状已知条件下的全局路径规划问题进行研究.机器人的初始路径取为出发点到目标点的直线路径,引入人工神经网络结构和模拟退火温度定义路径能量函数;根据多面体形障碍物的形状特征设定各边界面不等的模拟退火初始温度,并且对路径点位于障碍物内、外的不同情况建立不同的运动方程;提出一种基于神经网络结构能量函数的路径规划算法及其优化算法,对所提路径规划算法进行仿真研究.研究结果表明,该算法是一种有效的移动机器人三维路径规划算法;算法计算简单,不存在组合爆炸问题;可避免路径规划的某些局部极小值问题;优化算法能够规划出移动机器人最短避障路径,并且可加快路径规划收敛速度.     

一种基于滚动窗口的AGV动态路径规划算法

AGV是一种无人驾驶搬运车,是智能型移动机器人的一种。路径规划技术是AGV技术研究中的一个重要领域。在多AGV协调作业时,需要研究AGV动态路径规划问题。由于AGV运行时需要很高的实时性和安全性,本文采用了基于滚动优化窗口的路径规划方法。在当前滚动窗口中,提出了一种针对AGV特点的动态路径优化算法。最后,通过仿真证明了该方法的有效性。     

移动机器人路径规划算法的研究

路径规划技术作为机器人研究领域中的一个重要分支,是依据某些优化准则,在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优无碰路径.本文针对机器人路径规划技术进行了深入地研究,阐述了机器人路径规划问题的三个子问题等内容,讨论了传统路径规划方法 和基于智能算法的路径规划方法 .本文运用传统Dijkstra算法的贪心策略,针对静态环境下移动机器人路径规划的寻路径子问题,提出了一种改进的Dijkstra路径规划算法.该算法借助具有"先进先出"特点的队列,采用广度优先遍历二维网络结点.该算法在选择邻接结点进行遍历的时候,采用的禁忌策略是禁止访问已经访问的结点,以及被标识为障碍物的结点.实验及分析表明,该算法能准确并快速地寻找到最优路径,且时间复杂度为O(4*n).     

冗余度机器人的障碍物躲避

给定机械手的初始形态和终端所希望的轨迹以及在工作空间内的障碍物,本文研究冗余度机器人无碰撞运动的规划问题,提出了基于J函数障碍物躲避的算法.关节坐标空间的安全轨迹的计算可通过障碍物躲避的性能指标而得到.由于J函数的计算仅与一些极点有关,计算量小,便于实时控制.仿真结果证明了所提出的算法的有效性.     

三点间管路自动布局方法研究

针对管路布局设计中三点间管路布局问题,提出了一种基于迷宫算法的管路自动布局方法.该方法利用网格预处理,将实际管路布局空间转换到网格空间,并利用迷宫算法模拟波的传播特点,在无障碍和有障碍两种情况下寻找到满足要求的三通位置,然后结合规则引导进行回溯处理,确定满足约束条件的可行路径,经数据处理转换到管路布局空间中.基于网格预处理和改进的迷宫算法,给出三点间管路布局算法流程图.实例验证表明了该方法的有效性和可行性.     

基于遗传算法的无人机航迹规划研究

本文研究了一种用遗传算法进行无人机航迹规划的方法,指出了无人机航迹规划的定义;提出了一种给定威胁及障碍分布下的无人机路径规划算法。根据威胁及障碍分布情况构造无人机可能飞行的航路集voronoi图,采用Dijkstra算法搜索威胁及障碍分布图,求解初始最短路径。在初始最短路径基础上,采用遗传算法优化初始路径。最后进行仿真实验,结果验证了遗传算法能提高航迹质量。     

基于改进粒子群算法的飞行器冲突解脱方法研究

冲突解脱要求飞行器采用一种有效的方法来满足工作环境的限制。针对飞行器在多障碍环境下的冲突解脱问题,提出一种能够满足限制条件的改进粒子群算法(PSO)对冲突进行解脱。所提出的新算法(DARPSO)相对于经典粒子群算法有2个优点:第一,考虑了障碍对寻优过程的影响;第二,具有跳出局部极小的能力。仿真实验结果显示,所提出算法的优化效果要优于标准粒子群算法。将改进后的算法应用到飞行器冲突解脱过程中并进行仿真,结果表明,所提出的算法能够有效地指导飞行器躲避障碍,完成冲突解脱。     

Motion Planning Method for Obstacle Avoidance of 6-DOF Manipulator Based on Improved A* Algorithm

The conventional A* algorithm may suffer from the infinite loop and a large number of search data in the process of motion planning for manipulator. To solve the problem,an improved A* algorithm is proposed in this paper by the means of selecting middle points and applying variable step segments searching during the searching process. In addition,a new method is proposed for collision detection in the workspace. In this paper,the MOTOMAN MH6 manipulator with 6-DOF is applied for motion plan. The algorithm is based on the basis of the simplification for the manipulator and obstacles by cylinder enveloping. Based on the analysis of collision detection,the free space can be achieved which makes it possible for the entire body to avoid collisions with obstacles. Compared with the Conventional A*,the improved algorithm deals with less searching points and performs more efficiently. The simulation developed in VC + + with OpenGL and the actual system experiments prove effectiveness and feasibility of this improved method.     

一种新的概念格并行构造方法

概念格在数据分析及机器学习等很多领域得到了广泛的应用,其构造算法的时空开销随着数据规模的不断增大而迅速增长,这一问题一直困扰着格的进一步应用。因此,设计更加有效的建格算法是非常重要的。文章结合批生成算法的并行性和渐进式算法高效性的优点,提出了一种新的并行算法;实验表明,该算法的时间性能和空间性能都有明显的提高。     

元胞蚁群算法的城市楼宇间无人机航路规划

近年来,城市环境中小型无人机越来越多,然而传统的航路规划算法通常将威胁简化,并不能很好地解决无人机在城市环境的航路规划问题。因此引入"元胞"定义飞行区间,对"数字元胞地图"以及"航路罚函数"进行定义,并利用蚁群算法进行航路规划,使其可以对任意不规则威胁进行规避。仿真对比实验表明,所提的基于元胞蚁群的算法可以在不对障碍模型进行简化的情况下进行合理规避,为无人机在城市环境中规划出一条安全可飞的航路。     

地图加权遗传算法的油井自动巡检机器人路径规划

针对油井巡检机器人与障碍物的接触率高,造成设备故障率高增加石油生产成本问题,提出基于地图加权的遗传算法。首先将地图进行栅格化,建立栅格地图模型,并进行加权设置。其次引入遗传算法模型进行路径规划,将每次路径规划结果存入染色体中并计算路径长度,最后筛选最大权值中的路径最短染色体,并绘制路线。在参数设定相同的条件下,采用基于地图加权的遗传算法、经典遗传算法进行比对实验,仿真结果表明,基于地图加权的遗传算法优先选择了不靠近障碍物的栅格的情况下完成了路径规划任务,机器人与障碍物的接触率下降了74.91%,时间和路程仅增加0.3179 s与32%。     

大规模网络最短路径算法的优化及实现

求解大规模复杂网络的最短路径问题由于其计算速度慢、需耗费的存储空间大,是与地理信息相关的应用系统经常遇到的瓶颈问题．在深入分析各种常用最短路径算法基础上,基于经典Dijkstra算法,从时间和空间优化角度,实现一种计算任意2点间最短路径的优化算法．初步实验表明,优化后的算法在处理大规模复杂网络的最短路径问题时比经典Dijkstra算法在计算时间上缩短了80％,在耗费的存储空间上减少了将近一倍．     

基于时间反转矩阵理论的障碍物形态数据的确定

 针对经典多重信号分类法（MUSIC）算法存在图像重建包含目标信息较少的问题,引入时间反转矩阵推导建立确定散射物图像的理论方法,分析改进MUSIC 算法的定位精确性及其与阵元间距信噪比信号入射角度差间的关系。应用Ipswich 数据集,试验得出改进算法实现了较好的数据图像重建,为算法在确定障碍物形状上的优势提供依据。通过对非对称的双圆形金属柱体对比试验,得出算法在高频情况下可以较好的完成图像重建,且频率越高图像重建的特征值越小,分辨率越高。