基于碰撞危险度和运动预测的多移动机器人避碰规划

针对自主移动机器人决策处理的滞后问题，采用预测算法对其它移动机器人的速度信息进行预测，并把速度信息用到碰撞危险度避碰策略中，机器人便可进行下一步的避碰行动决策，最后给出了这种方法的避碰仿真研究，结果表明该方法可行且有效。     

基于势场法的水下机器人局部路径规划研究

本文阐述了用势场法解决矩形形状水下机器人局部避碰问题的方法。首先针对障碍物和目标对机器人的作用特点,确定了斥力和引力势函数的形式;然后根据刚体的运动特性讨论了机器人的平移和转动规则,提出了机器人局部避碰算法;最后在两台微机上以网络的形式进行了避碰模拟,给出了仿真结果,对一些问题进行了讨论。     

服务机器人双臂协调操作的灵活性分析

针对机器人双臂协调操作的灵活性问题,提出一种速度可操作度椭球相交体积指标进行分析,得到协作空间内奇异操作点和协作空间内各操作点的灵活性分布云图.首先,建立双臂的紧协调约束方程,并基于双臂连杆速度得到雅可比矩阵;然后,采用TOMM法求解双臂协调操作的可操作度椭球相交体积;最后,以服务机器人的双臂为研究对象,运用速度可操作度椭球相交体积指标进行双臂的灵活性分析,并应用Matlab对双臂协调操作的灵活性进行仿真分析,研究结果验证了上述分析的正确性,为双臂机器人的协调避碰提供了一定参考.     

基于加速度信息的移动机器人动态实时避碰

提出了一种移动机器人对动、静态障碍物实时动态避碰的新方法.相对坐标系中,采用包含相对加速度信息的避碰算法,通过动态实时地调整机器人加速度的大小和方向,使其避开障碍物.仿真实验证明了此方法的有效性.     

遗传算法在AUV局部路径规划中的应用研究

利用遗传算法（GA）实现AUV（自主水下机器人）对于运动目标的自主避碰,根据前视声纳信息探测到的障碍物距离信息,AUV的运动信息以及航迹规划信息.算法采用了二进制编码规则,并把避碰、航迹跟踪等约束条件作为适应度函数的影响因子,将AUV的下一步的航向和速度作为避碰算法的输出结果.仿真表明,AUV对动目标的自主避碰效果良好、避碰和航迹回归路径平滑.     

基于改进粒子群优化算法的无人水面艇动态避碰方法

针对"蓝信"号无人水面艇的动态避碰问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的动态避碰方法.首先,考虑障碍物轮廓的长宽比不同,将障碍物膨化为圆形和椭圆形,并采用速度障碍原理求取避碰模型,同时,在避碰过程中加入国际海上避碰规则约束;其次,对粒子群优化算法进行自适应改进,使其针对避碰策略的求取能够快速收敛到最优解,提高算法的收敛速度与精度,满足避碰算法的快速性要求;最后,搭建虚拟视景仿真平台,模拟航行中的海洋环境,以"蓝信"号无人水面艇为模拟对象,对所提出的避碰算法进行仿真验证.仿真结果表明了该避碰方法的可行性和有效性,为无人水面艇的自主动态避碰提供了一种可行和有效的解决途径.     

基于速度障碍和行为动力学的动态路径规划

针对基本行为动力学在解决多机器人动态路径规划中存在的问题,充分考虑运动障碍物和其他机器人的速度信息,利用速度障碍为机器人规划了避障和避碰区域.根据路径规划的要求,利用行为动力学设计了奔向目标行为、避障行为和避碰行为3个基本行为,并提出利用粒子群优化方法对基本行为进行融合.利用Matlab对所提出的算法进行仿真,结果表明利用速度障碍、行为动力学和粒子群相结合的方法可以实现多机器人系统的动态路径规划,且方法简单,路径光滑.     

同优先级的多水下机器人避碰控制

根据智能水下机器人(AUV)水下通讯相对困难的特点，在改进势力场法避障的基础上，实现了单机器人的避碰控制，在机器人群体间隐式通讯条件下，应用危险阈值和智能传感器的方法，成功地解决了优先级相同的多水下机器人编队航行过程中的避碰避障问题，并在仿真环境下验证了算法的有效性。     

激光船舶定位及避碰系统软件的设计

为实现高精度的船舶定位及避碰，根据国际避碰规则，利用激光检测方法和技术系统及激光自动标绘技术，进行了激光船舶定位及避碰系统的优化算法及软件设计，它采用点模型和安全半径的方法，设计宽阔水域、多船相遇的定位及避碰，从而智能地确定避碰船只、避碰速度或方向。     

面向障碍速度不确定性的无人艇动态避碰

避碰稳定性直接关乎无人艇航行安全.传感器对障碍速度观测的不确定性会导致避碰策略出现跳动,严重降低避碰稳定性.提出不确定性条件下的速度障碍(uncertain velocity obstacle, UVO)算法,在碰撞风险评估中采用自适应阈值的最近会遇点(closest point of approach, CPA)法,基于国际海事避碰规则(International Regulations for Preventing Collisions at Sea, COLREGS)建立边界缓冲区,从宏观上提升避碰过程的稳定性.为了减少无人艇避碰角度的变化次数,在无人艇的速度空间中对不确定性条件下的速度障碍(velocity obstacle, VO)区进行建模,并采用梯度下降法在代价空间进行局部寻优,从微观上提升避碰策略的稳定性.在仿真平台下进行UVO算法和VO算法的对比实验,结果表明UVO算法的避碰策略跳动次数、避碰成功率和最近会遇距离3项指标均优于VO算法.在实艇海试中进行了对遇、交叉、追越等典型会遇场景的避碰实验,无人艇均能安全避过运动目标.实验结果证明了UVO算法具有较好稳定性和安全性.     

基于虚拟斥力的多机器人遥操作算法的研究

针对多机器人遥操作系统多机器人协作中易于发生碰撞的问题,提出基于虚拟斥力的方法实现实时避碰.在每个机器人的周围预先设定安全区域,当有障碍侵入安全区域时,机器人与障碍之间产生虚拟斥力,迫使机器人的轨迹发生调整远离障碍.基于弹簧、阻尼系统建立虚拟斥力模型,将虚拟斥力作为机器人的扰动力,根据障碍类型给出机器人的避障调整函数.利用Rx60、Rx90两个机器人进行遥操作协作实验,实验结果表明基于虚拟斥力的实时避碰算法能够简单而高效地保证协作作业的安全性.     

多移动机器人避障与协作避碰研究

依据李雅普诺夫稳定性分析法,结合移动机器人的运动控制模型和避碰函数,设计了适合每个机器人的控制器.该控制器考虑了多移动机器人的轨迹跟踪与避障避碰.通过仿真实验进行了验证,实验结果表明该控制方法可有效地应用于多移动机器人的避碰和轨迹跟踪.     

双臂机器人传接位置选取与路径规划方法

为提高物体在机器人双臂之间的传接效率,从优化传接操作过程角度出发,提出了一种传接位置选取和双臂移动路径规划方法.通过对传接过程进行分析建立双臂机器人传接位置优化模型,将传接位置选取问题转变为一个非线性约束优化问题.使用改进的遗传算法进行求解,为机器人双臂传接过程选择基于时间最佳的传接位置.在Moveit!规划框架下,采用双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法完成传接过程中的双臂路径规划,使得双臂免于碰撞.利用保存的历史规划信息对随机采样算法存在的不可重复性问题进行优化,找到耗时最短的双臂移动路径.仿真和实验结果表明:提出的方法可以为机器人双臂之间的传接操作找到基于时间最佳的传接位置,并且为双臂规划到达目标传接位置的近似耗时最短路径,提高双臂传接的效率.     

多种会遇状态下基于强化学习的船舶自动避碰路径仿真

为实现海域中多会遇局面的船舶自动避碰,依据船舶间状态信息的实时获取,构建了自适应启发评价的船舶避碰算法。算法中通过再励信号由强化学习训练得到船舶从会遇形成到驶过让清动态过程的优化转向决策,模拟给出了两船会遇局面、多船会遇局面下的避碰优化路径。结果表明算法能够满足避碰规则并完成安全避碰,与已有分布式避碰决策方法对比,显示了更好的实时性和经济性。     

一种移动机器人动态环境下的路径规划

一种动态环境下自主机器人路径规划的方法由趋于目标的全局运动规划和躲避障碍物的局部运动规划两部分组成.首先通过栅格法建立机器人的工作环境,利用蚁群算法初步规划出机器人的全局优化路径;在此基础上,采用滚动窗口的方法进行局部环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实行局部避碰,使机器人安全顺利地到达目的地.该方法适用于环境中同时存在静止和动态障碍物的情况.仿真结果证明该方法有效.     

双臂机器人避关节极限与避奇异位形优化研究

关节极限及机械手臂的奇异位形的限制,往往导致协调任务失败。通过对冗余双臂机器人的研究,利用冗余手臂的自运动特性并基于梯度投影法及奇异鲁棒性求逆法完成了冗余手臂的避关节极限及避奇异位形的优化。经过优化后获得了最优的关节位形,同时对双臂末端轨迹的误差进行了分析和控制,有效的降低了末端轨迹跟踪误差,使机械手臂的运动性能得到了明显的改善。最后通过仿真验证对比优化前后的结果可知此优化方法的可行性。为冗余双臂机器人协调控制方法的研究提供了条件。     

多船紧迫危险局面的智能避碰决策与仿真

基于"船舶拟人智能避碰决策"理论基础,采用船舶相对运动几何分析与仿真试验相结合的方法,着重研究多艘船舶陷入紧迫危险局面下,避让重点船的智能避碰决策及其实施方案的校验与优化算法;借助航行安全与自动避碰(NSACA)仿真测试平台进行仿真实验,验证了理论分析结果的正确性.     

基于细菌觅食算法的避碰航路优化研究

提出一种基于细菌觅食算法的避碰航路优化算法.该算法优化避碰参数包括避让转向时机、安全避让角度、复航时间和复航角度,细菌状态空间对应解空间.利用最近会遇距离和到达最近会遇点的时间,迭代计算趋化、繁殖和迁移算子,从而获得最优解.通过模拟仿真对遇、追越和交叉3种会遇态势,该算法可有效优化避碰航路,给出最优的避碰参数.该算法可为船舶避碰决策提供新的方法和思路.     

基于混合粒子群算法的船舶避碰决策

为解决船舶在开阔水域中的避碰决策问题，提出基于混合粒子群算法的船舶避碰决策方法。首先，针对粒子群算法在迭代后期容易陷入局部最优的局限性，引入高斯位置变异概念，扩大粒子的搜索广度，利用自适应策略对惯性权重进行改进，在保证粒子多样性的同时，提高粒子的局部搜索能力；其次，基于多目标优化方法构建目标函数，引入基于模糊综合评价策略构建的船舶碰撞危险度模型，统筹考虑《国际海上避碰规则》、海船船员通常做法、航行安全性与经济性，实现了多船会遇态势下的避碰路径规划；最后，通过Matlab仿真实验验证了该算法的有效性。相比标准粒子群算法，本文船舶避碰决策效果显著提高。     

基于自适应神经网络智能舵的自动避碰研究

通过优化船舶避碰过程中涉及的数学模型,设计了一种基于自适应神经网络智能舵的自动避碰算法,用于船舶避碰决策过程。该算法可以判断会遇情况,计算碰撞危险度,并自动确定转向时间和转向幅度。此外,在船舶自动避碰过程中,还考虑了COLREGs,航行经验和自动避碰方法。基于动态面技术和神经网络方法,解决了船舶运动控制系统中由后推法引起的"计算量膨胀"和"维度灾难"问题。通过对"YUKUN"号和"YULONG"号远洋船的Matlab仿真实验,验证了所提出的自动避碰决策系统的有效性。