基于分层架构的自主代客泊车路径规划

为了解决最后一公里自动驾驶问题,提出一种基于分层架构的自主代客泊车路径规划算法.首先,利用栅格扫描算法快速准确地将自主代客泊车环境地图转化成为Voronoi图,量化自主代客泊车环境中任意栅格格网区域与其最近障碍物距离.随后,利用A*算法规划出全局自主代客泊车路径,并采用优先队列数据实现A *算法的开放列表来提升其计算效率.最后,基于自主代客泊车环境Voronoi图实现汽车碰撞检测,并采用改进动态窗口法沿着全局自主代客泊车路径规划出满足汽车非完整约束和机械约束的无碰撞路径,扩展传统动态窗口法的可行解空间和降低其保守性.在VC ++6.0环境中验证所提出的自主代客泊车路径规划算法的可行性和有效性,结果表明,该算法可以安全、快速地引导汽车到达目标泊车位附近,为汽车后续执行泊车操作奠定基础.     

基于改进快速行进树的自主代客泊车路径规划

为了加速自主代客泊车系统落地，基于改进快速行进树算法提出了一种自主代客泊车路径规划方法.首先，采用类广度优先搜索策略建立环境地图的“路径场”，并提出一种高计算效率的避障检测策略，基于环境地图“路径场”提出一种符合汽车非完整约束的远端参考点和近端参考点选取原则与路径节点更新原则，通过使路径节点逐渐靠近目标节点来完成自主代客泊车引导路径规划任务. 其次，基于Dubins曲线规划满足初始泊车方位角任意性要求和泊车位方位角的非唯一性要求的泊车路径，引导汽车安全驶入泊车位.最后，仿真验证所提方法的可行性.结果表明：相对于传统的快速行进算法，所提方法规划的自主代客泊车路径满足汽车非完整约束要求，可以安全引导汽车完成自主代客泊车任务.     

面向动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划

针对存在动态障碍物场景的自主代客泊车路径规划问题,提出一种基于D*算法和动态窗口法的自主代客泊车路径规划方法.首先,利用栅格扫描算法快速准确地构建自主代客泊车场景的静态环境地图,并采用Dijkstra算法实时更新动态障碍物影响的局部静态环境地图信息.随后,利用D*算法将自主代客泊车场景静态环境地图转化为静态路径场,得到...     

基于多属性决策的多车自主泊车路径全局规划方法

虽然自主代客泊车技术已经可以代替驾驶员完成泊车操作,但在多车辆且缺乏调度的情况下,容易造成交通混乱。为此,提出了一种基于多属性决策的多车自主泊车路径全局规划方法,旨在解决泊位分配不合理问题并降低泊车整体成本。首先,建立停车场泊位拓扑地图,基于直线和回旋线构建引导路径;然后,设计引导路径择优的准则和子准则,构建层次分析（AHP）择优体系,确定最优泊位及其引导路径;最后,确定泊车起终点位置,以回旋线为基准,根据泊位的碰撞约束条件计算泊车路径。此外,模拟了多车同时进入停车场的场景,仿真结果表明,该方法可以有效降低泊车成本,提高泊车效率。     

一种面向泊车场景智能车辆轨迹规划方法

局部轨迹规划是自主代客泊车系统的关键技术之一，在该场景下，现有智能车辆的局部轨迹规划方法存在规划耗时长、曲率不连续、安全性不足等问题.针对该类问题，提出一种面向泊车场景的智能车辆轨迹规划方法.该方法通过改进混合A^*算法的解析扩展以及引入风险函数，提升了初始路径搜索的实时性和安全性.进一步，结合初始路径以及二次规划方法实现路径平滑和速度规划，最终完成轨迹生成.仿真实验表明，所提方法能够提升智能车辆轨迹规划实时性、平滑性以及安全性，并且在实车试验上验证所提方法在实际泊车场景的可行性.     

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。     

基于圆弧样条参考路径的改进混合A*泊车路径规划算法

在泊车空间狭窄的条件下,现有的基于混合A*算法的泊车路径规划存在成功率低或规划速度慢等问题,为了解决这一问题,设计了一种改进混合A*路径规划算法。通过将圆弧样条曲线作为参考路径,并以参考路径上的点作为混合A*算法的目标点,进而搜索出成功泊入车库的路径。根据不同车位宽度进行了基于Matlab的批量仿真测试,结果表明：改进后的混合A*算法能够显著提高车辆在特定区域泊入车库的成功率,同时具有一定的规划效率。最后基于Prescan、Carsim和Simulink进行了联合仿真实验,验证了所设计算法规划的路径满足实车实验的跟踪要求。     

移动机器人全局动态路径规划融合算法

针对移动机器人全局动态路径规划效率较低的问题,提出一种基于安全A^*算法与双速度模型动态窗口法的全局动态路径规划融合算法.首先,通过安全A^*算法得到全局最优路径节点,将其作为临时目标节点,为动态规划提供全局信息,避免出现局部最优.然后,采用时间序列Bottom-Up算法减少路径节点数,从而减少迭代次数、计算代价和储存代价,提高算法效率.最后,采用双速度模型对动态窗口法进行改进,通过避障重规划机制,解决全局动态路径规划时移动机器人绕远甚至绕圈的问题,并通过MATLAB平台进行仿真实验.仿真结果表明：文中算法的规划效率可提高46.18%,保证了路径的安全性和移动机器人速度的平稳性,文中算法的路径质量和规划效率更佳.     

基于最小snap的机器人自主探索路径规划算法

基于最大化信息增益的自主探索路径规划算法在小规模场景下探索效率高,但是由于其缺乏全局性在复杂场景中探索效率差,并且探索轨迹不平滑,机器人无法直接追踪.通过分层思想将路径规划分为全局与局部两部分,使用全局规划结果引导局部探索规划,保证了局部探索与全局探索的一致性.基于观察点选择过程中的子模性,提出引入随机性的观察点选择算法,保证了观察点选择的鲁棒性.将路径规划问题分解为观察点访问顺序选择和轨迹平滑问题,通过求解旅行商问题确定访问顺序,通过最小snap方法平滑探索轨迹,实现了高效的自主探索路径规划算法.仿真实验结果表明,基于最小snap的探索路径规划算法在复杂场景中的探索效率相比其他算法更高,并拥有良好的算法复杂度,可以保证机器人自主探索复杂场景.     

融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

针对移动机器人路径规划全局最优、实时避障的需求,提出了一种融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法。首先,基于传统A~*算法,结合Manhattan和Euclidean距离,设计了一种优化的启发搜索函数;然后,利用关键点选取策略,剔除冗余路径点和不必要的转折点;最后,融合动态窗口法,构造了顾及全局最优路径的评价函数,基于该评价函数,应用动态窗口法,进行实时动态路径规划,在保证规划路径全局最优性的基础上,提高了平滑性及路径规划的局部避障能力。实验结果表明:与传统A~*算法相比,所提算法规划的路径更平滑,可实时动态避障,且能输出控制参数,这利于机器人的自动控制;与动态窗口法相比,所提算法能够保证规划路径的全局最优性,路径长度由28.879m缩短为22.285m。该研究对于移动机器人自主导航的应用具有重要的参考价值。     

基于启发式搜索算法的水面自主无人艇避障策略

针对水面自主无人艇静态路径规划全局最优的问题,以提高全局路径规划算法精度为目标,提出了一种基于改进启发函数的全局路径规划方法。该方法采用栅格法对已知环境地形图进行建模,基于A~*算法设计了一种新型的启发函数,通过改变导航控制器的增益系数来对路径进行优化。考虑到水面障碍物漂移作用对水面自主无人艇路径规划产生的影响,通过设置不同的障碍物形态、大小来模拟水面障碍物漂移作用产生的漂移增量。采用MATLAB仿真平台进行多次实验测试,测试结果证明了改进避障策略算法的可靠性。     

基于改进A*算法与天牛须搜索算法的农业机器人路径规划方法

为解决复杂环境下,农业机器人路径规划存在的局部路径欠优、收敛速度慢、折点较多的问题。为解决此问题,本文提出一种基于天牛须搜索算法和A*算法相结合的BACA*全局规划方法。首先,基于A*算法,采用曼哈顿距离作为启发函数进行全局规划;其次,通过适当调整步长的天牛须搜索算法对路径进行优化,缩短了路径长度,降低了转折点数量;最后,采用贝塞尔曲线对路径进行圆滑处理,使机器人在现实场景中能平稳前进。仿真结果表明：与传统A*算法相比,该算法的路径更加平滑,折点数更少;与天牛须搜索算法相比,能保证生成路径的效率性、全局最优性。在缩短路径长度和降低累计转折点数量方面验证了所提方法的有效性。     

基于混合密度的改进逆向D*算法在机器人未知环境导航中的应用

智能机器人在现代社会中应用越来越广泛。未知环境中移动机器人只具有较少的先验知识,其导航涉及对环境的认知,对导航决策的优化,还有知识的表示与获取等方面。在未知环境下运行,需要合理的解决环境建模和全局规划所必需的大计算量与智能机器人实时控制之间的矛盾。为了提高路径规划效率,本文进行了逆向D*路径规划算法[1]的分析和改进。利用激光测距仪LMS511感知复杂环境信息,建立实时局部栅格地图。采用改进的逆向D*算法,以滚动方式规划出中间目标节点到达当前位置的局部路径。机器人沿着局部路径行驶到这个中间目标节点后,再搜索下一个中间目标节点,滚动进行规划。直至机器人达到最终目标节点。在未到达中间目标节点的移动过程中遇到未知动态障碍机器人会实时重新规划,实现未知环境的自主安全运动。用C++在VS2010上测试算法并实际应用到机器人的实地测试。结果统计分析表明该方法具有可行性、有效性和实时性,规划效率明显提升。     

多项式曲线优化的垂直泊车路径规划与跟踪

为提高复杂环境下自动垂直泊车的安全性和成功率,提出一种基于多项式曲线优化的垂直泊车路径规划方法和跟踪控制策略.首先,基于直线-圆弧路径下逆向泊车的方法,计算垂直泊车可行起始点范围.其次,综合考虑车辆位置结构和道路边界约束,以多项式为基函数、泊车终点姿态角最小为目标,建立多约束非线性规划路径函数模型,利用粒子群算法求解垂直泊车路径.最后,结合模糊神经网络控制方法,设计路径跟踪控制器.构建Simulink/CarSim仿真模型,对所提路径规划方法和跟踪策略进行仿真,结果验证了所提泊车路径规划和跟踪控制策略的可行性和有效性.     

融合改进A*和动态窗口法的AGV动态路径规划

摘要:路径规划对AGV完成自主导航起着关键性的作用,针对这点出发,本文提出一种全局采用改进的A*算法,局部在保证全局最优的情况下采用融合A*和DWA两种算法,首先加入AGV的位置信息,在传统的评价函数基础上设置了包含代价函数和启发函数的权重函数,其次,将传统的8个搜索方向,变成了5个,提高了路径搜索效率,为了进一步增加路径的平顺性,对节点进行优化,删除了多余的转折点,保留下关键的转折点,然后在此基础上又设置了安全域值,进一步删除多余的转折点,从而保证了全局路径最优,为了实现AGV实时动态避障,本文将A*和DWA两种算法融合,进行在线实时规划路径,设计了一种基于全局最优路径的圆滑路径曲线,经过仿真,本文提出的算法在路径长度,机器人平均转折角度,运行时间等都大大减少,最后,通过实验进一步验证了算法的可行性。     

线控四轮转向汽车平行泊车路径规划与跟踪控制

针对线控四轮转向汽车平行泊车路径规划与跟踪控制问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的平行泊车路径规划方法和一种基于前馈控制和反馈控制的平行泊车路径跟踪控制策略.首先,综合考虑线控四轮转向汽车运动学非完整约束、动力和转向子系统的过程约束和边界约束、避障约束、泊车初始位姿和目标位姿约束,建立以最小化泊车过程总时长为目标的平行泊车路径规划约束最优化问题,并采用可以处理等式约束和不等式约束的粒子群优化算法对其进行求解,得到最优平行泊车路径.随后,利用平行泊车路径规划过程得到的车轮转向角作为前馈控制量,并利用汽车实际位姿与期望位姿的偏差构建PI反馈控制量,实现对规划的平行泊车路径快速、精确和稳定的跟踪控制.最后,利用车辆动力学仿真软件构建模型在环仿真系统,验证所提出方法的可行性和有效性.结果表明:所提出的方法可以快速、精确和稳定地引导线控四轮转向汽车自动完成平行泊车任务.     

基于双树Quick-RRT*算法的移动机器人路径规划

最优快速拓展随机树(RRT*)是一种渐进最优的移动机器人路径规划方法,Quick-RRT*缩短了RRT*的初始路径长度,提高了路径收敛速度.为进一步提高Quick-RRT*的收敛速度,文中提出了一种双树Quick-RRT*算法.首先,基于Quick-RRT*算法在起点和终点分别生成一棵随机树,起点树和终点树轮流生长,两...     

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.     

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).     

车辆导航中一种改进的路径优化算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法和地图分层搜索技术减小搜索空间,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.