多智能体编队避障算法研究

利用势函数方法,研究了多智能体在障碍物环境下的追击编队控制.为解决单个智能体在势场中存在局部极小点与动态性能不好问题,引入速度势场建立新的势场函数.并研究了多智能体在不同环境下的编队控制,其中包括无障碍物环境,静态障碍物环境,以及静态障碍物和动态障碍物并存的复杂环境.通过选择与目标,障碍物和编队队形相关的势场函数,提出一种新的分布式编队避障控制算法.仿真结果表明所提算法能有效地解决多智能体编队避障问题.     

室内动态环境下的移动机器人自主避障策略

针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题,提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法,并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先,分析移动机器人的运动模型,获取机器人的目标角度;然后由超声波传感器获取障碍物距离信息,由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点;最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度,实现对机器人转向角的控制,使机器人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明:本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障;相对于无子目标点更新策略,移动机器人平均移动速度提高11.75%,验证了所提算法的有效性。     

基于降级模糊算法的爬壁机器人避障控制

针对罐体表面作业过程中避障的问题,提出了改进模糊避障控制算法。为保证爬壁机器人能够缩短到达目标点的时间,除爬壁机器人与障碍物距离量外,增加爬壁机器人与目标点的角度量作为输入变量,速度、角速度作为输出量,确定了各参数的论域与隶属度,建立了模糊规则表,采用重心法解模糊化;考虑罐体环境的复杂多变性,提出优雅降级避障控制策略,在探测传感器受扰失灵的情况下仍能够越过障碍物到达目标点。通过与人工势场避障法仿真比较,改进模糊控制法可更有效地避开障碍物,并在探测传感器异常情况下,也能保证爬壁机器人到达目标点,体现了该避障算法的优越性与可靠性。最后进行了爬壁机器人避障实验,验证了该算法的可行性。     

一种双阶段多智能体路径规划算法

多智能体路径规划旨在解决多个智能体在同一工作空间内生成无碰撞路径的问题,是智能体无人化工作的关键支撑技术。基于回溯思想和自适应局部避障策略,提出了一种双阶段多智能体路径规划算法。在全局路径规划阶段,基于回溯思想改进的RRT~*(rapidly-exploring random trees star)算法(back tracking rapidly-exploring random trees star, BT-RRT~*),减少无效父节点,并确保各智能体生成优化的无碰撞路径。在协作避障阶段,智能体依据自身的任务优先级制定局部避障策略,避开动态障碍物和其他智能体。实验结果表明,该算法可成功寻找较优路径,还可降低避障时间。     

基于速度分解法的移动机器人动态避碰规划

研究了移动机器人对运动障碍物的动态避障.将移动机器人的速度分解为目标方向速度和避障方向速度,通过分析移动机器人与障碍物的相对速度和相对位置之间的夹角,以此改变移动机器人的避障方向速度大小来完成移动机器人对动态障碍物的避障.仿真实验结果表明:该方法有效地克服了避碰规划的保守性,能够使移动机器人在具有多个动态障碍物的复杂环...     

基于速度障碍法和动态窗口法的无人水面艇动态避障

速度障碍法是一种普遍应用在无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)上的动态避障方法,但传统的速度障碍法未考虑无人水面艇运动学性能与障碍物运动信息误差的影响,也未明确何时开始避障与结束避障.在速度障碍法的基础上,用椭圆表示无人水面艇与障碍物,给出一种求解椭圆切线的方法;将动态窗口法与速度障碍物法相结合,考虑无人水面艇的运动学性能,只使用无人水面艇在给定时间内能到达的速度和方向进行避障计算;通过比较碰撞时间与无人水面艇避开障碍物所需的时间来确定何时开始避障,并提出一种结束避障的判断方法;为了减小障碍物运动信息误差的影响,提出了一种虚拟障碍物方法.最后,通过仿真实验验证了该避障方法的可行性与有效性.     

基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.     

基于势场函数的多智能体编队避障控制

势场函数方法广泛应用在避障与目标追击控制中,但是大多应用在静态环境中,即障碍物与目标是静止的。通过扩展势场函数,并结合图论与领航者方法,设计出新的控制算法。障碍物与目标的速度都考虑在势场函数定义中。基于这种新的控制算法,研究了多智能体群集控制,所提方法不仅保证智能体追击上运动的目标,同时确保能安全躲避障碍。由于所提方法是基于智能体行为,因此方法的一个优点就是容易升级。最后,仿真表明所提方法的有效性。     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

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.     

一种子目标和水平集方法融合的AUV动态航路规划新算法

针对当前水下避障航路规划算法中障碍物模型偏理想化,易导致不能安全避障,且算法规划速度偏慢的难题,提出了一种基于子目标法和水平集方法的自主实时航路规划算法.算法基于AUV的前视声呐探测的障碍物部分轮廓信息,预估障碍物尺寸和中心位置,据此得出安全可靠的子目标点,再通过滚动的子目标法实现完全避障,通过水平集方法提升规划速度.仿真结果表明,提出的算法均能做到100%的避障,且避障后的航路性能质量比预先规划的全局最优航路的性能质量下降得很小:航路长度和航行时间的平均增加量均不超过5%.      

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

基于势场法的无人车局部动态避障路径规划算法

根据无人车动态实时避障的需求,提出一种基于人工势场法的局部避障路径规划算法,通过改进势场环境及势场力来解决传统势场法局部极小值和目标不可达的问题. 考虑车辆碰撞安全性,对侧向动态障碍物和同向动态障碍物工况进行分析,采用动态窗口法进行实时动态避障规划. 同时为保证规划路径的平滑性和可跟踪性,采用贝塞尔曲线对轨迹进行平滑处理. 最后,在CarSim和Matlab/Simulink 联合仿真平台下,对所提出的控制算法进行验证. 仿真结果表明了规划算法的避障有效性、安全性以及可跟踪性.      

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划, 提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法. 首先, 建立差速驱动机器人运动模型, 用于操控左右两个驱动轮线速率, 完成机器人转弯及非匀速运动; 其次, 利用Bézier曲线描述路径状态, 将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题, 提升机器人的运动平滑性; 最后, 引入遗传算法将二维路径编码简化为一维编码问题, 将路边约束、 动态避障需求及最短路径需求混合成适应度函数, 使机器人尽快脱离局部极小解, 成功绕过障碍物抵达目标点. 仿真实验结果表明, 该方法的避障路径规划效果较好, 避障路径距离为30.19 m, 且避障用时低于对比方法, 最长避障用时为5.3 min.     

基于激光雷达的移动机器人实时避障策略

以激光雷达为主要传感器, 对移动机器人设计一种实时避障算法. 该算法考虑到机器人的非完整约束, 利用基于圆弧轨迹的局部路径规划和控制使之能够以平滑的路径逼近目标位置. 采用增强学习的方法来优化机器人的避障行为, 利用激光雷达提供的报警信息形成刺激-反应式行为, 实现了动态环境下避障行为, 具有良好的实时反应能力. 该控制算法采用分布式软件设计方法, 各功能模块异步运行, 较好地实现了局部规划与全局导航目标的结合. 该策略针对移动机器人MORCS在未知环境下实现了实时、有效避障, 动作稳定流畅, 轨迹平滑, 具有良好的效果.     

基于改进VO算法与动态窗口法的自主避障

针对复杂动态环境下,无人机自主规避动态障碍物的问题,提出了一种改进的速度障碍法,以提高无人机在复杂环境中自主避障的能力。首先,根据速度障碍法原理,构建数学模型,判断无人机与动态障碍物是否存在冲突;然后,加入了自适应安全距离的同时用卡尔曼滤波对动态障碍物的下一时刻的位置进行预测,重构一个速度障碍区;最后,通过改进动态窗口法对可行避障区域进行最优避障策略的求解。通过不同场景和多障碍物连续避障的仿真实验,验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于超声的非完整移动机器人避障控制

介绍了路径规划的发展状况,并对非完整移动机器人的模型进行了讨论.为实现非完整移动机器人的自主避障,给出了移动机器人的超声定位结构,并提出一种基于超声避障的控制策略,对不同方向上的障碍作不同的考虑,突出正前方的障碍.将避障策略应用于实验平台,结果表明,移动机器人能在布满障碍的环境中有效实现避碰.