基于ACO算法的变电站运载机器人路径优化方法研究

为提升变电站运载机器人的智能化水平,提出一种基于ACO算法的变电站运载机器人的最优路径规划方法.介绍ACO算法基本原理以及搜索过程,并对算法的参数进行理论分析;通过ACO算法与A~*算法的仿真对比试验,验证了ACO算法在处理复杂路径问题上的优势;采用不同参数对ACO算法路径规划性能进行仿真得到最优算法参数;选取实际变电站对机器人运行进行现场测试,测试结果验证了本文所提算法的工程实用性.     

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.     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

基于改进蜘蛛群居算法的移动机器人路径规划方法研究

路径规划是移动机器人研究的重要领域之一,其优劣直接影响行径过程中机器人与周围环境的交互能力。常用的全局路径规划方法容易产生扩大空间时决策速度下降、死锁等问题,蜘蛛群居算法其收敛速度和搜索能力不佳,通过改进邻域搜索,改进全局搜索和婚配半径,来获得更优的收敛速度和搜索能力,迭代寻优时,通过模拟蜘蛛群体运动规律,即依据雌、雄蜘蛛的协作,相互吸引以及婚配过程进行信息交互,最终得到最优解。实验证明:改进蜘蛛群居算法,可以实现对移动机器人的路径规划,提高其搜索能力,避免在路径规划过程中陷入局部最优,相比于蜘蛛群居算法和粒子群算法,该算法优化后的最短路径和实际路径更优。     

基于改进的烟花-蚁群算法和B样条曲线的农业机器人路径规划

根据蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出了一种改进烟花-蚁群(improved fireworks-ant colony algo-rithm,IFWA-ACO)混合算法,解决静态环境下农业机器人的路径规划问题,首先针对基本烟花的交互机制和选择策略做出改进,提出爆炸与迁移相结合的策略以及密度峰值火花、探测火花概念,提升烟花算法寻找最优解的能力,然后把改进烟花算法得到的最短路径作换算成蚁群算法中的信息素加强值,从而避免蚁群盲目搜索,最后采用B样条插值方法进行曲线化拟合,生成平滑路径,有利于机器人平稳行进.试验仿真结果表明,IFWA-ACO算法能快速的规划出机器人的最优路径,降低农业机器人能耗,提高工作效率.     

一种基于A*算法的空间多自由度机械臂路径规划方法

针对机械臂在运动过程中可能会与工作环境中的障碍物发生碰撞的问题,文章提出了一种基于A*算法的机器人避障路径规划算法。在给定的避障环境下运用A*算法搜索一条给定的自起点到终点的最优避障路径,考虑到机械臂在运动过程中的稳定性,采用二次B样条曲线对该路径进行平滑优化;根据标准的D-H法对机械臂进行建模,建立机械臂的运动学方程,并求取一组能够最优实现避障路径的运动学逆解;检测机械臂本体与障碍物是否发生碰撞,若发生碰撞,结合机器人逆解的多解性,重新选择最优的一组可行解。通过软件Solidworks建立虚拟样机导入ADAMS软件进行仿真实验,最终验证了基于A*算法的空间多自由度机械臂避障路径规划的有效性和可行性。     

一种改进工业自动导引车路径规划算法

为了解决当前工业自动导引车(automated guided vehicle,AGV)栅格地图下路径规划算法存在路径转弯较多、弯曲度较大、搜路时间较长且距离障碍物近等问题,基于A?算法提出了一种改进路径规划算法.首先,通过在全局地图中设置路径关键节点,生成关键点拓扑地图,并利用Floyd算法进行最短路径规划,输出路径节点集合;其次,利用A?算法对集合中相邻节点进行路径规划,并将生成的路径进行拼接;最后,通过引入贝塞尔曲线对拼接路径进行平滑处理,以获取全局路径.实验结果表明:本文算法规划的路径转弯更少、弯曲度更小、搜索时间更短且能完全避开障碍物行走,更符合工业AGV的应用环境.     

基于贝塞尔曲线的智能商用车换道避障轨迹规划

智能车辆的安全避障是实现自动驾驶技术的基础,针对智能商用车高速行驶中的避障问题,建立相应的避障策略,结合高速公路实际工况,对智能商用车的换道避障轨迹进行规划,分为路径规划与速度规划两方面。基于车辆的横向稳定性,结合鱼钩实验得到商用车高速转向时路径曲率的最大值,提出基于贝塞尔曲线的轨迹规划算法,对曲率进行约束,利用遗传算法选取最优避障路径。并基于车辆安全距离模型确定避障车速,规划出一条满足动力学约束以及瞬态侧翻阈值约束的避障轨迹,利用Trcksim软件对避障轨迹的可行性进行验证,结果表明智能商用车能够安全、高效的进行换道避障。     

全方位移动避障实时轨迹控制算法的研究

针对机器人避障轨迹控制过程中存在的路径优化以及如何躲避大障碍物或者是多障碍物的情况,本文提出一种基于狄克斯特拉算法与贝塞尔曲线的机器人移动避障实时控制改进算法,该算法引入机器人与目标终点路径的速度分量,采用狄克斯特拉算法进行移动轨迹路径优化,进而采用贝赛尔曲线修订优化路径,以此满足动态约束条件.仿真结果表明:相对于改进人工势场算法,本文构建的改进算法使得机器人移动时间缩短,机器人避障运动规划明显改善,具有较强的鲁棒性.     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.