基于一种改进A~*算法的移动机器人路径规划研究

针对在栅格地图中移动机器人规划路径问题,传统A~*算法容易忽略机器人实际大小,生成的路径存在与障碍物发生碰撞的可能性,提出一种拓展节点障碍物矩阵的方法。在设定机器人投影和每一个栅格大小比例关系的基础上,将每一个栅格拓展为n阶障碍物矩阵,针对栅格存在部分障碍物的情况对邻域搜索方式进行改进以提高生成路径的合理性。同时针对在复杂地形(如山地)条件下生成路径较陡峭的问题通过引入坡度信息改进代价函数计算方式,使路径更平缓。仿真结果表明:改进A~*算法能够通过拓展节点障碍物邻域的方法有效避免与障碍物发生碰撞,在复杂地形条件下生成的路径也更为合理。     

基于改进AWA~*算法的智能车辆全局路径规划研究

针对目前智能车辆中AWA~*算法规划在较短时间内无法提高路径质量的问题,提出了一种可在较短时间内快速提高路径精度的优化AWA~*算法。在原有AWA~*算法的估价函数下引入了动态优化因子ε~*,建立了新型的估价函数,设计了新的启发式能耗预估代价,证明了所提出的启发式预估代价满足可采纳性和一致性,确保了优化AWA~*算法可在较短时间内获得更优路径。同时进行了路径规划耗时误差仿真实验,验证了优化AWA~*算法在面对复杂环境地图时搜索耗时误差具有一定局限性,在此基础上进行了低百分比和高百分比障碍物环境地图普适性仿真实验,对比分析了优化AWA~*算法与传统AWA~*算法的扩展节点数目、耗时情况和路径精度。仿真实验结果表明:在全局工况下,相比于AWA~*算法,优化AWA~*算法可在更短时间内提高规划的路径质量,尤其是在低百分比障碍物地图下,效果更为明显。     

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。     

多移动机器人3阶段解耦路径规划

针对多移动机器人集群在路径决策时任务执行时间过长、容易陷入死锁等问题，课题组提出了一种3阶段解耦路径规划方法。利用栅格法建立二维环境模型，首先以传统蚁群算法为基础，引入参数自适应机制和路径指引函数，提高算法的收敛速度；其次将多机器人集群路径规划分为3个阶段，提前预判出冲突路段，减少机器人的等待时间和绕行距离；最后利用MATLAB软件进行仿真实验。仿真结果表明：使用改进后的蚁群算法进行路径规划最优路径长度减少了5.5%，算法的收敛速度提升了近50%；在不同的栅格环境下，可以有效地预测和消解多机器人间的冲突。该研究为多机器人的路径规划提供了一种新的方法。     

基于时间的多机器人协调避碰算法研究

针对现有多机器人协调避碰问题,提出了一种基于时间的多机器人协调避碰规划算法。首先,对机器人系统使用改进的栅格法进行环境建模,将其转化为一个关于机器人动作序列的问题。然后运用解耦法,第1阶段在构建好的模型中利用改进的A*算法规划单个机器人的静态无碰路径;第2阶段通过错开时间修改运动序列的方式实现多机器人之间无冲突的运动,即可达到多机器人协调避碰规划的目的。仿真实验结果表明:所设计的基于时间的多机器人协调避碰规划算法能够有效地实现多机器人的避碰路径规划。     

基于遗传模糊算法爬壁机器人避障仿真研究

为解决爬壁机器人壁面作业过程中的避障问题,课题组提出了基于遗传算法优化的模糊控制算法。首先,建立了爬壁机器人在壁面的运动模型,求解出机器人运动学方程;利用平面栅格的方式进行描述机器人运动路径的规划;采用遗传算法对爬壁机器人模糊避障控制进行优化,并给出具体优化步骤。利用MATLAB进行仿真实验,仿真结果表明：与遗传算法进行比较,基于遗传算法优化的模糊控制在准确避开障碍物的前提下,能够更好地跟踪起点和目标点的连线,并规划出从起始点到目标点之间更短的路径。     

基于ROS的机器人室内巡检技术仿真

针对传统巡检机器人在进行巡检时缺乏自主环境感知能力以及无法自主规划路径的问题,提出基于开源机器人操作系统(robot operating system,ROS)融合同时定位与建图(SLAM)、路径规划(path planning)技术进行室内机器人巡检应用的仿真研究思路。首先建立室内巡检机器人模型及仿真地图环境,然后对应用于机器人巡检的关键算法进行分析与选择,最后基于ROS构建室内巡检机器人试验平台,并对巡检过程中所提出的关键技术进行仿真研究。结果表明:基于ROS的室内机器人系统的定位与建图算法以及路径规划算法可靠性较高,实用性强,可以有效应用于室内巡检中。     

一种改进A~*算法在智能车中的应用研究

在智能车的自主导航中,要求规划模块在满足一定限制条件下,生成符合智能车运动特性的路径。而传统A~*算法存在着路径点不平滑,路径点紧挨障碍物和起始时刻路径不合理的问题。为了解决传统A~*算法所存在的问题,首先建立了车辆运动学模型并得到约束条件,同时将方向代价和自适应障碍物惩罚代价加入评价函数中;然后用车辆约束条件优化启发函数和路径优化模块;最后通过自由边界三次插值算法拟合转折点,使A~*算法规划的路径能够更好地被跟踪。通过实验分析可知:相比于传统A~*算法,改进A~*算法规划的路径更适用于实际车辆的运动控制。     

改进离散人工蜂群算法规划异形满版服饰图案切割路径

服饰图案切割路径规划是服饰图案自动切割技术的关键部分之一。文中用改进的离散人工蜂群算法实现了激 光切割系统对异形满版服饰图案的切割工艺路径规划优化。首先,把满版服饰图案激光切割路径规划转化为广义旅行 商问题求解,证明了路径规划转化成普通TSP问题比转化成第一类广义TSP问题更为有效,并给出了路径规划中“图案 始切割点”的优化选择方法。然后结合部分匹配交叉和启发式变异搜索方法的人工蜂群算法求解TSP问题,证明了与 A*算法及遗传算法相比,该方法更为优越。并且该方法已应用于激光切割机切割异形满版服饰图案路径规划的生产实 践,运行可靠,比未规划时的工艺路线平均提高效率33.7%。该方法提供了一种解决TSP问题的新方法,具有一定的理 论意义和价值     

改进A的4阶贝塞尔曲线路径规划

自动引导车（AGV）路径规划时，传统的A算法存在应对障碍物时生成路径平滑度低、累计折角多、易碰撞等问题，课题组提出一种利用Bezier曲线与A算法相结合的路径优化算法。首先利用A算法在有障碍物的栅格地图上规划出最短路径，找出路径转弯处的特征点；然后利用4阶Bezier曲线在2个特征点生成一条满足安全避障距离、具有一定曲率、路径相对更短的Bezier曲线；最后结合A算法生成的直线和Bezier曲线得到一条新的无碰撞曲线。试验结果表明在2种不同的障碍物密度下，课题组提出的新算法比传统A算法路径长度平均减少5.5%、转弯角度平均减少654%、碰撞次数平均减少100%。新算法法使AGV路径规划可减少路径长度和转弯角度，提高了AGV的工作效率和安全性能。     

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.     

采用模糊逻辑的移动机器人轨迹跟踪

针对差动轮驱动的移动机器人动力学的高度非线性和运动环境的不确定性,提出了基于模糊逻辑的移动机器人路径跟踪控制方法。该方法通过合理选择模糊控制器的参数和优化规则库,使其输出合适的线速度和角速度,从而控制移动机器人准确地跟踪预规划的路径。提出了两轮差动式移动机器人的动力学模型,使得该模糊控制器对不同几何参数的差动式机器人具有普遍的适应性。在实际场地试验和亚太机器人大赛中验证该方法的有效性。     

基于同时发射声纳环移动机器人导航系统

开发了一种能在未知环境下实现快速障碍检测与障碍回避的基于同时发射声纳环移动机器人导航系统。为了消除由于同时发射造成的串话干扰,提出了一种基于神经网络模式识别的过滤方法;并制作了由24个声纳传感器组成的声纳环安装到实际的移动机器人上,实现了扫描频率最大可达到66Hz的全景检测。系统中应用了动态窗口法来完成快速障碍回避的运动规划。实际的导航实验表明,系统可用于室内未知环境中的移动机器人快速导航。     

分布式室内移动机器人的定位与导航

针对当前移动机器人定位与导航成本较高的问题,提出了一种低成本、高性能的分布式导航方案。以性价比较 高的RPLIDAR激光传感器为核心,采用分布式软件的设计思想,设计了传感器的软件接口;采用DWA方法进行局部路 径规划。设计实现了移动机器人的定位与导航。实验结果表明该方案具有可行性与高效性。     

基于遗传算法与动态规划法的工艺过程优化

针对制造系统中的工艺过程优化问题,提出一种基于遗传算法和动态规划法的综合优化模型。该模型将工艺过程的优化分解为两个并行层次-工序层和工艺路线层。用改进的遗传算法求解工序层中的工艺参数优化问题,同时利用动态规划法实现工艺路线层次的优化。将两个层次优化方法有机结合,在局部优化的基础上进行整体优化,从而实现整个工艺过程的优化。通过实例证明了该优化模型求解的可行性和有效性。     

一种新的智能内窥镜导航系统

本文介绍了一种新的智能内窥镜导航系统。该系统用于实现内窥镜的智能导航介入。其中导航方法是基于视觉传感器和触觉传感器的多信息融合的方法。在视觉传感器中采用了一种基于自适应阈值图像分割算法的寻径方法,该方法采用加速的最大类间方差法进行阈值分割。在触觉传感器中采用了基于MEMS技术的硅微触觉传感器,四个硅微触觉传感器被封装在内窥镜头部表面,可以获得内窥镜头部全方向的压力。本文通过实验验证了该导航系统的可行性及可靠性,该方法的应用弥补了传统方法中因暗区不明显而无法引导内窥镜的不足,提高了内窥镜导航的精度和可靠性。     

基于改进遗传算法的最大类别方差法

本文利用开放式遗传算法的理论对遗传算法进行改进,使种群在开放的环境中进化,增加了种群的多样性.并以最大类别方差法为例,将改进的遗传算法应用到图像的单阈值分割中.通过实验对比,表明改进的遗传算法比传统的最大类别方差法和基本遗传算法有明显的优势,说明了本算法的可行性.     

基于禁忌搜索的启发式求解背包问题算法

设计了一种基于禁忌搜索的遗传算法,利用遗传算法提供的并行搜索主框架,结合禁忌算法的个体串行搜索方式,能扩大搜索空间,快速实现全局优化。把基于禁忌搜索的遗传算法与启发式方法相结合用来求解背包问题,经过计算机仿真,其优化性能指标及搜索效率均有大幅度的提高。     

威胁环境下无人机侦察航路规划方法及仿真研究

实施战场游弋侦察的无人机需要同时面对战场不确定环境和各种地面火力威胁,针对这一问题,本文提出了威胁环境下的无人机侦察航路规划方法。建立了不确定环境模型和威胁模型,设计了航路规划流程,并通过仿真试验验证了方法的有效性。