基于Dijkstra算法的货运索道路径规划方法

为解决路径规划算法缺失、路径规划周期长、劳动强度大等货运索道路径规划难题,基于Dijkstra算法对索道路径规划问题进行了环境建模,并结合地形曲线、索道架设限制条件、路径规划目标函数等提出货运索道路径规划的邻接矩阵构建方法;结合货运索道的路径规划特点,对Dijkstra算法的搜索方向进行优化,有效降低了路径搜索的计算量。提出基于Dijkstra算法的货运索道路径规划方法。对十万个二维地形曲线进行路径搜索,本研究算法搜索出的符合索道架设要求的路径数量比已有算法(地形搜索法、干涉点搜索法和地形自适应法3种)搜索出的符合索道架设要求的路径数量提高了17.9%,且能够根据目标函数规划出最优路径,大幅度减少货运索道路径规划工作的时间和工作量,有效地降低索道架设和运输的成本。     

基于改进RRT-Connect算法的路径规划研究

传统移动机器人的路径规划算法环境障碍建模复杂且容易陷入局部最小值，而基于采样的快速扩展随机树(RRT)算法通过随机节点快速扩展路径搜索效率低。RRT-Connect算法在RRT算法基础上提升了搜索效率，但存在路径曲折的问题。为此，在RRT-Connect算法基础上通过加入人工势场引导增长方法和目标偏置采样方法，改进算法规划路径的平滑性和速度。为验证改进算法的有效性，与RRT算法、RRT-Connect算法在不同复杂度环境中的执行性能进行比较。仿真实验的结果表明，改进算法在三种不同环境下的路径规划时间和路径规划长度以及标准差稳定性方面均优于其他两种算法。     

基于多智能体深度强化学习的无人机路径规划

为解决多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)在复杂环境下的路径规划问题,提出一个多智能体深度强化学习UAV路径规划框架.该框架首先将路径规划问题建模为部分可观测马尔可夫过程,采用近端策略优化算法将其扩展至多智能体,通过设计UAV的状态观测空间、动作空间及奖赏函数等实现多UAV无障碍路径规划;其次,为适应UAV搭载的有限计算资源条件,进一步提出基于网络剪枝的多智能体近端策略优化(network pruning-based multi-agent proximal policy optimization, NP-MAPPO)算法,提高了训练效率.仿真结果验证了提出的多UAV路径规划框架在各参数配置下的有效性及NP-MAPPO算法在训练时间上的优越性.     

一种基于预测信息的时间依赖网络路径规划算法

对时间依赖路网最短路径规划算法的研究是车辆动态导航技术领域研究的热点之一。针对最小时间规划算法存在的不足,在研究SPFA（ShortestPathFasterAlgorithm）静态规划算法的基础上,结合两种算法的优点,提出了一种改进的基于路况预测信息的最小时间路径规划算法,并通过实例进行了验证。结果表明,新算法能够提供实时、高效、预测性强的规划路径,在城市交通中能较好满足用户需求。     

一种基于特征点的移动机器人路径规划算法

目的 提出一种基于障碍物特征点的移动机器人全局路径规划算法,克服传统全局路径规划算法信息存储量大,计算量大,规划速度慢的缺点.方法 通过膨胀原理建立环境地图,只记录障碍物的特征点,减少了算法信息的存储量.然后采用最大最小原则,逐步搜索子目标点,最终到达目标.结果 该算法能以最小的距离代价逐步绕过当前距离机器人最近的障碍物.并能保证搜索到的路径是安全有效的.结论 笔者所提算法简单,计算量小,仿真实验验证了算法的有效性.     

移动机器人路径规划的仿真研究

针对移动机器人的路径规划问题,本文采用A*算法作为路径规划的主要搜索方法,对移动机器人的路径规划进行研究,采用较直观的栅格法进行创建地图,通过建立一系列具有二值信息的网格模型,并根据对环境建模情况,系统运用程序设计进行路径规划,使机器人按照规划好的路径移动到目标位置,并通过变更路径的起始点,验证算法的实用性。移动机器人在进行路径规划时,发现存在死锁的情况,会对路径重新规划,从而验证算法的可行性。为验证路径规划的可靠性,在Matlab仿真平台上进行算法验证。仿真结果表明,A*算法具有获得最优路线规划的特点,对路径规划具有可行性与准确性。该研究对移动机器人在进行路径规划时较为适用。     

基于人机合作策略下SAS算法的多无人机路径再规划

针对复杂多变的战场环境中多无人机路径再规划,给出了一种人机合作策略下的改进稀疏A*算法。提出在局部路径再规划动态窗口内人工干预给出必经子目标点,再通过SAS算法自动规划出路径的人机交互策略;采用路径再规划约束条件对生成的路径节点进行了合并处理。仿真实验表明,上述改进的SAS算法,有效约束了SAS算法可行解空间,降低了算法的计算量,并且减少了生成路径点的个数,缩短了数据传输时间,获得了多无人机规避突发威胁/危险、避碰的令人主观满意的再规划路径。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

基于三分支机器人关节空间轨迹规划的研究

采用分离系数方法对三分支空间机器人进行运动学数学建模,在此基础上,进行了关节空间中的轨迹规划,提出1种在关节空间应用分段低阶插值拟合路径曲线的规划算法,以改善轨迹控制精度。用计算实例验证了该算法的快速性和高精度。     

裁剪优化的Anytime算法

解决路径规划问题时,传统的Anytime算法有时候会遇到花费过多存储空间和计算时间的问题。该文提出的裁剪优化的Anytime算法旨在提高这两方面的性能。该算法在已有的Anytime算法的基础上,通过裁剪非均衡表中的节点来降低存储空间,然后通过分析裁剪后的节点信息来判断是否进入下次循环,以此减少计算时间。最后通过仿真试验,验证了算法的可行性和有效性。     

基于语义虚拟接口的三维用户界面组态

针对三维组态软件图形用户界面组态过程复杂、人机交互不自然的问题,提出基于语义虚拟接口的三维用户界面组态方法.该方法通过建立虚拟场景建模本体,借助本体语义信息辅助进行三维用户界面组态人机交互.提出虚拟接口的概念,使用虚拟接口作为场景对象人机交互语义信息的载体,用其表示场景对象之间可能的组态关系,实现了场景对象间的自动组态连接,进而实现了以简单人机交互完成复杂的三维组态任务.通过化工领域三维组态软件原型系统验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的虚拟校园漫游路径规划

针对虚拟校园中道路环境存在u型槽及狭长路径的特点,提出一种基于改进遗传算法的路径规划方案。利用网格表示校园环境,并引入障碍物顶点信息,进行校园路径信息描述。在基本遗传算法进化过程中,加入平滑算子和避障算子,对适应值逐步收敛的种群进行人工选择优化,来提高成功率和适应值。实验结果表明,该方法能够在路径规划中准确的绕开U型槽障碍,并穿过狭长路径。     

基于语义P2P虚拟学习社区的构建方法

随着系统规模的扩大,在基于P2P远程学习系统中出现学习参与者无法有效发现学习资源,同时建立的虚拟学习社区不能很好地反映参与者的动态学习特性。在分析语义网和本体建模的基础上,按照学习社区要求建立节点本体模型,提出一种基于混合模式P2P技术的远程学习系统;并在此基础上,设计实现基于语义相似度的虚拟学习社区的构建算法。     

语义网赋能建筑信息交付及模型数据模式分析

针对以建筑信息模型（BIM）进行交付的信息共享模式所依赖的工业基础类（IFC）标准行业适用性不足且难以拓展的问题,探讨在IFC基础上引入语义网实现异源数据集成共享,并于语义层面实现信息交付。首先,通过算法解析和模型转化介绍语义化建模方法,并以二层钢框架厂房结构为例对该方法进行说明;然后,通过对转化案例进行数据模式分析,以验证建筑信息交付的准确性和建筑语义的可传递性。案例实践论证基于IfcOWL本体的语义化建模方法的可实施性;通过分析该语义化模型单元实例的数据模式,探究制约该语义化建模方法赋能建筑信息交付的关键因素;针对语义化建模方法所面临的问题,提出冗余信息规避、领域本体开发和轻量化语义建模的初步解决思路。SPARQL查询实例表明,所解析的数据模式对规避冗余信息有效。因此,该方法在共享和集成建筑多源异构信息方面具有优势,能有效提升建筑信息管理的智能化水平。     

基于偏好粒子群算法的移动机器人路径规划

针对粒子群算法收敛速度快,但易陷入局部最优的问题,提出一种基于偏好粒子群算法的移动机器人路径规划方法.在对障碍物环境建模的基础上,根据避障偏好利用粒子群优化算法规划出全局最优路径.为避免搜索过程中算法陷入局部最优,采用深度优先搜索策略,保持了种群的多样性,提高了算法的搜索能力.实验结果表明:该方法能够有效地避开障碍物,并且获得较好的路径规划效果.     

应用改进随机树算法的无人艇局部路径规划

针对无人艇航速高及实时性要求高的特点,为满足路径规划需要,在经典快速扩展随机树(RRT)算法的基础上,设计一种基于改进RRT算法的局部路径规划方法,引入抑制因子、限定转角和距离启发信息,改进生长点和探索点的选择,提高了算法速度.为兼顾航行距离最短和无人艇操控性能的特殊要求,对规划路径采取多余航点处理以及考虑回转性能的平滑处理.以海上和湖上典型雷达图像的处理结果为环境模型,进行局部路径规划试验.试验结果表明:该方法可以快速完成路径搜索,在提高搜索效率的同时缩短了规划距离,优化处理后的航线更适用于无人艇的跟踪,满足无人艇规划系统的要求.     

增强D* Lite在自主移动机器人安全路径规划中应用

为了提高未知环境中自主机器人行走的安全性和路径规划最优性,提出了增强D＊Lite算法,该算法以栅格法环境建模为基础,引入障碍物尖角和结合点检测,并针对复杂障碍物的可优化路径给出路径优化方法。仿真实验结果表明,该方法可以实现移动机器人安全路径的规划和优化。     

高温混合障碍空间中的移动机器人路径规划

为了解决高温场景中移动机器人全局路径规划所面临的安全与效率问题,提出高温热源虚拟障碍的定义,建立混合障碍空间模型,将高温场景中的路径规划问题转化为高温混合障碍空间中考虑路径温度代价和长度代价的多目标优化问题. 改进NSGA-Ⅱ算法,通过选取优秀非可行解扩展种群,提高了种群多样性和进化效率,提出新的交叉和变异概率计算方法. 根据种群进化进程和个体代价函数值调整概率,实现了种群前期搜索能力和后期收敛性的平衡. 仿真所得的最优路径结果表明,该改进算法的路径长度代价虽然比原算法和其他改进算法略有增加,但温度代价大幅降低,更有效地避免了陷入局部最优.     

世界坐标系下非完整轮式移动机器人转弯轨迹的时域非微分描述方程

为了解决机器人路径规划模块在为非完整轮式移动机器人规划路径时,若要实现规划轨迹平滑且完全满足机器人的运动学约束,则需要精确的机器人工作环境的地图信息,从而大幅度地增加了路径规划算法的计算量的问题,首先利用较为粗略的环境地图信息规划路径,再将机器人转弯部分的路径进行函数插值,使整个路径规划满足机器人运动学约束且计算量增加较少.现有的机器人轨迹描述方程不能满足对机器人转弯轨迹进行精确插值的需要,因此提出分别利用曲线拟合法和泰勒插值法来构建非完整轮式移动机器人转弯轨迹的时域非微分描述方程.实验结果显示,所述机器人轨迹非微分时域描述方程可以用于对机器人路径规划的插值,降低了算法的计算量.     

面向电弧增材的单线激光扫描路径规划

为了在电弧增材制造(WAAM)过程中获取零件的形貌尺寸信息,以CAD模型作为输入,通过实验分析单线激光扫描仪的工作约束条件,实现基于单线激光的零件外形扫描路径生成算法,开展仿真与实验验证.通过多组实验获取合适的扫描距离和扫描角度作为路径规划约束,针对输入模型迭代使用最大连通区域求解算法、求解最小投影矩形、等重叠路径规划等多种方法生成单次扫描路径.对单条路径优化,使用最近点搜索和碰撞检测算法,串联生成机器人末端运动轨迹,借助仿真对轨迹进行修正.实验结果证明,该路径规划方法对电弧增材零件能够达到较好的测量精度、效率及覆盖率.测量结果可以为后续增减材复合制造过程提供丰富的轮廓信息.