基于时间窗的自动导引车无碰撞路径规划

针对柔性制造系统中自动导引车的无碰撞路径规划问题,结合预先规划算法和实时规划算法的优点,提出基于先验决策的自动导引车无碰撞路径规划方法.将Dijkstra算法和时间窗原理相结合,顺序规划各个自动导引车的路径.在已规划自动导引车路径的基础上,运用基于Dijkstra的算法继续规划下一自动导引车,实现自动导引车的无碰撞路径规划.该算法能有效避免死锁及碰撞,并保证最优化路径,能快速响应新的任务,在动态环境下具有较好的柔性.结合实例说明了该算法的实现过程,并证明了该方法具有较好的鲁棒性和柔性,同时能提高系统效率.     

基于融合任务规则优先级蚁群算法的多AGV路径规划实现研究

蚁群算法所具备的合作搜索能力被广泛用于寻找单台AGV最短路径,却不适用解决现实情况中多台AGV同时使用的问题,为此提出了融合任务规则优先级的蚁群算法实现多AGV路径规划,用于解决现实问题中多台AGV同时使用而且存在多种碰撞冲突的情形。通过将AGV运行的路径环境进行建模等针对性措施,把蚁群算法引入到AGV路径规划的现实问题中,然后考虑多AGV路径规划可能存在的不同碰撞冲突类型,并考虑不同AGV拥有不同的任务优先级的现实情况,提出了避免AGV碰撞的策略,形成了基于融合任务规则优先级蚁群算法的多AGV路径规划算法。通过仿真实验结果,证实所提出的算法可以避免多台AGV之间的路径冲突,同时利用了蚁群算法寻求最优路径的能力,改进后的蚁群算法能够用于多AGV路径规划的实际场景中。     

基于碰撞风险评估的智能汽车局部路径规划方法研究

针对结构化道路环境下智能汽车的动态路径规划问题,提出了一种基于碰撞风险评估的局部路径规划算法.利用三次样条曲线参数化表达全局路径,获取道路基准线;综合考虑车辆行驶安全性、规划路径平滑性等性能指标生成候选路径,通过归一化加权代价函数评估生成的候选路径;在全局路径信息引导下,获得当前状态下的局部最优路径.针对性能代价函数,引入风险场的概念,建立了符合行车风险客观规律的静态与移动障碍物风险模型,并结合高斯卷积建立了安全性代价函数;考虑候选路径曲率变化及全局路径追踪能力,设计了路径平滑性及偏移代价函数.仿真结果表明,提出的局部路径规划算法能够实时生成平滑、无碰撞路径,且在多种道路场景中实现对静态和移动障碍物的有效规避,满足实时性的要求.     

基于Dijkstra算法的水下机器人路径规划

为了能够实现水下机器人ROV的作业要求,将其路径规划问题分为定深度二维最优路径和不定深度三维最优路径两部分,并分别采用多边形拟合和分层多面体拟合的方法建立障碍物模型,然后通过Dijkstra算法分别求出最优路径。本文用实例证明了该方法的正确性和有效性,从而为遥控水下机器人提供了路径指引和参考,实现了水下机器人从起始无碰撞到达目标点的路径规划,并为进一步实际应用奠定了理论基础。     

沿全局最优路径滚动避障的车间机器人导航研究

为了减少机器人在车间工作时的路径长度、提高行驶安全性,提出了全局规划和局部滚动避障相结合的机器人导航方法。对车间静态环境进行全局路径规划,在传统蚁群算法基础上,在转移概率中引入节点被访问次数作为新启发因子、同时引进随机选择策略和"回退-惩罚"策略,从而提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划方法。对车间动态环境进行局部滚动预测避障,分确定和不确定运动提出了碰撞预测和碰撞避免策略,实现了沿全局最优路径滚动避障行驶。经仿真验证,改进蚁群算法规划出的路径比传统方法缩短了42.3%;在车间动态环境下,机器人使用滚动预测避障策略可以沿着最优路径安全到达目标点,实现了机器人在车间动态环境下安全导航。     

基于A~*算法的空间机械臂避障路径规划

针对空间机械臂在轨操作任务需求,提出一种基于A*算法的避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物几何特征,对机械臂模型和障碍模型进行简化。通过研究机械臂本身所固有的几何特性,根据障碍物的位姿坐标,分析机械臂各杆件与障碍物发生碰撞的条件,进而求解空间机械臂的无碰撞自由工作空间。在此基础上,利用A*算法在空间机械臂的自由工作空间进行无碰撞路径搜索,实现了空间机械臂的避障路径规划。通过仿真试验验证了基于A*算法的空间机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性。     

AUV避障路径动态快速规划算法研究

为提高AUV避障路径规划的快速性，提出一种基于最小安全会遇距离的避障路径动态快速规划算法。根据AUV和目标船的会遇态势动态评估碰撞风险，通过设定最小安全会遇距离实时解算避障航路点位置。为验证算法的有效性，针对某型AUV设计空间制导与控制算法，并基于MATLAB/Simulink仿真平台构建仿真环境。仿真结果表明，所提避障路径动态快速规划算法能够实现复杂会遇局面下的快速路径规划，有效提高了AUV航行安全性。     

复杂环境下的装配路径求解与优化

针对三维复杂环境下的装配路径规划问题,运用栅格法建立了规划空间模型,基于蚁群算法求解出了一条避开障碍物的初始路径;对求解得到的装配初始路径,提出采用二分法插值优化方法缩短装配路径长度,在规划过程中采用目标零件与障碍物的轴向包围盒进行避障。对装配路径的求解及优化进行了实例测试,获得了一条无碰撞的最短的平滑路径,验证了算法的有效性和可行性。     

基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢及转弯次数多等问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法将栅格法建立的环境模型划分为3种不同搜索区域,运用数学模型按距离比值方法对初始信息素差异化分配,避免蚂蚁前期盲目性搜索;基于可选孙节点个数的区域安全信息和转角启发信息选择下一子节点,并构造目标性启发函数,有效减少蚂蚁陷入死锁次数,提高路径平滑性和目标导向性。采用"狼群分配策略"更新信息素,加快路径的优化。在动态路径规划中,根据滚动窗口的信息检测与碰撞预测,对不同的碰撞类型实施有效的避障策略。仿真结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯次数更少,能够有效避开静态及动态障碍物,具有较好的全局优化性,验证了改进蚁群算法在静态及动态路径规划下的可行性和优越性。     

基于动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法的水稻机器人路径规划

为了有效提高水稻机器人路径规划精度,提出了 一种基于动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法的水稻机器人路径规划方法.首先,构建基于碰撞威胁度、路径长度和路径平滑度的极坐标水稻机器人路径规划模型,在降低问题求解维度的同时,提高了机器人路径规划的可行性.其次,设计动态自确定并行模糊聚类鸡群优化算法(DMCSO),该算法利用动态...     

交互式虚拟装配路径规划及优选方法研究

给出了虚拟装配环境下基于人机交互的装配路径规划方法，根据实际需要提出了针对交互式虚拟装配路径规划方法的装配路径优选算法，优选算法基于虚拟装配路径节点投影，能够有效消除由于虚拟装配环境下触觉缺失而造成的路径抖动以及折返现象。实例验证以及实验结果表明，交互式虚拟装配路径规划及优选方法有效可行，能够满足虚拟装配系统的需要。     

基于改进A*算法的AGV路径研究

路径规划能力是AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引运输车)系统智能化程度的体现。在众多算法中,A~*算法使用代价消耗估算方式达到较快的计算能力,被广泛应用于AGV的路径规划中,但仍存在局部最优的规划问题,规划的路径上存在冗余节点和较多不必要拐点。为减少运输路径中的总能耗,缩短路径总长度和减少AGV转弯次数,采用分裂和筛选的方案对传统A~*算法进一步优化,提出改进A~*算法,使其在实际工作环境中搜索更加迅速、考虑更加周密。在传统A~*算法基础上,在未知节点的启发函数里增加转弯权值,可以在计算规划过程中考虑转向所带来的消耗,从而减少转弯次数。使用任务分裂方案可以尽可能多地选择出较优路径,其中的最优解能够实现得转弯较少,展现出比较平滑的线路。基于Ubuntu下ROS系统版本进行仿真,对比实验结果表明,改进A~*算法在规划时间、总行程以及转弯消耗等方面都优于传统A~*算法,提升了AGV的实际运行效率,减少了AGV小车的耗能,可以缩短路径搜索规划时间,更符合工厂环境对AGV的需求。     

基于粒子群优化算法的小型足球机器人路径规划

为了解决足球机器人无法躲避动态障碍物和容易陷入局部极值的问题,在深入研究粒子群优化算法的基础上,提出了采用栅格法与粒子群优化算法相结合的路径规划算法。首先采用栅格法对小型足球机器人工作环境构造模型,再利用改进的粒子群优化算法进行最优路径搜索。该算法实现简单,收敛速度快,不易陷入局部极值,不仅能够满足足球机器人实时动态的路径规划要求,而且能满足不同环境下的路径规划要求。仿真实验表明,该方法可以很好地应用于足球机器人的路径规划中。     

基于遗传算法的深海集矿车避障路径规划方法

本文主要研究和利用遗传算法实现深海集矿车避障路径规划的方法。将连续的路径离散化，并用随机数模拟各路径种群。把二维的路径转化为一维，生成简单的路径基因，提出了物理意义明确的适应函数和相应的变异算子，从而引导遗传算法快速收敛于最优解。实验仿真表明，该算法能够快速、稳定的搜寻到所需的最佳路径。     

基于改进蚁群算法激光导航轮式机器人路径规划

针对激光导航轮式机器人在复杂环境中路径规划原始算法存在路径较长和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进蚁群算法。在实际算法中,先利用MAKLINK图论建立AGV运行环境的空间模型,接着用Dijkstra算法搜索优化路径;然后,在Dijkstra算法的基础上采用蚁群算法搜索最优路径;紧接着,在改进蚁群算法中,优先选择搜索前后两节点同起点到终点夹角一致或相差不大的后一个搜索节点,获取新的信息素更新策略,并进行角度的初始化和信息素计算;最后,在Matlab上完成算法的编写并得到仿真结果。结果表明,改进蚁群算法路径优化性能更好,对实际环境中机器人的路径规划具有指导意义。     

基于改进 RRT ∗ 算法的智能轮椅全局路径规划研究

现实环境中智能轮椅大多数处在复杂场景下工作,其自主导航时对路径安全性等要求较高。 渐进最优随机搜索树 RRT ∗ 算法 基本满足移动机器人最优路径规划,但由于智能轮椅本体较大,容易与环境较近接触,因此可对环境模型进行膨胀并定义不同搜索步 长,使其规划出的路径远离障碍物。 其次为保证用户在使用智能轮椅导航时能够获得更高的舒适性,更高效的到达目的地,而借用启 发式约束采样思想和人工势场中引力场思想修剪此算法规划时的冗余节点,从而减小系统运行内存,随后结合轮椅的最小转弯半径, 提出最小段路径曲率约束策略和三次 B 样条曲线算法对路径进行平滑处理,使其更加适合轮椅行驶。 最终在 MATLAB 和 Gazebo 仿真 平台对改进前后算法对比实验,并将本文算法应用与智能轮椅实体上,试验结果表明,该算法能够有效解决智能轮椅全局路径规划问 题,能够明显提升全局路径规划效率,具有一定安全性,可为其移动机器人领域提供有效参考。     

基于A*

针对二维栅格地图下,移动机器人以最短路径遍历所有目标点的路径规划问题,提出一种基于启发信息扩展节点的 A*     

基于某种生物启发式算法的无人机航迹规划

无人机航迹规划问题是无人机实现自主飞行的重点和难点,本文提出了一种基于海洋生物启发式的算法,并将其应用于无人机航迹规划中。首先对飞行过程中的约束条件与威胁环境进行分析与建模,使用合适的规划空间方法,将种群初始化,根据位置更新策略不断进行种群迭代,使种群逐渐向最优解进化。仿真实验表明,该算法可有效提高全局搜索能力,避免陷入局部最优解,算法具有快速收敛和可靠性的特点,为无人机航迹规划研究提供了新思路。     

基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法

针对电网巡检机器人存在避障能力低下和路径规划不合理的问题,研究基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法.利用时间栅格法标识工作空间内障碍物,构建机器人电网巡检环境信息,通过最优搜索避障路径算法,全局规划机器人到达目标点的路径,结合改进势场法,通过调整斥力和引力势函数,计算合力实现机器人的局部避障及避障路径规划,形成全局和局部相结合的避障方法.试验结果表明,躲避静态障碍物和动态障碍物的平均躲避成功率分别为 ９８．３７％ 和 ９６． １２％ ,避障路径规划平均耗时为 １.５６ s ,具备快速、高效、精准的避障及路径规划能力,可提升机器人的动静态障碍物避障能力和路径规划效率.