基于邻域拓展的静态路径规划A*算法研究

为了解决传统的A*算法搜索自由度低,规划出的路径长度长且转角大的问题,提出了一种改进的A*算法.改进算法将传统的8邻域搜索拓展到24邻域,并利用引导向量优化邻域数量,提升搜索效率;采用路径平滑算法消除路径中的冗余节点,优化平滑路径.在不同障碍率、不同栅格地图等12种模拟场景下的100次有效实验与真实地图下的20次有效实...     

一种基于双层插值的路径规划及跟踪算法

针对基于栅格地图的经典路径规划算法的不足,提出了一种双层插值的路径规划算法——T* 算法． 算法首先应用快速行军插值法生成目标波形图,波形图假设波以目标点为中心经四个邻节点向外扩散且沿波传播方 向栅格效用值单调递增;然后在生成的目标波形图上采用线性插值法,从机器人当前位置沿着波逆向搜索一条到达 目标点的平滑路径;得到规划的路径后,针对非完整约束的移动机器人,采用改进的虚拟车辆方法跟踪生成的路径． 实验验证了算法的有效性．     

基于蚁群算法的移动机器人多目标路径规划

迫于工作空间的限制以及对绿色生产理念的追求,在智能制造等领域人们通常需要机器人并行地执行多个任务,因此研究机器人的多目标路径规划更加符合实际需求.针对栅格模型中四、八邻域搜索方向较少的问题,提出了改进的十六邻域搜索方法;同时通过删除冗余转折点对路径进行了平滑处理,改善了路径存在的锯齿效果;结合蚁群优化算法与Dijkstra路径搜索算法,提出了一种多目标路径规划方法.在几种障碍环境中进行了测试,结果表明,上述算法能较好地适应各种不同的地图,即使是复杂度较高的地图,所提算法也能有效地找到一条较优的路径.     

机器人在已知三维自然环境中的路径规划算法

研究了移动机器人在三维环境的路径规划问题,针对该问题中存在环境适应性和全局性差的不足,对人工势场法进行改进,提出了一种新的路径规划的算法.该算法首先对已知的三维自然环境进行栅格化,建立栅格运行费用的评估模型,计算每个栅格的运行费用;然后依据栅格的运行费用建立斥力场,以目标点为中心的建立引力场,同时提出解决局部最小值的问题的方法;最后将两者合力的方向作为移动机器人在该点的路径走向,规划出一条从起始点到目标点的运行费用较低的路径.仿真实验结果表明,该算法能有效降低运行费用,适应性和全局性好,适合应用于移动机器人在三维自然环境中的路径规划.     

基于16方向24邻域改进蚁群算法的移动机器人路径规划

为了提高蚁群算法的路径寻优效果和搜索效率,提出一种改进的蚁群算法,用于移动机器人在栅格环境下的路径规划.在标准蚁群算法中,蚂蚁的搜索方式一般是4方向4邻域或者8方向8邻域,在此基础上提出一种16方向24邻域的蚂蚁搜索方式,给出蚂蚁的移动规则;针对启发信息,结合向量夹角的思想设计2种启发信息的计算方法,通过实验分析两种计算方法的使用特点;在转移概率部分引入转移概率控制参数,通过调整转移概率控制参数可以调控算法的搜索范围.最后,在不同规模的栅格地图环境下,通过实验仿真验证所提算法的有效性.     

基于双向动态跳点搜索算法的AGV路径规划研究

针对复杂大地图环境下自动导引车路径规划的实时性问题,提出了一种双向动态跳点搜索算法.首先,改进跳点扩展策略,从规划空间的起始点和目标点同时搜索路径;其次,优化跳点筛选规则,动态定义启发式搜索的 目标点,引入当前跳点的父节点作为相对方向上跳点扩展的目标点;最后,为验证算法的有效性,开展了仿真和实验研究,使用不同尺寸的栅格地图进行仿真.结果表明,与跳点搜索算法相比,所提算法平均路径搜索时间缩短了 33.18％,平均搜索节点数减 少了 66.77％.     

改进蚁群算法在迷宫路径寻优中的应用研究

针对机器人在障碍环境下寻找最优路径的问题,提出了一种动态环境下的机器人路径规划的仿生算法.该算法采用栅格法对场地建模,并模拟蚂蚁的觅食行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索.搜索过程采用了概率搜索策略和自适应调整信息素的方法,使得搜索策略更有效.仿真实验结果表明,在场地复杂的情况下,该算法可以有效地规划出最优路径.     

一种基于改进RRT*的全局路径规划算法

针对传统RRT*全局路径规划算法在多障碍物复杂环境中搜索效率低、占用内存过大、搜索路径不平滑等问题,提出一种基于简化地图的区域采样RRT*算法(simplified map-based regional sampling RRT*,SMRS-RRT*).首先简化处理全局栅格地图,在此基础上寻找从起点到目标点的最优路径点...     

一种混合路径规划方法在轮式机器人中的应用*

针对目前机器人在局部路径规划和全局路径规划中存在的问题,提出了一种混合路径规划方法,构建了机器人运动模型与障碍物扩展模型,机器人在栅格地图上沿全局规划路径向目标点移动时,在线实时规划出局部临时目标点以避开探测到的障碍物。最后证明了该规划方法的时间收敛性,并在双轮差速驱动机器人Pioneer 3-DX实验平台上验证了方法的有效性。     

一种改进的机器人路径规划蚁群算法

描述了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法．该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模．通过模拟蚂蚁的觅食行为,使蚂蚁在起始点和目标点之间采用折返的方式完成最优路径的搜索,增强了蚂蚁搜索的多样性;搜索过程采用“惯性原则”和最大信息素搜索策略,使蚂蚁对最优路径更为敏感;同时,根据信息素在栅格模型中散播的特点,提出一种新的信息素更新策略和散播方式,加快解的收敛速度．仿真结果验证了该算法的有效性,即使在障碍物复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径．     

栅格图特征提取下的路径规划建模与应用

在静态环境下的自动导引车辆（Automated Guided Vehicle,AGV）路径规划问题中,由于规划的路径节点过多,导致车辆的运行效率降低,损耗增加。为此,提出了一种新的栅格建模方法来模拟车辆运行环境,利用蚁群算法对新的栅格环境进行路径规划,对蚁群算法的收敛性进行证明。从栅格图中提取出障碍物的顶点作为新的备选点来规划路径,减少了蚁群算法中要搜索的节点数目。结果表明,新的栅格法建模可以应用于蚁群算法的路径规划中,并提高算法的收敛速度,减少AGV方向变化的次数,在综合性能上优于传统栅格建模方法。     

面向平层多房间的内墙作业移动机器人路径规划

本文针对多房间的移动机器人内墙作业的路径规划任务,提出一种两阶段路径规划方法.第1阶段针对沿墙作业过程中环境存在灰尘或雾气造成的传感器失效问题,以及房间多出口时路径规划不完整问题,我们提出起点自动选择沿墙路径规划方法,基于栅格地图离线生成沿墙规划路径.第2阶段,针对点到点路径规划过程中的动态避障问题,我们提出一种基于PSAC (prioritized experience replay soft actor critic)算法的点到点路径规划方法,在软行动者-评论家(soft actor critic, SAC)的中引入优先级经验回放策略,实现机器人的动态避障.实验部分设计了沿墙路径规划对比实验和动态避障的对比实验,验证本文所提出的方法在室内沿墙路径规划和点到点路径规划的有效性.     

基于并行-交替式双向JPS算法的机器人路径规划

针对跳点搜索（Jump Point Search,JPS）算法在障碍物位置随机的栅格地图中路径规划时间较长的问题,提出了并行-交替式双向跳点搜索（Parallel Alternate Bidirectional Jump Point Search,PA-BJPS）算法。首先,在起始点与目标点间确定一个中心热点区域;其次,采用改进了预计代价函数的并行式双向跳点搜索算法,分别规划从起始点抵达中心热点区域以及目标点抵达中心热点区域的路径;然后,采用交替式双向跳点搜索算法,规划中心热点区域内部的路径;最后,提出迭代式路径修正方法来改良危险路径,并采用3次B-样条曲线替代拐角来平滑路径。仿真结果表明,并行-交替式双向跳点搜索算法有效地缩短了路径规划时间,同时提高了路径的安全性和平滑性。     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

Global path planning for mobile robot with grid-type world model

This paper presents a new methodology for global path planning for an autonomous mobile robot in a grid-type world model. The value of a certainty grid representing the existence of an obstacle in the grid is calculated from readings of sonar sensors. In the calculation, a way of utilizing three sonar sensor readings at a time is introduced, resulting in a more accurate world model. Once the world model is obtained, a network for path planning is built by using the model. The global paths, defined as the shortest paths between all pairs of nodes in the network, are calculated. A fast algorithm using a decomposition technique is proposed for real-time calculation. The new methodology has been implemented on the mobile robot whose role is to transport materials in a flexible manufacturing system. The results show that the proposed method of certainty grids satisfactorily represents a precise environment, including the locations of obstacles. Thus, the robot successfully comprehends its surroundings, and navigates to its destinations along optimal paths.     

基于生物启发模型的AUV三维自主路径规划与安全避障算法

针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题,在三维栅格地图的基础上,给出一种基于生物启发模型的三维路径规划和安全避障算法. 首先建立三维生物启发神经网络模型,利用此模型表示AUV的三维工作环境,神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应;然后,根据神经网络中神经元的活性输出值分布情况自主规划AUV的运动路径.静态环境与动态环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在AUV三维水下环境中路径规划和安全避障上的有效性.     

融合改进A*与DWA算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下实现全局路径最优、未知环境下动态实时避障这一路径规划需求,对传统A*（A-star）算法进行改进,并融合动态窗口法（DWA）实现动态实时避障。首先分析栅格环境下的障碍物占比,将障碍物占比引入传统A*算法,优化启发函数h(n),从而改进评价函数f(n),提高其在不同环境下的搜索效率;其次针对复杂栅格环境下传统A*算法优化后的轨迹与障碍物顶点相交问题,优化子节点选择方式,同时删除路径中的冗余节点,提高路径的平滑度;最后融合动态窗口法,实现复杂环境下移动机器人的动态实时避障。通过MATLAB下的对比仿真实验表明,改进算法在轨迹长度、轨迹平滑度以及历经时间上得到优化,满足全局最优且能实现动态实时避障,具有更优秀的路径规划效果。     

基于双目视觉的无人船障碍物探测与地图构建

在无人船的巡航过程中，如何探测和躲避障碍物是必须解决的问题。由于无人船自主巡航依赖于其自身对所处环境的精确探测，而目前一般采用的超声波或雷达技术探测距离和精度较低，避障功能弱，因此需引入视觉方法来提升避障精度，并用于轨迹生成、定位或路径规划。本文为无人船搭建双目视觉系统，提出采用双目直接稀疏里程计算法构建无人船所处三维空间模型，将构建的三维点云图转化为二维网格图并标记障碍物，为避障系统进行路径规划提供障碍物数据。实验结果表明，该系统对真实河流环境进行了地图构建，并解决了水上环境构建存在的“虚拟障碍”等问题。     

多策略蚁群算法在机器人路径规划中的应用

在二维环境中,蚁群算法规划路径时易出现收敛慢,搜索得到的路径是次优路径等问题。针对这些问题,提出一种新式多策略改进的蚁群算法以提高路径寻优性能和搜索效率。根据当前栅格相对于起始点的位置采用非均匀信息素的分布方式,使得优势栅格的初始信息素浓度较高,避免蚂蚁盲目搜索;采用定向邻域扩展策略重新定义蚂蚁移动规则,进一步缩短路径并提高搜索效率;利用角度引导因子增加终点的指导作用,增加障碍物影响因子避免路径陷入死锁以及降低曲折路径的出现率;采用双层精英蚁策略加大最佳路径的信息素含量,防止算法陷入局部最优,提升算法收敛性。实验结果表明,经过改进后,算法的寻优性和收敛能力都得到了极大的提升。