基于补偿模糊神经网络的自主导向车路径规划

针对常规模糊神经网络的不足,提出了补偿模糊神经网络算法的自主导向车路径规划方法。该网络对介于最坏和最好输入的情况制定一个相对折中的方案。最后给出了有障碍物的环境中路径规划的仿真结果,结果表明此方法是可行的,并能有效地提高算法的收敛速度。     

改进模糊神经网络的自主导向车路径规划

自主导向车(AGV)在工业中得到广泛的应用,包括机械加工、原料及产品运输和冶金自动化等.在AGV路径规划中,为弥补传统模糊神经网络的不足,提出了补偿模糊神经网络算法;依据碰撞危险度的概念,为该网络制定一个折中的方案.最后给出了有静态和动态障碍物的环境中路径规划的仿真,验证了该算法提高收敛速度的有效性和避障的可行性.     

虚拟人群仿真的路径规划新算法

提出了一种用于虚拟人群仿真的路径规划新算法.该算法由全局路径规划模块和局部避碰模块组成.全局路径规划模块利用具有最短距离约束的Delaunay三角形方法分割虚拟环境,并由具有距离信息的单元入口图进行表示;局部避碰模块利用相互速度障碍物方法,并加入了停止规则.实验结果表明:通过对具有距离信息的单元入口图的遍历可获得并存储具有最短距离值的路径,个体通过查询该图即可获得有效全局疏散路径从而实现全局导航;相互速度障碍物方法实现了虚拟人之间,虚拟人与静态障碍物之间的避碰,而停止规则的运用彻底消除了抖动现象.该路径规划新算法实时模拟了人群疏散的运动过程,较真实地再现了疏散特性.     

一种基于遗传算法参数优化的改进人工势场法

人工势场法是一种简单有效的移动机器人路径规划算法.针对传统人工势场法在路径规划中的一类目标点不可达问题,提出了一种在局部最小点改变斥力角度和设定虚拟最小局部区域的解决方案,同时采用遗传算法对改进算法中斥力改变角度以及虚拟最小局部区域的半径两个参数进行优化.仿真实验说明本文所提算法能在起点和终点之间规划出一条简捷、光滑和安全的路径.      

基于集员滤波的移动机器人动态环境建模

针对移动机器人动态环境建模中动态的障碍物/目标跟踪定位问题,提出了一种采用集员滤波框架来解决动态障碍物/目标跟踪的方法.与传统的概率估计方法相比,该方法无需噪声的概率先验假设,仅要求噪声未知但有界,从而保证了方法的普遍性和实用性,且能够获得动态目标的状态或参数的不确定性偏差边界,有利于与后继路径规划和运动控制的结合,以提高机器人自身的稳定性和性能.此外,该方法对于跟踪过程中突发的传感器故障或数据丢失具有一定的容错和处理能力.针对多个动态目标以不同形式运动以及测量信号丢失的情况,对移动机器人的目标跟踪问题进行了相应的仿真,仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性.     

人工势场与蚁群算法结合下的移动机器人路径规划研究及其仿真

针对现代移动机器人路径规划中的蚁群算法收敛速度比较慢,并且容易陷入局部最优的问题中,提出了基于势场蚁群算法的多机器人编队研究。此算法通过机器人、人工势场力和目标的距离时间机器人移动及避障综合启发信息的创建,并且通过蚁群搜索机制处于未知环境中,对机器人通过起始位置到目标位置全局的最优路径进行寻找。所提出的算法能够有效结合人工势场法及蚁群算法,从而有效提高传统蚁群算法对于最优路径搜索的效率。最后,利用仿真实验对提出算法在机器人编队规划过程中的有效性进行了全面的仿真。     

基于深度强化学习技术的变电站巡检机器人的路径规划研究

由于机器人的路径规划能力强弱决定着变电站巡检机器人的作业质量,针对当前的变电站巡检机器人路径规划误差大、效率低下的问题,设计了改进型卷积神经网络GNN与Q网络相结合的高效规划路径巡检机器人。解决巡检机器人在复杂环境下克服运动路径规划中遇到的障碍,提高变电站巡检机器人的工作效率。使用深度强化学习技术以提高机器人在巡检环境中的探索能力和自学习能力,降低巡检机器人路径规划时间,路径规划精准度达到98.3%。为变电站巡检机器人智能化巡检奠定了基础,为变电站无人化的实现提供智能解决方案。     

地下巷道动态受限空间移动装备路径规划研究

传统地下移动装备自主导航主要依靠预先建立的静态地图做出全局路径规划,在遇到突然出现的障碍物时容易产生振荡的轨迹,导致行驶路线无法被执行。为解决上述问题,提出了在全局路径规划的基础上增加改进TEB(Time Elastic Band)局部路径规划,并对TEB算法增加曲率约束、急动度约束、末端平缓约束和能耗约束,以适应地下巷道环境。试验结果表明：改进TEB算法产生了适应度更高的轨迹,有效地缩短了路径长度,降低了速度的跳变;优化后的路径平滑性得到提高,与目标点的偏差减小,并在运行效率方面比传统TEB路径规划有所提高,改进前的平均路径代价值为23.09,改进后的平均路径代价值为10.19,总体代价值降低了55.87%。     

高速公路绿篱修剪机器人手臂避障路径规划

针对非结构环境下高速公路绿篱修剪机器人手臂实时准确避障问题, 提出一种基于扰动人工势场法的避障路径规划解决方法.根据绿篱隔离带与障碍物分布情况, 设计智能修剪机器人执行机构, 构建包络障碍物简化模型, 分析机械臂与障碍物的碰撞条件, 求解机械臂在修剪过程中的避碰空间.引入斥力场调节策略来优化势场模型, 建立斥力场扰动机制调整斥力影响方式, 消除传统算法中的局部极小点、目标不可达等现象.在避碰空间内, 应用扰动人工势场法对机械臂进行路径规划仿真, 仿真结果表明, 机械臂跳出局部极小点, 灵活顺利避障, 成功抵达目标点, 验证了该方法的有效性和可行性.      

基于改进粒子群优化算法的机器人路径规划

提出了一种改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划方法。该方法首先将粒子群分成两组,对其中一组加入变异算子,能提高种群的多样性和避免粒子群优化算法的早熟。该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快。仿真实验结果获得了从起点到终点的无碰撞路径,证实了该方法的有效性和可行性。     

Construction Robot Path-Planning for Earthwork Operations

In developing an intelligent mobile construction robot, a navigation system that can provide an effective and efficient path-planning algorithm is a very important element. The purpose of a path-planning method for a mobile construction robot is to find a continuous collision-free path from the initial position of the construction robot to its target position. This paper presents an improved Bug-based algorithm, called SensBug, which can produce an effective path in an unknown environment with both stationary and movable obstacles. The contributions, which make it possible to generate an effective and short path, are an improved method to select local directions, a reverse mode, and a simple leaving condition. Some emerging technologies that can be used for implementing an intelligent construction robot are introduced in this paper.     

南方稀土矿山废弃地生态修复技术进展

我国南方长期开采稀土矿山对当地生态环境系统造成严重破坏,由此产生大面积的稀土矿山废弃地及严重的环境问题.分析了稀土矿山废弃地的形成原因,介绍了矿山废弃地的生态环境问题,综述了国内外修复稀土矿山废弃地的研究成果和改良土壤、恢复植被及微生物修复技术的研究现状,对稀土矿山废弃地未来的生态修复研究提出了需要加强关注的建议.      

井下GSM移动信号覆盖系统工程应用

根据某铜业公司井下通讯的需要,结合楼宇用天线覆盖、隧道用泄漏电缆覆盖的特色,并根据井下巷道的特点,实现地面与井下通讯,系统采用GSM移动信号覆盖技术及时获取有效信息,为矿区的生产调度、提高生产效率和保障安全生产起到了重要的作用。     

江西有色金属矿区废弃地综合利用生态恢复评价

近年来,随着土地资源供需矛盾的紧张加剧和废弃矿区生态环境的持续恶化,加强对矿区废弃地的修复治理已成为江西经济社会发展亟待解决的重大问题。文章运用AHP 法和模糊综合评判法对矿区废弃地的综合利用进行方案优选和生态恢复效果的综合评价,为有色金属行业转型升级提供政策建议。针对矿区废弃地采场、排土区、尾矿区特点以及不同污染程度选择合适的综合利用方案,以德兴铜业为例阐述了生态恢复治理的具体实施。     

基于关键链的地下矿采掘计划编制优化方法

为了解决传统地下矿采掘计划编制中存在的最短工期不可控、作业成本较高的问题,以最大化减少工期为目标,提出了一种资源约束下的采掘计划关键路径自动搜索方法。首先,根据作业之间的逻辑衔接关系自动生成采掘计划网络图,并为其添加资源约束;然后,根据工序顺序表和计划衔接表中的信息确定每个采场执行的工序,且不同工序按照不同的资源配置规则来分配优先级;最后,更新网络图,以当前作业为初始节点,采用改进的深度优先搜索算法遍历有向图,递归查找全部采掘路径,其中耗时最长的路径为关键路径,即资源约束下的最短工期。研究结果表明：运用资源约束下的关键路径自动搜索方法来实现采掘计划优化,缩短了计划编制的时间和采掘计划的工期,降低了作业成本。以乌拉特后旗紫金矿业三贵口矿山采掘计划编制为例,证明该方法能够有效优化矿山采掘计划。     

一种基于粒子群参数优化的改进蚁群算法及其应用

针对现有基于粒子群参数优化的改进蚁群算法耗时较大的问题,提出了一种新的解决方案.方案中采用一种全局异步与精英策略相结合的信息素更新方式,同时合理减少蚁群算法被粒子群算法调用一次所需的迭代代数.对日本旭川垃圾场巡查机器人路径规划问题仿真求解的结果表明,与其他算法相比,该改进算法具有比较明显的速度优势.      

露天矿电铲铲装移动轨迹规划研究

自主铲装技术是未来露天矿智能开采的核心环节之一。为提高电铲在自主铲装过程中的工作效率,提出了一种电铲铲装移动路线的优化方法。在已知电铲工作区域的基础上,基于贪婪算法规划出电铲移动次数最少的作业位置集;在给定起始挖掘点的基础上,使用遗传算法生成电铲铲装移动最短路径,并规划每个位置对应的挖掘区域;最后结合电铲作业的相关几何约束,进一步优化电铲移动路径并调整相应挖掘区域规划,形成最终的电铲作业最优轨迹。试验结果表明,生成的电铲移动路径总距离短,挖掘区域规划符合实际生产要求,该研究结果可为自主铲装电铲的移动轨迹规划提供指导。     

基于RS和GIS技术的生态环境影响回顾性评价——以福建紫金山矿区为例

在实际调查的基础上,采用RS、CIS等高新技术相结合的方法对福建紫金山矿区的生态环境信息进行解译提取和分析对比。结果表明,紫金山矿山严发对矿区生态环境造成了一定程度的破坏,植被覆盖率降低．土地利用类型也发生了转变,土壤侵蚀作用增强,评价区周边侵蚀类型和强度变化不大。