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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
使用遗传算法规划移动机器人路径   总被引:16,自引:0,他引:16  
提出了一个基于遗传算法的移动机器人路径规划方法。该方法在对自由空间进行链接图法建模的基础上,先用网络图最短路径算法进行粗路径的搜索,然后再利用遗传算法进行路径点的调整,从而规划出机器人的行走路线。通过对路径点的编码处理,使得仅使用简单遗传算法就能对路径规划问题进行求解。仿真结果表明,该方法简单易行,并且所规划出的路径的质量有所提高。  相似文献   

2.
为缩短数控(NC)加工时间和提高加工效率,提出了一种新的基于遗传算法的刀具路径优化排布方法.该方法以加工代码分析为基础,将刀具路径分解为一系列切削路径组和对应的辅助运动路径,根据加工类型将切削路径细分为开放式切削路径和封闭式切削路径.构造了一种新的分段染色体模型,将染色体分为主节和附加节,用不同的编码方法对开放式切削路径和封闭式切削路径进行编码表示.采用改进的遗传算法,对分组后的切削刀具路径进行优化运算,得到了刀具路径排布的近似最优解.实验结果表明,该方法具有良好的优化效果,可以明显缩短辅助运动路径的总长度,减少加工时间.  相似文献   

3.
针对机器人的路径规划,提出了一种将粗糙集和微种群遗传算法相结合的路径规划算法,该算法采用栅格法划分机器人的工作空间,十进制路径编码方式,在粗糙集生成初始路径的基础上,通过运用微种群遗传算法对这些初始路径进行优化后,得到了一条最优或近似最优路径,在Matlab环境进行的机器人路径规划仿真实验中,笔者用到的微种群遗传算法与一般遗传算法相比,具有优化效果明显,环境适应性强等优点,能够有效地提高机器人路径规划速度,结果表明作者提出的方法是正确和有效的。  相似文献   

4.
对绿色车辆路径问题的发展形势进行了分析.阐述了绿色车辆路径问题的起源,梳理了绿色车辆路径问题的研究热点,将其划分为最小化燃料消耗的绿色车辆路径问题、考虑污染路径的绿色车辆路径问题、结合新能源车的绿色车辆路径问题这3个研究的主要阶段,指出了绿色车辆路径问题研究的不足和未来可能的研究方向.  相似文献   

5.
数控铣削中刀具路径的拓扑分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对计算机辅助制造中数控铣床上常用的三种刀具路径进行了拓扑分析,给出了不同路径拓扑的残留高度计算公式,并对影响粗糙的因素进行了讨论,该公式可用于表面粗糙度的预测,最后,提出了一种自适应刀具的路径的设想。  相似文献   

6.
磁引导AGV(自动引导车)系统作为一种实用且相对稳定的引导系统被广泛应用于工业中。在应用中由于系统的建模误差,外界干扰及其他不确定因素,小车会出现偏离其规划路径的情况。为改进偏离误差,对AGV系统中路径导航模块进行了改进,建立了一个利用模糊控制器来实现在路径规划中进行路径校正的系统,并对系统进行了建模与仿真分析实现。由实验结果分析,系统能够较好地进行路径的校正与跟踪。  相似文献   

7.
未知环境下移动机器人路径规划方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
路径规划是研究自主移动机器人技术中的一个重要领域,一般地可分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划两种类型.对未知环境下移动机器人路径规划的方法和发展现状进行了总结,指出了各种方法的优点与不足.最后对移动机器人路径规划的发展趋势进行了分析.  相似文献   

8.
移动机器人路径规划仿真平台设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
路径规划问题是智能机器人研究的关键问题之一。笔者开发了一个智能机器人路径规划的仿真平台,该系统可用作机器人离线路径规划研究。系统的路径规划器首先将障碍物体变换到位姿空间中,再在位姿空间中进行路径搜索,根据指定的机器人起始位置及目标位置产生准优化路径。主要应用时变势场法、遗传算法、栅格法3种规划算法对机器人行走路线进行了模拟。同时,提出了一个有效的引入遗传算法的(FNA)算法,并给出了仿真结果。  相似文献   

9.
两栖仿生机器蟹的单足路径规划和生成   总被引:3,自引:1,他引:3  
以两栖仿生机器蟹为对象,对步行足单足的路径规划和生成问题进行了探讨,通过对步行足足尖点路径所需满足的条件的分析,分别对处于摆动相和支撑相的步行足采用六次和五次多项式逼近的方法得出了单足路径的一般性表达式,在支撑相路径规划时,采用了相对运动法,采用这种多项式逼近的方法,结合一个算例对两栖仿生机器蟹的单足路径进行了规划和生成关节控制量的运动学反解,通过计算机仿真得到的结果验证了此种路径规划方法能够得出良好的足尖路径曲线,以及良好的起落特性,可以应用于两栖仿生机器蟹的单足控制当中。  相似文献   

10.
为研究应力路径对长期变形的影响,利用WF应力路径试验仪,采用分级加载的方式,对天津滨海新区吹填土进行了减P路径(DEP)、等P加载路径(CNP)、增P加载路径(INP)3种应力路径下的蠕变试验。试验结果表明,在相同偏应力条件下,DEP、INP和CNP 3种应力路径下的蠕变应变值依次减小,蠕变稳定阶段变形速率按DEP、CNP、INP 3种应力路径的顺序依次增大;减P和等P应力路径下的蠕变试验中,孔隙水压力均为负值,且随着偏应力的增大而减小,而增P应力路径下蠕变试验中,孔隙水压力随着偏应力的增大而增大;减P和等P加载路径下长期强度高于增P应力路径下的长期强度。最后,运用二次多项式对3种路径应力应变等时曲线进行了拟合,效果较佳。  相似文献   

11.
为了合理规划最优路径,满足实际应用的需要,对基于改进路网分层算法和A*算法的最优路径进行了研究。首先分别改进了路网分层算法和A*算法,然后提出了一种融合改进路网分层算法和改进A*算法的最优路径算法,并给出了最优路径算法在GIS平台上的实现过程。最后将该算法应用于苍南电力有限责任公司,结果表明,与传统A*算法相比,该算法降低了搜索时间,得到了最优的路径,提高了企业的工作效率。  相似文献   

12.
基于遗传蚁群算法的机器人全局路径规划研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种新的路径寻优算法.在基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的"外激素"表示及更新方式,并将遗传算法的交叉操作结合到蚁群系统的路径寻优过程中,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索.  相似文献   

13.
基本路径测试是白盒测试技术的一种重要方法,McCabe方法作为基本路径测试中较为常用的方法之一,存在测试用例设计效率较低、可操作性不强等问题。针对这些问题,研究提出了基于McCabe方法的改进堆栈算法,该算法能够自动识别被测程序的基本图元结构,算出被测程序的基本路径数,并且输出基本路径集。该路径算法比McCabe方法构造过程简洁,可操作性较强,能够有效提高基本路径测试用例设计的效率。  相似文献   

14.
灾前规划备选路径是减少灾后反应时间、避免灾后次生灾害的有效方法.在路径合理性及共同失效(阻断)的约束条件下,借助路段静态旅行时间的估计及可靠性分析,采用启发式搜索方法进行可部分路段重叠的合理备选路集的构建.通过路径搜索中对高风险路段加权进行有效规避,可得到高可靠性的备选路径集合.通过实例说明了该方法的有效性.  相似文献   

15.
针对自动驾驶车辆在行使中对目标路径跟踪精度不高、鲁棒性能较差等问题,提出了一种深度确定性策略梯度RF-DDPG(reward function-deep deterministic policy gradient)路径跟踪算法。该算法是在深度强化学习DDPG的基础上,设计DDPG算法的奖励函数,以此优化DDPG的参数,达到所需跟踪精度及稳定性。并且采用aopllo自动驾驶仿真平台,对原始的DDPG算法和改进的RF-DDPG路径跟踪控制算法进行了仿真实验。研究结果表明,所提出的RF-DDPG算法在路径跟踪精度以及鲁棒性能等方面均优于DDPG算法。  相似文献   

16.
基于遗传模拟退火算法的水下机器人路径规划   总被引:5,自引:0,他引:5  
全局路径规划是智能水下机器人(AUV)研究领域中的一个重要课题,在一定程度上它标志着水下机器人智能水平的高低,它的目标是在已知障碍物的环境中为水下机器人寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径.文中提出一种基于区域分层模型的遗传模拟退火算法的全局路径规划方法,解决了在大范围海洋环境下水下机器人的路径规划问题,详细介绍了区域分层模型和遗传模拟退火算法的实现,仿真的结果证明了该算法的有效性.  相似文献   

17.
为高效地实现XML多分支路径查询,提出了基于索引的XML多分支路径查询算法depthjoin.首先对XML文档进行编码并创建索引,然后对查询树进行查询匹配.采用栈存储多分支路径中的单路径,对多分支结点采用索引信息判定其子结点是否具有共同的祖先结点或父结点.与现有的XML分支查询算法相比,算法depthjoin充分利用索引,不需要进行单路径的连接操作,实验表明其查询效率比现有的查询算法高.  相似文献   

18.
基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法。以机器人出发点为随机树的根节点,通过扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点。从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径。研究表明在同样的环境下与遗传算法、A^*算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径。仿真实验也表明,即使在随机生成的复杂环境下,利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障。  相似文献   

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