未知环境下的移动机器人主动寻径导航策略

针对纯粹反应式的导航算法有时会出现没有远见现象的问题,设计了一种基于行为和路径子目标的主动寻径导航策略。该策略首先利用目标点和远距离传感器的信息生成可行路径子目标点,接着使用决策树实现快速的行为决策。仿真结果证明了有效性。     

基于模糊控制理论的平行泊车系统研究

主要对运动学模型和实际平行泊车过程做出分析后,研究平行泊车的几何路径规划方法,然后结合实际,改进所提出的几何路径,从而设计出一种适应性较强的泊车几何路径．然后讨论模糊控制在自动平行泊车中的应用,分析自动泊车中的模糊控制需求,分析每个步骤的输入量和输出量,以及其模糊控制器的设计,为平行自动泊车系统画出工作流程图．     

机器人自动回程充电路径分析研究

对清洁机器人自动回程充电路径规划进行了研究,使机器人可以依照设计要求避开障碍物,并在最短的时间内实现充电。研究了清洁机器人的自动回程充电的路径规划,机器人与充电器距离较远时,采用可视图法路径规划以生成自动回程充电的最短路径;机器人与充电器距离较近时,通过充电器上的红外线引导机器人与充电器完全对接。实验结果显示,可视图法可以选择最短路径进行充电,红外线引导法可以使机器人和电源完全接触。     

Robot path planning in dynamic environment based on reinforcement learning

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基于物联网的地下停车场车辆引导系统

为提高地下停车场的智能化管理水平,在传统停车场方便改造的原则上,提出一种基于物联网技术的车辆引导系统。该系统采用超声波采集车辆信息,选用Zigbee技术进行数据收发,利用上位机的车辆引导系统将车位检测节点的车位信息和各道岔路口车辆进出区域的车流量进行整合,以充分规避区域局部性拥堵的情况,使驾驶员在车辆最优路径引导下停车结束后步行至电梯的路程最短。实验仿真表明,该系统对车辆进行分级引导,区域车位自选,减少了多车辆涌入造成的拥堵和混乱;能使驾驶员选择最佳停车位,并提供了从入口到最佳停车位的引导路径,改善了现有停车场车辆引导系统智能化程度低的情况,提高了停车场的管理效率。     

基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法

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。     

基于遗传模拟退火算法的水下机器人路径规划

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.     

基于吸引关系的停车场网络连接方法

为研究停车场网络拓扑结构,提出了基于吸引关系的停车场网络连接方法.通过改进现有停车需求预测模型,充分考虑停车利用率、停车周转率、城市中心指数等因素影响,建立了新的停车场需求算法.通过绘制常规Voronoi图,利用断裂点理论的关键性质和常规Voronoi图的物理参数,划分各停车场的影响范围.引入吸引度概念,并对吸引度计算公式中的参数进行了修改和标定.计算停车场网络中每个节点的吸引度和节点间连线的边权,确定了停车场之间的连接情况.对哈尔滨市部分停车场进行吸引关系下的停车场网络模型构建.采用复杂网络参数分析方法对停车场网络进行分析,分别分析了规模赋值计算方法下和进一步通过吸引关系计算下的停车场宏观及微观节点参数.结果表明吸引关系下,停车场网络度分布符合幂律分布,无标度网络特征明显.与全局耦合网络和单边耦合网络对比,吸引关系下停车场网络具有较高聚类系数和全局有效性和较小的平均路径长度,在现有参数评价体系中表现均衡,是一种实用的停车场连接方式.     

Collision avoidance planning in multi-robot system based on improved artificial potential field and rules

For real-time and distributed features of multi-robot system,the strategy of combining the improved artificial potential field method and the rules based on priority is proposed to study the collision avoidance planning in multi-robot systems. The improved artificial potential field based on simulated annealing algorithm satisfactorily overcomes the drawbacks of traditional artificial potential field method,so that robots can find a local collision-free path in the complex environment. According to the movement vector trail of robots,collisions between robots can be detected,thereby the collision avoidance rules can be obtained. Coordination between robots by the priority based rules improves the real-time property of multi-robot system. The combination of these two methods can help a robot to find a collision-free path from a starting point to the goal quickly in an environment with many obstacles. The feasibility of the proposed method is validated in the VC-based simulated environment.     

轮式移动机器人路径规划的遗传进化算法

主要研究了已知障碍空间的、基于目标定位的移动式机器人行走路径规划及优化的遗传进化算法的求解方法。在此方法中，把预定目标定为机器人运动规划的吸引子，障碍物作为排斥子，针对障碍环境的特点设计了有效的遗传算子，并提出了度量个体适应度及群体适应度的计算方法，该方法编码简单、方便、占用空间小。实验调试表明，此算法效果良好，经过若干代的进化总能得到较优的规划结果。     

基于声学图像处理的水下机器人局部路径规划

针对当前水下机器人多以前视声呐作为环境感知设备的特点,设计了一种基于声学图像处理的水下机器人局部路径规划算法.给出了基于声学图像处理的局部路径规划基本步骤.以前视图像声呐得到的声学图像为基础,进行环境分析.以串口接收声呐图像底层回波强度数据,利用迭代式阈值选择算法,进行图像分割.采用数学形态学方法去除噪声,膨化障碍物,建立环境数学模型.以距离值传递法搜索最佳路径.此算法以海上实验数据验证,得到了良好的规划结果.搜索到的路径距离短,搜索速度快,满足实验要求.实验表明,以前视声呐作为避碰传感器,进行局部路径规划是切实可行的.     

基于遗传算法的移动机器人的一种路径规划方法

在考虑机器人及障碍物尺寸的条件下,将遗传算法用于针对运动目标的移动机器人动态避障路径规划,采用了两次寻优的办法规划最佳路径,并针对两次的遗传算法操作寻优过程,分别建立了严谨且简洁的适配值函数．仿真实验表明,本文提出的动态避障路径规划方法可实时、稳定地产生移动机器人的最佳规划路径．该方法也可用于智能机器人追踪移动目标的自动导航．     

基于元胞自动机的移动机器人路径规划

为解决移动机器人全局最优路径规划存在的问题,提出了一种基于元胞自动机的路径规划算法。建立了移动机器人活动空间的环境模型,将移动机器人的起点、终点、障碍物及自由通路定义为一组离散的元胞,设计了元胞状态的演化规则,并且根据演化后的元胞状态确定了最优路径的搜索方法,并通过仿真实验验证了该算法在简单环境和复杂环境下都能够有效的进行路径规划,并且具有算法简单、速度快、效率高等特点。     

速度矢量坐标系下水下机器人动态避障方法

针对水下机器人能力有限问题设计了一种适应水下机器人能力的动态避障方法.以水下机器人对运动障碍物的相对速度信息建立速度矢量坐标系,在坐标系内,根据水下机器人速度矢量和障碍物速度矢量的相互关系以及水下机器人的能力,确定理论上能够避开障碍物的期望速度解集,然后按照满足碰撞时间条件的最小转艏避障原则求解水下机器人最优期望速度的大小和方向,使水下机器人能够以相对小的代价安全避开动态障碍物.仿真研究验证了此规划方法对躲避动态障碍物的有效性,该研究大幅度提高了水下机器人的智能水平.     

基于双五次多项式的智能汽车换道路径规划研究

快速准确地进行换道路径规划、有效跟踪期望路径以及换道过程中保持车辆的操纵稳定性,是保障智能汽车主动安全的核心技术.针对智能汽车主动换道过程中的路径规划问题,引入中转位置,提出基于双五次多项式的路径规划策略,以提高换道路径的平滑性,保证车辆换道安全性,满足换道实时性要求.对主动换道场景进行分析,确定换道初始及目标位置;基于车辆换道过程中的临界碰撞点,提出双五次多项式换道路径规划策略;建立联合仿真模型,针对不同道路状态进行主动换道仿真试验.结果表明：由于引入了中转点,利用双五次多项式规划方法得到的换道路径在临界碰撞状态前有更明显的侧向位移,能避开前方障碍车保证了换道安全性;换道中转位置处车辆最大侧向加速度不超过2 m/s²,保证了换道过程中车辆操纵稳定性;在干燥路面与湿润路面工况下,换道所需纵向安全距离减小20 m左右,保障了换道过程的纵向碰撞的安全性.研究结果可以为智能汽车主动换道路径规划提供理论及实践依据.     

基于矢量势场法的机器人足球路径规划

基于传统人工势场方法,提出了在适应于障碍物和目标都动态变化的机器人路径规划方法。针对机器人足球的特点,在每个时间周期中,球场上的障碍物和边界对机器人产生排斥的位置矢量,球对机器人产生吸引的位置矢量和角度矢量,机器人在这些矢量的作用下,可以产生下一个时刻的路径点,最终每个时刻的路径点形成了机器人的路径。仿真结果表明,所提出的路径规划方法能够满足机器人在动态环境中实时路径规划的要求     

航迹预测的多无人机任务规划方法

为提高无人机自主控制性能,实现任务分配与航迹规划整体架构,提出一种基于航迹预测的多无人机任务规划方法.首先,将禁飞区考虑为更接近真实场景的多边形模型;然后,使用改进A*航迹预测算法生成任意两个航迹点间障碍规避后的最短路径,利用该路径近似航迹航程作为任务分配过程的输入信息,建立目标函数,采用改进PSO算法求取最优结果;最后,使用B样条曲线平滑分配后的路径组合,生成无人机可飞行航迹.仿真结果表明,该方法能够以较高的计算速度和精度生成近似最优的任务分配结果和满足飞行约束的平滑航迹.     

Path tracking for vehicle parallel parking based on ADRC controller

A novel path tracking controller for parallel parking based on active disturbance rejection control (ADRC) was presented in this paper. A second order ADRC controller was used to solve the path tracking robustness, which can estimate and compensate model uncertainty caused by steering kinematics and disturbances caused by parking speed and steering system delay. Collision-free path planning technology was adopted to generate the reference path. The simulation results validate that the performance of the proposed path tracking controller is better than the conventional PID controller. The actual vehicle tests show that the proposed path tracking controller is effective and robust to model uncertainty and disturbances.     

An efficient method for collision-free and jerk-constrained trajectory generation with sparse desired way-points for a flying robot

In this paper, an efficient approach is developed to plan jerk-constrained smooth trajectories passing through desired way-points with allowable accuracy for an autonomous quadrotor. First, based on the B-spline model, we introduce the sequential convex programming(SCP) into the flexible path planning method to satisfy the way-points constraints. By approximating the quadrotor and obstacles as spheres and directed planes, the length-optimal and collision-free path planning problem is formulated as a nonconvex optimization problem and solved by SCP. The initial C~3 continuous path curve for optimization is constructed efficiently based on a proposed strategy of generating new way-points near the obstacles without the need to calculate the embedding distance between the curve and the obstacles. On this basis, the time-optimal speed planning problem is addressed in two steps. In the first step, the forward-backward approach is introduced to solve the problem under the chord error, velocity, and acceleration constraints by changing the variables and deforming the constraints. Then by relaxing the constraints appropriately,the problem under jerk constraints is formulated into a linear programming(LP) problem. The feasibility of the proposed approach is verified through simulations and an indoor navigation experiment. The proposed approach can generate a C~3 continuous collision-free trajectory that passes through the sparse desired way-points with allowable accuracy while guaranteeing the chord error, velocity, acceleration, and jerk constraints. When the number of sample points is 3000, the proposed speed planning method reduces the calculation time by 40% compared to an existing method.     

Research on the positioning problem in HIFU surgery platform application

HighIntensityFocusedUltrasound[1-3](HIFU)SurgeryPlatformisakindofpositioningandoperationdeviceinultrasonicsurgeryapplication.TheHighIn tensityFocusedUltrasoundtheoryandroboticstechnol ogyareallintegratedintotheplatform.Positioningproblemisakeyproblemwhich…