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在时变洋流场环境下,洋流矢量增加了时间维度,在时间角度上可进一步利用洋流以节约自主水下机器人(AUV)能量消耗.此外,在该环境中无后效性不再成立,基于经典贪婪策略的路径规划算法不再适用.鉴于此,结合路径参数选择和双层规划算法,提出一种适用于时变洋流场环境的能耗最优路径规划算法.出发时间和AUV推进速度均可以在时间维度上等待有利洋流,且推进速度与其能量消耗直接相关,因此,引入出发时间和推进速度作为路径参数.在此基础上,针对无后效性不成立问题,使用双层规划作为路径规划算法,分析该算法在时变洋流场环境下的适用性.算法将路径规划任务分为路径规划与路径优化两部分,路径规划部分采用蚁群系统算法构建通道,路径优化部分由量子粒子群算法对路径参数进一步优化,在保证全局最优的同时能够解决传统基于栅格的路径规划算法中机器人运动方向受限的问题.最后以Kongsberg/Hydroid REMUS 600s型水下机器人为模型,对所提出的路径规划算法进行仿真验证. 相似文献
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为解决海流预测不精确条件下,现有基于确定性海流路径规划算法鲁棒性差和规划的路径有可能为不可行路径的问题,本文提出一种基于区间优化的水下机器人(AUV)最优时间路径规划算法.该算法采用双层架构,外层用蚁群系统算法(ACS)寻找由起点至终点的候选路径;内层以区间海流为环境模型,计算候选路径航行时间上下限,并分别通过区间序关系和基于可靠性的区间可能度模型将航行时间区间转换为确定性评价函数,并将评价函数值作为候选路径适应度值返回到外层算法.仿真结果表明,相对于确定海流场路径规划方案,提出的方案增强了路径规划器的鲁棒性并解决了结果路径不可行问题. 相似文献
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刘付民 《计算机工程与设计》2012,33(1):341-345
针对常用的机器人路径规划算法过于复杂并且在每个运动周期都计算路径的问题,提出了一种结合路径预测的路径最优算法.充分利用预测结果减少每周期的路径规划时间;用微量调整动态控制机器人左右轮速度,并充分利用折线路径的短距离优势,为避障机器人创建一条最短路径;以基于周期性预测在同个时间轴上的相交作为碰撞信号,来减少每个周期的重复性计算时间.实验结果表明,该方法能大大提高机器人路径规划的速度,降低不同周期上路径规划结果不一致导致的运动震荡. 相似文献
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针对传统的路径规划算法并不一定能计算得到现实中最优路径的问题,提出一种融合了出租车驾驶经验并以时间为度量的路径规划算法。该算法的实现是将路径规划这个以计算为中心的技术变为以数据为中心的数据驱动挖掘技术。首先,从大量的出租车轨迹数据中提取真实的载人轨迹数据,并将载人轨迹数据匹配到路网数据中;然后,根据地图匹配结果计算路段的访问频次,选取前Top-k个路段作为热点路段;其次,计算热点路段间行车轨迹的相似度,对轨迹进行聚类分析,在路网的基础上构建该k个路段的热点路段图;最后,使用一种改进的A*算法实现路径规划。实验结果表明,与传统的最短路径规划算法和基于驾驶经验路网分层的路径规划算法相比,所提出的基于热点路段图的路径规划方法有效地缩短规划路径的长度及路径行驶时间,提高路径规划的用时效率。 相似文献
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对采用表面安装技术的印刷电路板进行自动光学检测时,需要对检测路径进行合理规划,以在最短时间完成对PCB上所有检测窗的图像采集.针对该问题提出用ACS算法进行路径规划,并引入遗传机制,采用在每一次迭代前使蚂蚁智能继承上一代优秀巡回路径的策略,有效地实现算法求解效率和运行效率的平衡.实验结果表明,该算法有较快的收敛速度,并且解的质量优于其它路径规划算法,用于解决AOI中的路径规划问题是行之有效的. 相似文献
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带时间窗限制的车辆路径规划问题(VRPTW)是物流领域中一个很重要的问题.路径平衡性作为该问题域新兴的需求,迫切需要得到更深入的研究.本文基于其国际标准测试用例,设计了一个三阶段启发式算法,与已公布的最佳结果比较,该算法以较小的代价获得了更佳质量的近似解. 相似文献
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为进一步对服务型机器人的移动过程进行优化,基于SLAM算法,对图书馆服务机器人的移动过程进行路径规划研究,并提出一种离线结合在线的路径规划方法。通过对离线路径规划PSO算法和在线路径规划Q-learning算法进行分别优化,以提高各种的路径规划效果,再将两种方法相结合,解决了复杂环境下的动态不确定的路径最优化问题。仿真结果表明,与其他PSO算法相比,本研究提出的RDSPSO算法能够实现更好的离线路径规划效果,在同样的实验条件下,该算法的优化得到的路径更短,到达时间也更短;与其他的路径规划方法相比,本研究提出的离线结合在线的路径规划算法的路径规划效果更好,路径长度最少缩短了2.8 m,到达时间最少节省了29.9 s。以上结果表明,本研究提出的路径规划方法能够对图书馆服务机器人的移动路径进行进一步优化,进一步提升机器人的移动性能,可用于实际的设计。 相似文献
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多条件最优路径规划问题是铁路出行查询系统的重要功能之一。将路径规划问题转化为以用户多种条件组合为目标函数的最优化问题,并将改进的蚁群算法应用于该问题,使查询系统能够满足各类用户的查询要求,并给出最优解或次优解。仿真实验表明:该算法的实时性很高,是一种行之有效的方法。 相似文献
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目的 人群仿真中高效性和逼真性是群体路径规划的关键问题。已有人群路径规划算法忽略了人群情绪造成的路径选择差异,在大规模实时仿真中仍存在一定的局限性。方法 提出一种融入情绪模型的人群实时路径规划算法(EPP)。使用人格特征理论对人群的情绪进行建模并设定不同情绪所具有的路径选择偏好。在路径建模阶段,通过单次搜索建立全局有向导航图,确定全局层面的可行路径;在路径搜索阶段,提出以期望时间最短为原则的路径规划目标函数,采用局部搜索策略为个体实时规划一条最优或次优的路径。结果 EPP算法可有效地仿真不同场景下大规模人群的路径选择现象;与已有工作的仿真效果和量化指标对比说明了该算法的有效性和高效性;通过不同情绪状态下人群路径选择差异的讨论以及在不同人群运动模型的兼容性实验进一步说明了该算法的健壮性。结论 本文算法具有良好的高效性和健壮性,适用于不同场景下大规模人群路径规划的相关应用。 相似文献
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提出了一种基于差分进化算法的高超声速飞行器航迹规划方法并进行了仿真验证。建立威胁模型,将威胁模型投影到赤道平面内,利用一个有限项的多项式函数来逼近实际航迹在赤道平面内的投影,使航迹规划问题简化为在一个多项式系数空间中的搜索寻优问题。利用差分进化算法,鉴于高超声速飞行器特点,规划得到赤道平面内的航迹,根据对应关系,最后得到实际航迹。仿真结果表明,生成的航迹自动避开了威胁。 相似文献
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标准A*算法存在着无法考虑移动机器人运动特性及处理后的路径不利于移动机器人运动等问题。针对这一问题提出了一种新改进A*算法,通过环境信息引入障碍物权重系数来改进算法的启发函数并进行全局路径规划;优化搜索节点的选取方式和设定障碍物与路径之间的安全距离;基于对移动机器人的运动特性的考虑优化其路径,并在不同环境地图中与其他算法进行仿真实验对比分析。相关实验表明:基于新改进A*算法规划的路径始终与障碍物保持一定的安全距离;改进A*算法在时间上相比标准A*算法平均减少了80%,路径长度平均减少了2%,路径转角平均降低了82%。改进后算法相比其他算法在时间、搜索节点以及平滑度上有很大的改进,融合机器人环境信息和运动特性的规划路径算法可为移动机器人的路径规划提供一种新的方法。 相似文献
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人工免疫算法是一种新兴的优化方法,在计算、控制等各方面都已得到应用.将免疫算法应用于移动机器人路径规划,提出一种任意多边形障碍物复杂布局环境下的机器人路径规划的人工免疫算法,仿真证明该算法可以准确地找到全局最优路径,而且能够适应各种复杂的环境. 相似文献
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陈世明 《计算机工程与应用》2008,44(1):25-27
提出一种模糊隶属度函数对动态环境中机器人的运动状况进行建模,该建模方法不会无谓地牺牲机器人的可运动空间,可尽量减少机器人路径规划的约束强度;同时提出通过调整位置加权趋向无约束最优解的算子改进粒子群算法,提高算法的寻优速度。仿真结果表明,通过两者结合,可快速获得动态环境中的优化路径。 相似文献