基于BIM的建筑机器人自主路径规划及避障研究

针对建筑机器人进入施工位置全局路径规划最优且可实时避障的要求,提出了一种新型的导航地图建立方法,通过建筑物BIM（Building Information Modeling）模型建立导航地图,通过优化A*算法搜索点选取策略,以及删除了路径上的冗余转折点,缩短算法运行时间,且规划出的全局路径不会紧贴着建筑物墙壁,有效降低了机器人与墙体发生碰撞的可能性。结合动态窗口算法进行局部路径规划,在全局路径关键点之间使用动态窗口法,且加入了新的刹车判定条件,使得机器人的运动连续化。实验结果表明改进后的A*算法运行时间相较于原始算法减少50%以上,每去除一个冗余转折点路径长度减少0.4?m,路径与障碍物之间的距离比原始算法增加了2倍,结合了动态窗口法之后能够较好地避开障碍且输出的控制参数连续化。     

基于BIM的地图构建与导航研究

摘要: 为了提高移动机器人在作业过程中获得现场环境地图的效率,提出了利用BIM技术建立导航地图的方式,获取IFC信息映射到二维栅格,从而快速构建地图。对于室内移动机器人在移动过程中能更快更好的到达目标点的问题,首先对传统A*算法做改进,将原有的8邻域搜索扩展为48邻域搜索,增加了搜索方向,优化了搜索角度。同时考虑了机器人的安全性,对规划路径进行了改进,使得规划的路径与障碍物保持了一定距离。其次,为了避开场地出现的动态障碍物,采用将改进的A*算法与动态窗口法融合,在保证全局路径最优的基础上,实现避障效果。通过实验仿真,表明了改进的A*算法比传统A*的算法在运行时间上快了2倍以上,路径转折点的角度差比原来减少了28%以上,路径长度上更短且不再紧贴障碍物。而融合算法比改进的A*算法在路径平滑性上有所提高,能及时避开随机障碍物,更加适用于环境变化的室内场景。     

改进A*算法与动态窗口法的机器人动态路径规划

针对传统A*算法自身节点搜索策略存在路径转折点多、转折角度大、可行路径不是理论上的最优路径等缺点,将传统A*算法3×3的搜索邻域扩展为7×7,同时去除扩展邻域同方向的多余子节点,改进为7×7的A*算法,消除了传统A*算法的3×3邻域搜索和节点移动方向仅为[0.25π]的整数倍的限制,优化了搜索角度。其次,针对移动机器人在复杂环境下动态路径规划问题,将改进7×7的A*算法与动态窗口算法进行融合,设计了一种全局最优路径的动态窗口评价函数,综合考虑移动速度、转角平滑度、安全性等因素,将改进7×7的A*算法与动态窗口法的融合算法与多种算法仿真比较,结果表明：改进7×7的A*算法与动态窗口法的融合算法更具有高效性和可行性。     

融合改进A*与DWA算法的机器人动态路径规划

传统A*算法是移动机器人全局路径规划的常用算法之一,但是算法搜索效率低、规划路径转折点多、面对复杂环境中随机出现的动态障碍物无法实现动态路径规划。针对这些问题,在考虑全局最优的基础上将改进A*与DWA算法融合,量化环境中的障碍物信息,根据此信息调节A*算法启发函数的权重,提高算法的效率和灵活性。基于Floyd算法思想设计路径节点优化算法,删除冗余节点,减少转折,提高路径平滑度。基于全局最优设计DWA算法的动态窗口评价函数,用于区分已知障碍物和未知动态、静态障碍物,提取改进A*算法规划路径的关键点作为DWA算法的临时目标点,在全局最优的基础上实现了改进A*与DWA算法融合。实验结果表明,在复杂环境中,融合算法规划路径既能保证全局最优,又能及时有效地躲避环境中出现的动静态障碍物,实现复杂环境中的动态路径规划。     

双层优化A*算法与动态窗口法的动态路径规划

为满足动态环境中移动机器人既要动态避障抵到终点,又要尽可能地做到全局最优的路径规划需求,提出了一种双层优化A*算法与动态窗口法相结合的移动机器人路径规划算法。在传统A*算法求得的全局路径轨迹基础上,首先通过一层全局优化,计算路径节点间斜率,提取关键转折点,大幅度减少路径转折点数量;再通过二层全局优化,延长路径段求得路径交点,判断交点是否通过障碍物的方法,将路径转折点数降到最低;设计动态窗口法的轨迹评价函数,解决了机器人容易陷入“凹”“C”形障碍物的问题,同时保证了障碍物安全距离并选取全局最优的路径轨迹。最后分别在静态与动态的二维栅格地图中对传统A*算法、一层优化A*、二层优化A*以及融合算法进行仿真实验。实验结果表明一层优化A*算法大幅度降低了转折次数;二层优化A*算法将转折点数降到最低,但是路径长度小幅度增加;融合算法实现了机器人实时动态避障抵到终点,而且在保证安全距离的同时更加贴近全局最优规划。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

机器人自主移动导航是近年来研究的热点.针对蚁群优化(ACO)算法存在收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的ACO算法来解决机器人路径规划问题.上述算法将改进的人工势场(APF)算法和蚁群算法相结合,采用改进APF算法进行初始地图规划,减少了ACO算法初始规划的盲目性.算法利用A*算法的评估函数以及路径转折角度来改进启发函数,引入启发信息递增函数,免于局部最优的同时保证收敛速度.改进算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,使得到的路径更符合实际需求.通过改进该算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,得到的路径更符合实际需求.仿真结果表明,改进算法能提升收敛速度和最优解.     

融合动态障碍物运动信息的路径规划算法

传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为：在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。     

基于改进A*算法的移动机器人路径规划

针对A*算法在路径规划中存在遍历节点数过多、转折角度较大的问题,提出一种能自适应场景地图的改进A*算法。通过量化地图场景信息和障碍物分布情况,引入父节点对当前节点的影响力,增加障碍物分布率的启发函数权重,减少遍历节点数量、提高搜索速度;加入转弯惩罚函数、扩展邻域优先级搜索和冗余节点平滑策略对路径进一步优化,避免路径出现多余转弯,降低路径出现局部最优解的可能。在相同地图场景中进行测试对比,所提算法能有效减少遍历节点数量,降低总转折角度,提高搜索速度,缩短路径距离,获得最优路径。     

融合安全A*算法与动态窗口法的机器人路径规划

A^*算法通过启发信息指引搜索方向,被广泛应用于移动机器人的路径规划,但其规划出的搜索路径存在冗余节点且与障碍物相近,无法满足动态避障需求。对标准A^*算法进行改进,设计安全A^*算法并融合动态窗口法进行路径规划。定义安全距离因子引入A^*算法的启发函数中,提高算法规划路径的安全性,同时采用平面结构法对算法规划得到的路径进行优化,根据相邻节点与障碍物之间的位置关系判断该相邻节点间是否存在障碍物,由此减少路径拐点数,提高路径平滑度。由于当移动机器人处于未知环境时,仅靠A^*算法不能避开障碍物到达目标点,因此借助动态窗口法的局部避障功能。通过安全A^*算法规划全局最优路径节点坐标,设计融合子函数改进动态窗口法的评价函数,解决动态窗口法易陷入局部最优的问题。实验结果表明,在复杂环境中,该方法通过融合安全A^*算法和动态窗口法,能够确保在安全路径基础上实时随机避障,使机器人安全到达终点。     

基于改进A*算法和动态窗口法的机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下(包含静态和动态环境)的路径规划效率低的问题,提出了一种改进的A*算法与动态窗口法相结合的混合算法。针对传统A*算法安全性不足的问题,采用障碍规避策略,优化节点的选择方式,增加路径的安全性;针对转折点多的问题,采用递归二分法优化策略,去除冗余节点,减少转弯次数;针对静态环境下路径平滑性不足的问题,采用动态内切圆平滑策略将折线角优化成弧度角,以增加路径的平滑性。对于传统动态窗口法的目标点附近存在障碍物时规划效果不好和容易在凹型槽类障碍物中陷入局部最优的问题,在原有的评价函数中引入了距离偏差和轨迹偏差。最后,对所提的改进A*算法和混合算法分别在静态和动态环境下与其他算法进行仿真比较。从结果可以看出,与传统混合算法相比,临时障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.2%和65.8%;移动障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.9%和44.9%,所提的算法提高了在复杂环境中规划路径的效率。     

基于改进蚁群算法的移动机器人平滑路径规划

针对移动机器人提出了基于改进蚁群算法的平滑路径规划方法。为了克服蚁群算 法解决路径规划问题时存在的收敛速度慢的缺点,对启发因子的矩阵初始值及更新方式进行了 改进,启发因子改进后的结果与之前相比,平均路径长度减少了 17.6%,平均收敛代数减少了 93.1%;对于栅格环境下存在障碍物时机器人累计转弯角度大的问题,提出了控制点转移策略, 在上一步改进的基础上,通过对控制路径走向的栅格中心点向栅格角顶点的转移,实现了路径 规划的平滑改进。路径规划仿真结果表明,与平滑改进前相比,平滑改进后机器人的平均路径 长度减少了 4.28%,累计转弯角度减少了 52.58%。     

基于二维码视觉与激光雷达融合的高精度定位算法

为解决以蒙特卡罗定位算法为代表的激光室内定位算法存在的定位精度差和抗机器人绑架性能差的问题,以及传统二维码定位算法环境布置复杂且对机器人运行轨迹有严格要求的问题,提出了一种融合二维码视觉和激光雷达数据的移动机器人定位算法。机器人首先利用机器视觉技术搜索检测环境中的二维码,然后将检测出二维码的位姿分别转换至地图坐标系下,并融合生成先验位姿信息。而后以此作为初始位姿进行点云对准以得到优化后的位姿。同时引入里程计-视觉监督机制,从而有效解决了包括二维码信息缺失、二维码识别错误等由环境因素带来的问题,并保证了位姿的平滑性。基于移动机器人的实验结果表明,所提算法比经典的自适应蒙特卡罗定位（AMCL）算法的雷达采样点平均误差下降了92%,单次位姿计算时间减少了88%,可有效解决机器人绑架问题,并应用于以仓储机器人为代表的室内移动机器人。     

基于IFC的室内地图模型构建研究

室内地图构建属于一项基础性研究,可为导航、疏散等建筑室内智能化应用提供 数据与技术支持。室内环境的复杂性,存在信息提取耗时且成本高,提取的室内信息不完整等 问题,而已有的室内地图模型通常体量庞大,数据复杂且冗余严重,实用性较低。为此,将 BIM 技术与室内地图研究相结合,以 BIM 通用交互格式工业基础类(IFC)文件为数据源,提取几何 与语义信息,提出一种室内地图模型的构建方法。内分类定义地图节点,完成对建筑室内信息 的抽象表达;通过设置阈值来简化地图中节点数量以达到模型的优化。该模型中可导入经典寻 路算法生成最短路径,并且设计路径优化方法。     

激光—相机系统语义栅格建图和路径规划

目的 SLAM（simultaneous localization and mapping）是移动机器人在未知环境进行探索、感知和导航的关键技术。激光SLAM测量精确，便于机器人导航和路径规划，但缺乏语义信息。而视觉SLAM的图像能提供丰富的语义信息，特征区分度更高，但其构建的地图不能直接用于路径规划和导航。为了实现移动机器人构建语义地图并在地图上进行路径规划，本文提出一种语义栅格建图方法。方法 建立可同步获取激光和语义数据的激光-相机系统，将采集的激光分割数据与目标检测算法获得的物体包围盒进行匹配，得到各物体对应的语义激光分割数据。将连续多帧语义激光分割数据同步融入占据栅格地图。对具有不同语义类别的栅格进行聚类，得到标注物体类别和轮廓的语义栅格地图。此外，针对语义栅格地图发布导航任务，利用路径搜索算法进行路径规划，并对其进行改进。结果 在实验室走廊和办公室分别进行了语义栅格建图的实验，并与原始栅格地图进行了比较。在语义栅格地图的基础上进行了路径规划，并采用了语义赋权算法对易移动物体的路径进行对比。结论 多种环境下的实验表明本文方法能获得与真实环境一致性较高、标注环境中物体类别和轮廓的语义栅格地图，且实验硬件结构简单、成本低、性能良好，适用于智能化机器人的导航和路径规划。     

移动机器人行为参数的PSO多目标优化

根据移动机器人的导航任务,提出基于粒子群优化(PSO)算法的行为参数多目标分层优化方法。将导航方向与导航速度相关的参数按优先级进行PSO算法分层选取,使机器人在路径近似最优的基础上实现导航时间最少。仿真结果表明,该方法可以提高导航效率,实现导航决策的逐步求精,从而改善机器人在未知环境下的自主导航性能。     

改进深度强化学习的室内移动机器人路径规划

为了解决传统深度强化学习在室内未知环境下移动机器人路径规划中存在探索能力差和环境状态空间奖励稀疏的问题,提出了一种基于深度图像信息的改进深度强化学习算法。利用Kinect视觉传感器直接获取的深度图像信息和目标位置信息作为网络的输入,以机器人的线速度和角速度作为下一步动作指令的输出。设计了改进的奖惩函数,提高了算法的奖励值,优化了状态空间,在一定程度上缓解了奖励稀疏的问题。仿真结果表明,改进算法提高了机器人的探索能力,优化了路径轨迹,使机器人有效地避开了障碍物,规划出更短的路径,简单环境下比DQN算法的平均路径长度缩短了21.4%,复杂环境下平均路径长度缩短了11.3%。     

基于改进的A*算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

提出了一种改进的A^*算法与动态窗口法相结合的混合算法,以解决移动机器人在多目标复杂环境中的路径规划问题．首要,为了提升算法的运行效率,实现单次规划的路径可通过多个目标点,同时提升路径平滑处理的灵活性并满足移动机器人非完整约束条件,本文利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,进而利用改进的A^*算法规划一条经过多个目标点的最优路径,同时采用自适应圆弧优化算法与加权障碍物步长调节算法,有效地将路径长度缩短5%,转折角总度数降低26.62%．其次,为实现移动机器人在动态复杂环境中局部避障并追击动态目标点．提出将改进动态窗口算法与全局路径规划信息相结合的在线路径规划法,采用预瞄偏差角追踪法成功捕捉移动目标点,并提升了路径规划效率．最后,对所提方法进行仿真实验,结果表明该方法能够在复杂动态环境中更有效地实现路径规划．