移动机器人路径规划技术综述

针对Q学习算法在动态连续环境中应用时因状态连续、数量过多,导致Q值表出现存储空间不足和维数灾的问题,提出了一种新的Q值表设计方法,并设计了适用于连续环境的R值和动作.不同于以状态-动作为索引,将时间离散化为时刻,以时刻-动作为索引来建立Q值表.将在某状态应选择某一动作的问题转化为在某时刻应选择某一动作的问题,实现了Q学习算法在动态连续环境中的应用.采用了先利用遗传算法进行静态全局路径规划,然后利用Q学习算法进行动态避障.整个方法为一种先\     

机器人路径规划方法的研究现状与展望

移动机器人研究中的一个重要领域是机器人路径规划方法,它分为环境信息完全已知的路径规划和环境信息完全未知或部分未知的路径规划,通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。     

基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划

针对Q学习算法在动态连续环境中应用时因状态连续、数量过多,导致Q值表出现存储空间不足和维数灾的问题,提出了一种新的Q值表设计方法,并设计了适用于连续环境的R值和动作.不同于以状态-动作为索引,将时间离散化为时刻,以时刻-动作为索引来建立Q值表.将在某状态应选择某一动作的问题转化为在某时刻应选择某一动作的问题,实现了Q学习算法在动态连续环境中的应用.采用了先利用遗传算法进行静态全局路径规划,然后利用Q学习算法进行动态避障.整个方法为一种先"离线"后"在线"的分层路径规划方法,成功实现了移动机器人的路径规划.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于动态规划算法的机器人避障路径研究

为了使复杂的移动机器人路径规划问题得到简化。并减少可行路径的计算量．对避障路径规划问题进行了比较深入的研究．在以可视图法所建的求解环境为基础上,将避障路径规划转化为多阶段决策问题,对每一个阶段的子问题应用改进可视图法和几何逼近算法进行求解,得出各阶段的最短路径．验证表明：该算法是一种正确、高效,实用的算法．     

动态环境中机器人路径规划算法研究

针对自主移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题,提出了一种改进的概率地图算法,详细描述了经过改进的自适应概率地图算法（flexible adaptive probabilistic roadmap method,FAPRM）的实现步骤,该算法可以显著地提高自主移动机器人的路径质量,讨论了自适应概率地图算法和传统概率地图算法在动态路径规划中的优缺点,并进行了仿真,改进后的自适应概率地图算法可以有效地在动态环境中重新计算路径。     

基于自适应步长策略的A*算法路径规划优化

针对A*算法求解路径轨迹耗时长、内存占用大等问题,本文提出一种基于自适应步长策略改进A*算法.首先,根据当前点与终点的位置关系,设定寻路方向的优先级顺序,减少不合理方向上的冗余规划计算量;其次,修改到达终点的判断条件,可在轨迹规划时实现路径的跳跃;再次,针对A*算法轨迹规划效率低的问题,提出自适应步长策略;最后,针对内存占用大,以及面对大地图时可能出现的内存溢出问题,提出了八方向搜索法.实验结果表明,相较于原始的A*算法,改进的A*算法在轨迹规划效率上获得了极大的提升,同时内存占用大的问题也得到了很好的解决     

基于演化计算的广义路径规划问题

传统算法一般很难求解复杂的动态规划问题，但演化计算却往往能够得到令人满意的,要用演化计算的方法对几个广义路径规划问题进行了具体分析，提出了一个求解这类规划问题的一个基本框架，通过具体的实例仿真得到了较优的结果。从实际结果的分析中可知，演化计算是解决这类问题的一种较为通用和有效的方法。     

基于多智能体粒子群优化的移动机器人动态路径规划

为了确保机器人在动态环境下无碰撞地到达目标位置,将多Agent粒子群优化算法（multi-agent particle swarm optimization, MAPSO）引入到粒子滤波（particle filter, PF）中,提出一种基于多Agent粒子群优化粒子滤波算法（multi-agent particle swarm optimized particle filter, MAPSOPF）的路径规划方法。通过多Agent系统的竞争、协作机制,调整MAPSOPF中粒子的提议分布,更新预估粒子的位置。与PSOPF算法相比较,该算法的迭代步数减少了50%~60%,计算时间复杂度降低了5%~50%。与改进的遗传算法相比较,MAPSOPF算法的计算时间复杂度降低了95%。三种算法中,MAPSOPF可近似得到最短的路径。实验结果表明该算法可有效应用于移动机器人动态路径规划。     

机器人路径规划的神经网络算法及优化

开发了一种基于碰撞罚函数的移动机器人路径规划神经网络算法,充分利用社会网络的融合性和并行性提高移动机器人路径规划算法的运算速度,取得了显著效果,并提出了局部部径修正和路径“张紧”两种算法,有效的解决了局部路径微小碰撞和最矩路径问题,实现了机器人路径的最优化,最后给仿真结果。     

面向多路径并行数据传输的动态路径选择方法

针对多路传输控制协议联合拥塞控制未考虑丢包率对吞吐量的影响和传统静态路径选择方法降低并行数据传输鲁棒性的问题,提出一种以提升吞吐量为优化目标的基于马尔可夫决策过程的动态路径选择方法. 综合考虑往返时延和丢包率对吞吐量的影响,根据最优策略动态地选取不同的路径进行数据传输,数据传输时不减少路径数量,在不影响并行数据传输鲁棒性的基础上提升吞吐量. 仿真结果表明,在路径参数变化时,所提出的路径选择方法可以更有效地均衡流量,提升吞吐量.     

An optimization model of UAV route planning for road segment surveillance

Unmanned aerial vehicle （UAV） was introduced to take road segment traffic surveillance. Considering the limited UAV maximum flight distance, UAV route planning problem was studied. First, a multi-objective optimization model of planning UAV route for road segment surveillance was proposed, which aimed to minimize UAV cruise distance and minimize the number of UAVs used. Then, an evolutionary algorithm based on Pareto optimality technique was proposed to solve multi-objective UAV route planning problem. At last, a UAV flight experiment was conducted to test UAV route planning effect, and a case with three scenarios was studied to analyze the impact of different road segment lengths on UAV route planning. The case results show that the optimized cruise distance and the number of UAVs used decrease by an average of 38.43% and 33.33%, respectively. Additionally, shortening or extending the length of road segments has different impacts on UAV route planning.     

基于DNA计算的焊接机器人路径规划算法

为寻求焊接机器人作业过程路径优化问题,运用DNA算法,提出焊接机器人路径规划的有效算法,通过算例证明了方法的有效性。     

Singularity-free path planning for parallel manipulator

Given a start pose and a goal pose, a large number of singularity-free poses are created randomly in the 6 dimensional task space, a short line segment is used to create a feasible path between two singularity-free poses. A well connected roadmap can be obtained and stored in the 6 dimension task space for a specific 6 DOF parallel manipulator in this way and a singularity-free path is queried to connect the start pose and the goal pose. So the singularity-free path planning between any two given poses for this parallel manipulator can be performed very efficiently. This singularity-free path planning method can be used with any type of parallel manipulator only if the matrix used can be given to define singularities.     

混合动力汽车经济型巡航的车速规划策略

选取功率分流式混合动力汽车为对象,以燃油消耗最小为目标开展巡航场景下的经济车速规划研究. 结合车辆动能管理与等效燃油最小化策略（ECMS）,提出增强型等效燃油最小化策略（R-ECMS）. 运用极小值原理推导油电等效系数,建立动能与电能间的等效关系;结合电能与燃油之间的等效关系,将车辆动能变化和电能消耗统一转化成燃油消耗. 为了兼顾电池SOC平衡以及车辆通行速度,采取非支配排序遗传算法优化R-ECMS权重系数中的参数. 仿真结果表明,与传统能量管理策略ECMS相比,R-ECMS可以降低8.06%的燃油消耗. 与采用最优算法的动态规划策略相比,R-ECMS能在实现次优的优化效果的同时大幅降低计算时间. 同时,与ECMS相比,R-ECMS在其他仿真场景下能实现6.94%的节油率,具有较好的泛化性能和应用前景.     

Multi-objective route planning approach for timely searching tasks of a supervised robot

To performance efficient searching for an operator-supervised mobile robot, a multiple objectives route planning approach is proposed considering timeliness and path cost. An improved fitness function for route planning is proposed based on the multi-objective genetic algorithm （MOGA） for multiple objectives traveling salesman problem （MOTSP）. Then, the path between two route nodes is generated based on the heuristic path planning method A ＊. A simplified timeliness function for route nodes is proposed to represent the timeliness of each node. Based on the proposed timeliness function, experiments are conducted using the proposed two-stage planning method. The experimental results show that the proposed MOGA with improved fitness function can perform the searching function well when the timeliness of the searching task needs to be taken into consideration.     

柔性并联机器人系统的运动规划

针对500m口径大射电望远镜馈源支撑并联机器人存在悬索速度突变,导致舱体动态响应影响定位精度的问题,提出了柔性并联机器人系统的运动规划方法．为实现索长与索速度的同时控制,采用机器人关节规划理论的启发式策略生成离散点处的悬索速度;为保证离散点之间索速度与索加速度的连续性,提出了一种三次-四次多项式混合插值规划方法．研究结果表明,该运动规划方法生成的索长和索速度数据变化平滑,插值精度满足大射电望远镜的要求,可以解决因索速度突变造成的舱体动态响应和定位精度问题．     

工程结构优化计算中的网络并行算法

由于现代结构计算耗时之长常常使得计算半途而废,因此充分利用微机资源、减少计算时间的网络并行算法成为研究的热点。本文在结构的大型动力优化计算中引入并行算法,对传统的复形法进行并行化处理,并分析计算了具体的工程实例,获得了满意的优化结果和并行效果。     

基于广义CAD模型的汽车产品拆卸规划

提出了从汽车产品的广义CAD装配模型中抽取产品拆卸信息的方法,以支持产品生命周期的全过程.首先给出了关于产品装配体可拆卸性及拆卸过程的假设条件和零件合并定理,建立了适用于商用CAD软件Pro/Engineer环境下的产品拆卸规划算法和产品路径规划算法.然后提出了一种改进的干涉检查方法,通过投影方法将三维干涉检查问题转换为二维干涉检查问题,利用多段直线的组合来近似实际的拆卸路径.以汽车的主减速器及重型越野车的驱动桥为例,在PTC公司的三维实体造型软件Pro/Engineer的开发平台下对产品的CAD模型进行定义与约束,建立了产品的广义装配模型,经过二次开发构建了广义CAD模型的装配/拆卸分析系统,可以对产品的装配/拆卸进行动态仿真分析.     

求解动态路径诱导K路最短问题的人工免疫优化方法

针对智能交通诱导系统中传统最短K路算法的运行效果不佳，提出一种新型人工免疫优化搜索算法，并将其应用于扩展节点法建立的城市交通路网模型，实现了城市交通诱导系统的最优K路搜索．该算法基于生物免疫系统的免疫记忆功能，具有全局性并行搜索的特点．在K路最短问题求解时能同时给出K条最短路径，不存在遗传算法的早熟现象并具有更好的并行处理能力．示例仿真验证了算法的有效性与实用性．