Hermite三次样条插值的车型机器人路径规划研究

针对车型机器人在移动过程中的路障规避和寻找最优路径的问题,提出了一种基于Hermite三次样条的基线平滑路径,作为移动机器人穿越复杂环境的可行路径,并给出了相应的迭代优化算法。该算法在ODE仿真环境下进行了测试,其效果令人满意。     

利用三次样条改进蚁群算法的无人机航路规划

针对无人机在二维平面自动飞行中转弯角度过大、路径规划困难的问题,研究了蚁群算法在复杂环境下航路规划中的应用,利用链接图简洁的特点建立空间模型,对无人机的飞行环境和航迹代价进行了描述,并结合三次样条插值函数与蚁群算法,提出了改进蚁群算法,对无人机飞行路径进行优化,并给出算法软件流程。利用MATLAB进行了仿真实验,得出了最优的航路,算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对轨迹中不可飞的尖角进行了平滑处理,使得航路为曲线轨迹,满足无人机工作的性能要求,减少无人机在飞行中的代价损耗,验证了该优化算法在无人机航路规划中的可行性。     

基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人路径规划问题,提出了一种基于粒子群三次样条优化的路径规划方法．借助三次样条 连接描述路径,这样将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题．借助粒子群优化算法快速收敛和全局寻 优特性实现最优路径规划．实验结果表明：所提算法可以快速有效地实现障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,规 划路径平滑,利于机器人的运动控制．     

非均匀三次B样条曲线插值的Jacobi-PIA算法

为了求解非均匀三次B样条曲线插值问题,基于解线性方程组的Jacobi迭代方法提出一种渐进迭代插值算法——Jacobi-PIA算法.该算法以待插值点为初始控制多边形得到第0层的三次B样条曲线,递归地求得插值给定点集的三次B样条曲线;在每个迭代过程中,定义待插值点与第k层的三次B样条曲线上对应点的差向量乘以该点对应的B样条系数的倒数为偏移向量,第k层的控制顶点加上对应的偏移向量得到第k+1层的三次B样条曲线的控制顶点.由于Jacobi-PIA算法在更新控制顶点时减少了一个减法运算,因而运算量更少.理论分析表明该算法是收敛的.数值算例结果表明,Jacobi-PIA算法的收敛速度优于经典的渐进迭代插值算法,与最优权因子对应的带权渐进迭代插值算法基本相同.     

关于三次样条插值方法在应用中的一点改进

本文简要介绍了对三次样条函数插值方法在某些特殊应用中的一点改进意见,通过改进,使三次样条函数插值方法具有了更广泛的适用性。     

基于三次样条插值的自动入库泊车免疫粒子群改进算法

传统自动入库泊车轨迹优化算法不易寻到光滑、精确且优化的泊车轨迹。结合智能自动入库泊车原理,本文提出一种基于三次样条插值的自动入库泊车方法,从而获得理想优化的泊车参考轨迹。为了有效地提升自动入库泊车轨迹寻优算法的性能,以泊车轨迹最短作为优化目标来选定一组合适的泊车位置参考点,在三次样条插值的基础上,又提出一种免疫粒子群改进算法。首先,为提升算法全局搜索性能和收敛速度,引入自适应变异策略;然后,引入免疫机制来有效提升其全局优化能力。测试函数及自动入库泊车实际算例的仿真结果表明,所提出的自动入库泊车免疫粒子群改进算法具有更高的寻优精度和较快的收敛速度。     

改进海洋捕食者算法和插值平滑的机器人路径规划

鉴于传统的智能优化算法（intelligent optimization algorithm,IOA）不能很好解决插值平滑的机器人路径规划（robot path planning,RPP）问题,以及最近提出的海洋捕食者算法（marine predators algorithm,MPA）的优势和不足,提出了一种改进的MPA,即提升信息交流的MPA（interchange enhanced MPA,IEMPA）,用于解决RPP。首先提出一种融合趋向全局最优的反向学习策略用于随机选择的一个捕食者的位置更新,以便降低陷于局部最优的概率;然后提出了一种三阶段最优引导最差策略来强化最差个体以便提升整个群体和提高搜索能力;随后,提出一种信息共享策略用于捕食前期以进一步提高算法的搜索能力;最后将IEMPA用于插值平滑的RPP中。大量的多场景RPP问题的优化实验结果表明,与MPA等优秀算法相比,IEMPA搜索能力更强、精度更高、收敛速度更快,能更好地处理RPP,可应用到在其他复杂优化问题上。     

基于约束三次样条插值函数及其应用

三次样条插值算法的稳定性和光滑性,使它成为在已知点之间进行插值的一种有效算法。但是它不可避免在中间点产生振动和越界现象,而是否越界对于许多工程应用来说又是非常关键的。结合算例分析了基于约束三次样条插值函数算法的特性：这种算法将样条插值算法的光滑性和线性插值算法的稳定性有机结合在一起,得到更能反映实际问题特征的插值函数,很好地克服了振动和越界现象,具有一定的工程价值。     

基于三次样条插值的亚象素边缘检测算法

文章将灰阶Sobel算子、中值滤波、三次样条插值和边缘细化算法相结合而提出的一种新图像边缘检测算法,该算法在实际应用中具有较好的边缘检测效果,不但能使目标的边缘连续、光滑,而且其几何形状和大小与实际目标更接近,有效地解决了模糊图像边缘检测的问题,并使得边缘定位的精度提高到亚象素级。     

基于混合粒子群算法的移动机器人路径规划

为了确定复杂环境中移动机器人最优轨迹,提出了一种混合粒子群优化算法(IPSO-GOP).首先对粒子群优化算法进行改进,在算法运行的各个阶段对惯性权重进行自适应调整来增强粒子的搜索能力,并采用混沌变量对粒子进行扰动以提高收敛速度;其次,为了提高算法寻优能力,摆脱局部极小值并增加种群的多样性,引入遗传算法继承的多重交叉和变异两个进化算子(GOP)优化改进版本的粒子群算法(IPSO);最后,使用三次样条插值对该混合算法生成的路径进行平滑处理,得到无碰撞最短的几何连续路径.实验结果表明,多障碍物环境下IPSO-GOP算法减少了陷入局部最优的发生,加快了收敛速度;同时,与原粒子群优化算法(PSO)相比,该算法寻优能力显著,在路径规划问题上有明显的优势.     

一种改进PSO的室内机器人路径规划方法

针对室内空间局限性造成的移动机器人路径规划难度提升问题,文章分析了机器人室内移动中转弯、启停等运动特征,为获得最优规划路径引入了粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),同时为改善经典算法中收敛度低,易早熟等问题,首先使用收敛因子、线性递减、非线性凹函数、随机分布方式等对PSO惯性权重的选取进行了讨论,并结合三次样条插值方法、选取罚函数作为适应度函数等对PSO进行了算法改进,最后,以实验室作为室内环境背景进行了仿真实验,并与经典的PSO路径规划方法进行了对比,实验结果表明,文章中改进的PSO路径规划方法精度高于经典PSO方法5%,平均寻优时间比经典PSO的少5s左右,能够有效的提高规划路径的平滑度,对于室内环境中机器人路径规划具有良好的实时性和有效性。     

基于改进的樽海鞘群算法求解机器人路径规划问题

为了探索出更好解决机器人路径规划问题的方法,提出一种差异演化的寄生樽海鞘群算法.首先在领导者位置更新公式中加入对应的上一代领导者位置信息,加强全局搜索的充分性,同时引入自适应惯性权重,更好平衡领导者在不同进化阶段对于广度和深度搜索的不同需求,提高寻优精度.然后在算法结构中引入具有不同演化策略和寄生行为机制的寄生-宿主双种群及宿主群劣汰思想,增加种群的多样性,提高算法跳出局部极值的能力.理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本算法相同,6种对比算法在10个不同特征的标准测试函数上进行仿真对比测试,实验结果表明：该算法的寻优精度、收敛性能均有显著提高和改善.最后将改进算法与三次埃尔米特插值相结合,以路径上的节点组合为基础定义算法中个体位置的编码方式,以绕开障碍、最短路径为目标构造了适应度函数和约束条件,求解机器人路径规划问题.在不同复杂程度的障碍物场景和不同插值方法下进行的算例求解结果显示,该算法寻优结果的最佳值、平均值和方差整体上明显优于其他5种性能优越的代表性对比算法,也验证了融合埃尔米特插值方法对于求解机器人路径规划问题的优越性和有效性.     

改进遗传算法在机器人路径规划中的应用研究

针对静态环境下机器人全局无碰撞的路径规划问题,提出了一种将顶点图像法与遗传算法结合起来的路径规划的方法。利用顶点图像法建立了机器人的路径模型,将候选路径表示为二进制位串的形式。在此路径模型的基础上设计了适应度增量计算法,提高了算法的收敛速度。提出了将差距大的染色体进行配对的改进染色体配对方式,保证了种群的多样性。仿真实验结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于改进RRT-Connect算法的移动机器人路径规划

针对双向快速扩展随机树算法RRT-Connect在移动机器人路径规划中生成路径绕远、转折多、收敛速度慢等问题,提出一种改进RRT-Connect算法。对新节点引入考虑祖代点的重选父节点环节,利用三角不等式原理优化部分路径长度,对每一个新节点的生成设置转角约束以减小路径转折,同时设计一种动态步长策略以加快算法的收敛速度。在两树连接阶段,为使拓展树之间能够平滑且快速连接,在连接处设置转角约束和距离约束,并使用同父节点重连的连接方法。实验结果表明,改进算法能够缩短规划路径长度和收敛时间,生成的路径质量较改进前更优。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

针对机器人路径规划问题,提出一种改进的蚁群算法.建立栅格地图模型,结合蚁群算法,设置禁忌表,同时针对死锁问题,提出丢弃陷入死锁的蚂蚁;当蚂蚁迭代次数大于60代后,通过减小信息素增强系数Q,达到提高算法收敛速度的目的.实验结果表明,改进后的算法能快速规划出最优路径,同时能避免陷入死锁和局部优化.     

基于并行-交替式双向JPS算法的机器人路径规划

针对跳点搜索(JPS,jump point search)算法在障碍物位置随机的栅格地图中路径规划时间较长的问题,提出了并行-交替式双向跳点搜索(PA-BJPS,parallel alternate bidirectional jump point search)算法;首先,在起始点与目标点间确定一个中心热点区域;其次,采用改进了预计代价函数的并行式双向跳点搜索算法,分别规划从起始点抵达中心热点区域以及目标点抵达中心热点区域的路径;然后,采用交替式双向跳点搜索算法,规划中心热点区域内部的路径;最后,提出迭代式路径修正方法来改良危险路径,并采用3次B-样条曲线替代拐角来平滑路径;仿真结果表明,并行-交替式双向跳点搜索算法有效地缩短了路径规划时间,同时提高了路径的安全性和平滑性。