基于滚动窗口的多机器人路径协调规划

本文将滚动优化思想应用于未知环境中无通讯的智能多机器人系统路径协调规划问题,提出了基于滚动窗口的多机器人协调方法,它能够快速有效地实现冲突检测与避碰,并可应用于复杂的工作环境中.文中还对一具体的机器人系统运行过程中的安全性和可达性进行了分析.     

基于启发式节点增强策略的PRM路径规划方法

针对一般的PRM方法用于移动机器人对复杂地形路径搜索存在的缺陷，本文对PRM方法进行了改进，提出了一套基于启发式的节点增强的策略，提高了PRM方法节点增强阶段对环境的适应性．此外，本文建立了相应的仿真实验系统对策略的有效性进行了实验与分析．     

基于拓扑法的多关节机械手无碰路径规划

本文提出了一种基于拓扑法的多关节机械手无碰路径规划方法,文中重点讨论了三关节机械手路径规划时如何划分状态空间、判别各连通块之间的连通性以及路径搜索等问题,最后我们给出了一个实验结果以示该方法的有效性。     

自主车辆越野路径规划的新方法——领域式规划法

本文提出了一种解决 ALV(Autonomous Land Vehicle)越野路径规划的新途径——领域式规划法.介绍了一种面向地形本身分布特点和性质的地形分割方法,讨论了领域式规划空间的二叉树表示方法.在此基础上,提出了采用虚拟矩阵匹配搜索二叉树以确定领域式规划空间中邻接关系的方法,并描述了启发式方法和概率方法相结合的路径搜索算法.领域式规划方法有效地解决了非结构化环境中的规划效率问题.     

一种基于矢量分析的视觉伺服冗余机器人运动规划方法

本文提出了一种适用于视觉伺服冗余机器人的运动规划方法．针对大多数具有三轴 相交手腕的操作臂,文章把操作臂的运动规划分解为两个方面．一方面,采用腕部速度矢量 在操作臂关节空间极小最小二乘分解的方法规划操作臂关节速度．另一方面,用欧拉角矢量 递推的方法规划操作臂手爪的姿态．该方法的特点是物理意义明确,算法简单．同时具有一 定的运动学鲁棒性．文中还采用该方法对8R操作臂进行了仿真研究．     

基于出租车轨迹数据的路径规划方法

传统的路径规划算法很大程度上是依赖于改进的加权最短路径算法,在大规模路网中效率较低而且没有考虑实际交通中的各种因素,得到的是理想情况下的最优路径。针对这种情况,根据出租车的轨迹数据提出一种路径规划方法,主要包括三个部分:首先,利用出租车数据挖掘司机在路径选择上的经验,提取经验轨迹形成经验轨迹集;然后,根据出租车在各经验路段各时段的速度和频次利用贝叶斯分类器对路网进行分层,构建分层路网;最后,使用分层路径规划算法实现层次路径规划。以北京市GPS数据为研究对象,将该方法与经典路径规划算法的结果进行比较。结果表明,该方法得到的路径可以综合考虑各种因素,得到实际行驶中的较快路径。     

一个实用的机器人两级规划与控制系统

本文首先论述了一个实用的工业机器人两级计算机控制系统,然后,提出了一种新的轨迹规划方法.这种方法以终端运行长为函数描述关节运动律,在运行折线时,转角处运动减速的值随夹角大小而异.最后本文给出了轨迹规划的仿真及在LUOTUO-Ⅱ工业机器人上实现实时控制的结果.     

基于微机的机器人离线轨迹规划系统

本文提出了基于IBM-AT微机的机器人离线轨迹规划系统.系统的软件主要包括;机器人和环境物的三维图形的交互式产生,运动学和动力学的计算,轨迹规划.碰撞的检测和图形显示动画.系统利用通讯模块和接口电路可以从IBM-AT到机器人控制之间传递信息.使用该软件的PT-300V工业机器人离线轨迹规划的实验已初步地完成.     

基于CPU-GPU的B样条曲面并行刀具路径规划方法

针对传统串行刀具路径规划算法效率低下和在异构硬件平台上的不兼容问题,提出一种基于CPUGPU异构并行计算的刀具路径规划方法。方法针对双三次均匀B样条曲面,依据等参数线刀具路径规划方法的原理和Open CL规范设计并行算法,在CPU的逻辑控制下,采用数据并行的编程模型在GPU的多个工作项上并行执行内核,将传统串行执行的等参数线法进行了并行化重构。仿真实验结果表明,该算法在CPU-GPU异构平台上生成刀具路径的时间较传统串行算法缩短1.5~11.9倍,对实现刀具路径的实时或准实时生成具有重大意义。     

基于动态人工势场法移动机器人路径规划研究

考虑机器人与目标点的相对位置以及相对速度因素构建引力势场和引力函数,考虑机器人与障碍物之间的相对位置、相对速度以及相对加速度因素构建斥力势场和斥力函数。基于位置的“分而治之”策略,将机器人所处的环境分解成不同的情景,通过传感器获得周围环境信息,制定并执行情景-运动规则。建立复杂动态机器人仿真环境,验证改进后的算法在动态环境中机器人自动避障的可行性。以IN-RE机器人为实验平台,做动态环境下机器人自动避障路径规划实验,验证本文提出的动态人工势场法在动态环境中的可行性。     

基于拓扑的路径规划问题的图形解法

本文提出一个解决基于拓扑的路径规划问题的新途径:图形法.介绍一个用图形法建立起来的适合于矩形形状的移动机器人在以线段和圆弧为边界的障碍物环境下运动的路径规划算法.该算法考虑了环境发生局部变化时在不改变或者仅仅对拓扑网络进行局部修改后进行路径规划的问题.图形法比较普遍地解决了二维拓扑路径规划算法的实现问题.     

一种快速神经网络路径规划算法

本文研究已知障碍物形状和位置环境下的全局路径规划问题,给出了一个路径 规划算法,其能量函数利用神经网络结构定义,根据路径点位于障碍物内外的不同位置选取 不同的动态运动方程,并针对障碍物的形状设定各条边的模拟退火初始温度．仿真研究表明 ,本文提出的算法计算简单,收敛速度快,能够避免某些局部极值情况,规划的无碰路径达 到了最短无碰路径．     

一种基于GIS的铁路设备维修路线规划方法

针对铁路设备的维修管理进行研究。在总结某站基于GIS的铁路设备维修管理系统应用经验的基础上,论述基于GIS的铁路设备维修路线的规划方法。其中包括空间数据库的设计、地理信息数据质量保证、地理信息平台的开发、对经典Dijkstra算法的优化及对优化后算法的效率分析等内容。实际应用表明该方法能够解决铁路设备维修路线规划问题,为铁路设备维修行车指挥提供决策支持,为提高铁路设备维修效率提供有效途径。     

基于改进A*算法和lattice算法的路径规划方法

针对A*算法缺乏动态性、不够平滑、计算量大,且不满足具体的非完整约束等问题,提出一种融合改进A*算法和lattice算法的路径规划方法.一方面消除传统A*算法中的冗余点,同时考虑物体的方向属性和实际运动约束,优化启发式函数最终生成全局路径.另一方面lattice根据改进A*算法生成的全局路径作为参考线,采样并结合障碍物信息和其他代价信息选出平滑的、无障碍的包含位置、移动速度、移动加速度等信息的局部轨迹.使用栅格地图进行车辆路径规划的实验仿真,该算法能够兼顾全局与局部,快速规划出一条平滑且满足车辆非完整性约束的运动路径.     

动态环境中基于增强式学习的路径规划方法

本文结合机器人路径规划问题介绍了增强式学习方法 ,实现了动态环境中基于增强式学习的自适应路径规划 .增强式学习通过采用随机性的控制策略 ,实现策略的优化搜索和在线学习 .并采用具有模式增强输入的BP网络进行决策参数估计 ,加快学习的收敛 .仿真试验证明该方法能有效实现动态环境中机器人的避碰和导航     

在障碍时变工作空间中机器人无碰撞平滑路径规划的一种算法研究

本文应用在障碍时变工作空间中把固定障碍和时变障碍分解的思想.首先就固定障碍问题,为机器人规划一条无碰撞路径,然后通过规划机器人的速度来达到避开活动障碍的目的.本文接着提出在时间-路径空间中以忽略可动障碍时机器人的运动策略为基准策略,根据障碍约束和机器人速度或加速度约束,用有理二次函数来规划机器人避开可动障碍的运动策略.     

基于遗传算法的移动机器人动态避障路径规划方法

本文提出了一种基于遗传算法的简单、有效的移动机器人实时动态避障路径规划方法.为利用遗传算法实时、稳定地进行动态路径规划,本文将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题,并把路边约束、动态避障要求和最短路径要求融合成一个简单的适度函数.仿真实验表明,本文提出的动态路径规划方法可实时、稳定地产生移动机器人运动的最佳局部规划路径,且具有良好的动态避障性能.该方法也可用于智能车辆的自动导航.     

非时间参考的机器人路径规划与控制方法

本文面向非结构化环境,针对传统的基于时间的规划方法的不足,提出了一种非时间参考的 机器人路径规划方法;并根据该规划的特点,设计了相应的控制算法．在这种规划方法下, 机器人遇到障碍时能自动停止运动,而当障碍物被清除后,又能沿以前的规划继续运动,避 免了系统所受到的损害和任务的重规划,提高了系统处理不确定事件的能力．     

动态不确定环境下移动机器人的在线实时路径规划

提出一种基于极坐标空间的、以机器人期望运动方向角为路径优化指标的动态不确定环境下移动机器人的在线实时路径规划方法。该法通过机器人的传感器系统,实时探测局部环境信息,在每一采样时刻,机器人首先对视野内的动态障碍物的位置进行采样,然后根据所采样的位置信息,利用自回归模型预测出下一采样时刻动态障碍物的位置,再将预测位置上的动态障碍物当作静态障碍物来处理,然后对其规划避碰路径,从而将动态路径规划转化为静态路径规划。仿真和实验结果验证了该方法有效可行,具有实时规划性和良好的避障能力。     

一种基于蒙特卡洛法的巡航弹航迹规划建模与软件实现方法

蒙特卡洛法MC(Monte Carlo)是一种重要的概率计算方法.航迹规划是一个非结构化优化过程,是一种难以用一组数学模型来描述一条航迹的规划方法.其难点是力求快速准确,以提高应急反应能力,此是生存与制胜的关键所在.研究了利用MC法设计突破火力单元等障碍物的算法,该算法首先是将规划分成若干较为细小的事件,而后通过用随机数进行统计实验,最后归纳出是否是概率有效的,以决定取舍.MC法有效地实现了在约束条件下的航迹优化设计,速度可比常规方法提高22%.用UML语言进行了软件建模实现,包括类图、时序图等静态模型和动态模型.所给出航迹规划软件平台经应用效果良好,不但规范了航迹规划工程,而且缩短了开发时间.