基于安全点引导混合算法的启发式机器人动态路径规划

针对机器人在复杂环境下路径规划难以兼顾全局最优和实时避障的问题，将改进的A^*算法和人工势场法结合，提出一种具有启发式动态路径规划的安全点引导(SPG)混合算法。设计了终点逼近策略，解决了传统A^*算法规划路径转折点过多的问题，同时采用平面向量积法避免传统人工势场法路径振荡。设计安全点引导的启发式策略将两种改进算法结合，既保证安全路径，又逃离局部极小值点。分别在静态和动态环境下对SPG混合算法进行仿真并与传统混合算法相比，静态环境和动态环境下的路径长度与运行时间分别缩短了10%,25.6%和9.5%,30.9%,表明SPG混合算法具有良好的全局路径规划与动态避障能力。最后在真实场景中验证了SPG混合算法的有效性。     

自动泊车系统中AGV路径规划及碰撞规避问题分析

采用抑制转弯权值的改进A~*算法作为全局路径规划,结合动态冲突检测及动态避障策略,有效解决多AGV运行环境下的运行安全问题。优化算法能够实现AGV最优路径规划及动态避障功能,且算法执行效率高,在采用拓扑图法对智能停车场的实际环境建模的基础上,可提高AGV在实际应用领域的综合效益。     

基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢及转弯次数多等问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法将栅格法建立的环境模型划分为3种不同搜索区域,运用数学模型按距离比值方法对初始信息素差异化分配,避免蚂蚁前期盲目性搜索;基于可选孙节点个数的区域安全信息和转角启发信息选择下一子节点,并构造目标性启发函数,有效减少蚂蚁陷入死锁次数,提高路径平滑性和目标导向性。采用"狼群分配策略"更新信息素,加快路径的优化。在动态路径规划中,根据滚动窗口的信息检测与碰撞预测,对不同的碰撞类型实施有效的避障策略。仿真结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯次数更少,能够有效避开静态及动态障碍物,具有较好的全局优化性,验证了改进蚁群算法在静态及动态路径规划下的可行性和优越性。     

立体仓库多机器人协同路径规划与冲突消解

针对立体仓库中多机器人协同路径规划问题,建立了一个具有最优作业时间和能耗的多目标路径规划模型.采用分治-协作策略将多机器人路径规划问题分解为多个单机器人路径规划子问题.在路径规划中,采用改进的蚁群算法对每个机器人的初始路径进行规划.基于时空协同约束,采用协同迭代优化策略,提出了多蚁群协同进化算法.针对路径冲突问题,设计了一种动态优先级冲突消解策略,有效地解决了多机器人冲突问题,找到了最优路径组合.仿真结果表明,该方法能有效提高多机器人的协同搬运效率,降低能耗并缩短搬运时间.     

融合 A∗ 与 DWA 算法的水面船艇动态路径规划

为解决水面船艇路径规划同时要求全局最优、实时避障和航迹安全可靠的问题,提出了一种基于融合 A ∗ 算法与动态 窗口算法(DWA)的水面船艇路径规划方法。 首先通过引入启发函数动态加权策略,提高 A ∗ 算法的搜索效率;然后综合考虑水 面船艇的运动特性,采用一种路径转角节点角度削弱策略,减少转角,缩短全局路径长度;最后,基于全局因素影响与航迹安全 约束对 DWA 算法的轨迹评价函数进行改进,并以全局路径提供子目标点引导 DWA 算法进行局部规划的方式完成算法融合。 实验结果表明,融合算法相比于现有算法的总转向角度分别减少了 45. 6% 、46. 0% ,验证了融合算法的有效性与可行性,并且相 较于其他传统算法更具优越性。     

智能仓库中的多机器人协同路径规划方法

为了解决智能仓库多机器人协同路径规划问题,提出一种交通规则和预约表下的基于改进A*算法的动态加权地图。首先通过集中控制方法生成预约表,然后利用预约表与交通规则防止机器人之间发生碰撞;然后利用预约表生成动态加权地图,解决机器人间的交通拥堵问题;最后通过分布式控制方法,利用改进的A*算法预约表和动态加权地图,实现多机器人的动态协同路径规划,达到了提高系统效率的目的。通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

融合改进蚁群和DWA的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优且动态规划能力弱等缺陷,提出一种融合改进蚁群和动态窗口算法（DWA,Dynamic Window Approach）的路径规划方法,解决移动机器人全局路径优化以及局部动态避障路径规划问题。在分析传统蚁群算法路径规划原理及优缺点的基础上,通过引入初始栅格转移规则、改变信息素更新方式、删除冗余节点、圆切障碍顶点等方法,提高蚁群算法的收敛速度、规划路径的平滑度以及安全可靠度;进一步在改进蚁群算法中引入DWA进行局部路径规划,实现机器人的动态避障。对比仿真结果表明,所提改进算法在路径长度、迭代次数、收敛时间以及路径平滑度、安全可靠度等性能指标上较传统算法均有所提高。     

一种IPRRT的机械臂三维路径避障算法

标准RRT(Rapidly exploring random tree)算法进行路径规划时,存在规划时间长、规划路径质量差的问题。针对以上问题,提出一种IPRRT算法（Improved RRT algorithm）,首先通过重选父节点环节策略剔除冗余路段,区域排斥机制剔除冗余节点,缩短规划路径与规划时间;其次采用线段转角限位与评估函数提升路径质量,最后采用三次Hermite曲线对路径进行平滑处理;通过对深海机械臂进行仿真实验,验证了IPRRT算法的有效性。     

基于客户点行政地址的自提点选址—路径优化

为解决基于客户点行政地址的自提点选址—路径问题,研究了网络零售配送中基于客户点混合地址的自提点选址和路径规划问题的集成优化。根据客户点的行政地址设计了客户点地址聚类算法,确定了代表各客户点的索引点作为自提点备选位置。制定了双层路径规划策略,分别通过改进蚁群算法求解以配送路径最短为目标的上层路径规划模型,实现配送区域块内索引点之间的路径规划;通过下层门牌号码排序算法,利用客户点的行政地址实现了索引点内客户点之间的路径规划。以重庆市巴南区鱼洞街道内的客户点为研究算例,对自提点选址和配送路径规划两方面算法与模型进行验证,计算结果表明了算法和模型的有效性和实用性。     

基于A*算法和人工势场法的移动机器人路径规划

针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A*方法进行了有效的改进,新的A*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了移动机器人的行驶路径。进一步,动态切点法可以有效地对已规划路径进行平滑处理;然后,综合考虑路径和环境的情况,采用改进的人工势场方法对移动机器人进行了局部路径规划,通过增设虚拟子目标的方法解决局部极小值问题,利用自适应步长调节算法对移动机器人的步长进行了动态优化;最后,针对不同场景,利用数值仿真将该算法与传统算法进行比较,结果表明该算法在不同环境路径规划的问题上具有一定的先进性和优越性。