基于改进RRT算法的室内移动机器人路径规划北大核心

针对RRT(rapidly-exploring random tree)算法路径规划时间长,采样点利用率低,最终生成的路径曲折等问题,提出了一种改进RRT算法。采用基于动态概率的采样策略,避免机器人在采样的过程中陷入局部极小值;同时提出了变步长的随机树扩展策略,减少了采样点数量;最后,使用五次贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,使最终生成的路径利于机器人移动。在MATLAB平台上进行仿真分析,并使用基于ROS的移动机器人进行实验,将改进RRT算法与RRT算法、目标偏向RRT算法进行对比。仿真结果表明改进RRT算法规划的路径长度减少了23.09%,规划时间减少了87.16%,并且路径更平滑。     

改进A*算法的AGV避障路径规划研究

针对传统A*算法在复杂栅格地图规划的路径不平滑存在多余转折点和多余共线节点，使用传统八叉树搜索策略时，AGV易发生碰撞障碍物现象，在复杂环境中随机出现在全局路径上的障碍物无法实现动态避障等问题，提出一种改进A*算法。由于传统A*算法的搜索效率主要取决于估价函数的设计，因此引入启发式函数的权重系数提高A*算法的搜索效率；设置障碍物安全距离，为判断障碍物区域内当前障碍物是否影响AGV通行提供参考，再次改进原有八叉树搜索策略提升避障性能，然后对得到的无碰撞路径进行路径优化处理，保留关键转折点；最后实现A*和DWA算法融合，进一步优化路径，并实现全局动态路径规划。实验结果表明：融合算法使得路径更加平滑，提高了算法的避障性能，表明了融合算法在机器人路径规划中的可行性。     

群体机器人固定链路径形成算法

针对目前群体机器人路径形成算法规则单一、影响因素多、效率低等问题,借助马尔可夫理论和图论知识对路径形成算法进行理论建模。利用栅格法在二维地图中模拟了路径形成算法。通过改变机器人施放时间间隔,对比了路径形成算法在有无支链的情况下的搜索效率,分析出了这两种算法在有限封闭空间内的优劣,同时在有无障碍物的情况下对算法进行了测试,提出在不同场景下选用不同路径形成算法的策略。仿真结果表明,有支链路径形成算法在机器人施放时间间隔较长的前提下,对有障碍物的环境适应性更好。     

基于PRM改进的路径规划算法

针对规划环境中障碍物较多,采样节点较少时,移动机器人使用传统PRM算法难以规划出路径的问题,提出一种改进的PRM算法,通过随机节点生成函数在自由空间生成随机节点,取代落在障碍物中的节点,在采样节点数目不变的情况下,提高自由空间中的节点数目,配合改进的节点增强法,优化路径,减少路径中的节点数目,完成路径规划。仿真结果验证了本算法的有效性,改进后的PRM算法能用较少的随机采样点找到一条可行路径,提高了节点的利用率,降低了路径中节点数目。     

融合改进RRT和Dijkstra算法的机器人动态路径规划

针对传统RRT算法在规划中随机性过大，节点利用率低且得出的路径并非最优等问题，从3个方面进行改进。首先，针对RRT在随机点采样过程中无方向性的问题，设置目标节点采样率，每次采样时目标点有几率成为采样点，使路径可以快速接近目标点；其次，动态设置步长使机器人能根据周围障碍物数量动态调整步长，减少迭代步数；最后，在得到RRT算法规划出的一条可行路径后，向周围扩展可行区域，将可行区域栅格化，通过Dijkstra算法找出可行区域中的最短路线，优化RRT算法得出的路线。最后将所获得的全局路径分段采用动态窗口算法。将RRT-Dijkstra融合算法与RRT算法、Dijkstra算法以及动态窗口算法在路径拐点数量以及路径长度等方面进行对比。实验表明，RRT-Dijkstra融合算法更高效，得到的路径更优。结合动态窗口算法后且能实现动态避障。     

基于改进粒子群算法的线缆路径规划方法研究

针对复杂机电产品布线路径规划过程中存在的效率较低、可应用性差等问题,提出一种改进粒子群算法,使用栅格法对布线空间进行划分,对障碍物建模并进行方向包围盒处理。为了避免算法在迭代过程中陷入局部最优,引入非线性逐渐递减的惯性权重与异步变化的学习因子,并且将贴壁约束加入到路径规划的过程中,保证线缆在敷设时路径的合理性。最后在仿真试验中,与标准粒子群算法进行对比,验证了改进后算法的合理性与可行性。     

基于改进APF-RRT的6R机械臂避障路径规划

针对6R机械臂在复杂环境下进行避障路径规划时成功率低、效率低等问题,提出一种改进人工势场法（APF）与快速扩展随机树法（RRT）的融合算法。对于传统APF目标不可达问题,提出引入斥力调节因子优化斥力函数,使得机械臂靠近目标点时,障碍物对机械臂的斥力逐渐减小并顺利到达目标点;针对传统RRT算法随机性过强问题,提出目标导向策略进行优化,使得采样点有一定的概率向目标点扩展;当APF陷入局部最优时,采用改进RRT算法进行路径规划,当跳出局部最优时,切换为APF继续路径规划。仿真结果表明：改进APF-RRT算法能适应各种复杂环境,且相较于传统APF和RRT算法具有规划时间短、规划成功率高等优点,有效解决了APF目标不可达和局部最小值的问题。最后通过 JAKA 机器人实验平台进行实际环境实验,验证了改进APF-RRT融合算法的可行性。     

混合遗传算法在机器人路径规划中的应用

针对传统智能算法在多障碍物环境下求解路径时存在忽视路径安全性，易陷入局部最优解等问题，提出一种融合粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和人工势场法(APF)的混合遗传算法(PA-GA)。首先，改进障碍物参数和算法的适应度函数，引入防碰撞距离与安全距离，保证路径安全性；其次，通过动态调整粒子群算法中的惯性权重增强粒子的搜索能力，加快算法收敛；然后，引入分群策略、等级交叉策略和人工势场法来改进遗传算法的交叉变异操作，依靠自适应调整交叉变异概率加快收敛速度；最后，将改进后的算法融合，保证混合算法在全局和局部的寻优能力。仿真结果显示，PA-GA算法具备了较强的寻优能力，且路径检索结果更好，收敛速率也更快。     

基于改进RRT路径规划算法

针对基本RRT算法路径规划特点:树的扩展具有随机性,路径中存在冗余的节点,规划出的路径拐角多.因此,提出一种改进的RRT算法.改进后的算法首先采用目标偏向策略,以一定的概率P把目标点作为采样点进行随机树扩展,提高随机树向目标点的扩展的概率;其次,改变度量函数,添加了角度约束,减少了路径规划中搜索的范围,以减少搜索时间;...     

基于D*Lite算法路径规划的改进方法

针对D^*Lite算法的启发值不精确、规划出的路径斜穿过障碍物栅格顶点的问题,提出一种改进的方法。首先,使用一种更为精确的计算距离代替切比雪夫距离作为启发值,新的计算距离区分了直线距离和斜线距离的代价值;其次,对扩展节点进行分类,给危险节点引入一个安全系数;最后,对改进的算法进行仿真。仿真结果表明:改进后的D^*Lite算法因为启发值更精确,扩展次数减少,性能更好;引入安全系数,危险节点将不作为路径的优先选择,解决了规划的路径斜穿过障碍物栅格顶点的问题。不管是预规划还是重规划阶段都能够规划出一条十分安全的路径。     

爱励国际的收购之路

编注:爱励国际公司作为全球最大的铝回收再生公司,近几年不断有收购动作,作为公司战略的重要举措,这或许代表了目前全球再生行业发展的一种趋势,值得国内再生行业引起关注.     

爱励国际的收购之路

编注：爱励国际公司作为全球最大的铝回收再生公司，近几年不断有收购动作，作为公司战略的重要举措，这或许代表了目前全球再生行业发展的一种趋势，值得国内再生行业引起关注。     

中铝公司:行进在新型工业化道路上

短短四年时间,中国铝业公司就用非凡的改革发展业绩使自己的声誉响彻了世界铝工业：氧化铝产量世界第二,铝加工规模亚洲第一,电解铝市场占有率中国最大;资产总额翻了一番多,利润翻了两番;保值增值率、净资产收益率和创利能力在全国同行业名列前茅;“中国铝业”股票目前在纽约证券市场同行业股票中股价最高,被投资者誉为“世界铝业第一股”。     

自动弧焊的实时路径修正

本文提出了机器人弧焊的路径修正策略。CCD摄像机用来获取实际焊缝图象，通过图象处理得到实际焊缝与预先示教路径之间的偏差。模糊神经网络用作推理系统。为了减小系统的稳态误差，考虑了偏差积分项的影响。三级插补方法用于实时路径修正。本文提出的策略得到实验结果的验证。     

pL级微量胶液转移分配过程的路径规划方法研究

针对pL级微量胶液转移分配过程中,移液针重复行程较多、作业效率低下的问题,通过机器视觉和改进后的遗传-蚁群算法精准快速地规划路径,提高微量胶液转移分配的效率。搭建了包括机器视觉系统、胶液分配系统和驱动控制系统在内的胶液转移实验平台。通过对采集图像的既定点位进行模板匹配得到相应位置信息,基于位置信息进行路径规划实验并将此算法与常见算法进行比较,观察其能否精确、快速地规划微量胶液转移分配的路径。实验结果表明：通过机器视觉和改进后的遗传-蚁群算法,移液针转移后形成的胶滴体积达到pL级,胶滴平均直径为68.6 μm,且准确落在既定点位上,其工作行程缩短了67.9%,作业时间大幅度降低,可有效提高pL级微量胶液转移分配的工作效率。     

嵌入式智能机器人路径规划应用研究

研究了智能机器人路径规划算法的研究现状,指出各种算法的优缺点,提出建立嵌入式智能机器人路径规划平台,实现了基于嵌入式实时系统的智能机器人路径规划算法.     

基于遗传算法的装配路径规划

提出应用遗传算法进行装配路径规划的方法,装配路径在二维平面内进行优化,优化目标为在不与障碍物发生干涉的情况下零部件装配路径最短.通过MATLAB编程以实例说明该方法的有效性.     

CMM测量路径的生成与仿真

为避免CMM(Corrdination Measuring Machine)在实际测量过程中与工件或夹具发生碰撞,在讨论测量路径生成方法的基础上,根据球形铣刀数控加工过程与CMM测量过程在运动上的相似性,在UG中对CMM测量路径进行仿真,得到最佳测量路径.结果表明这种方法可以有效的提高测量效率,避免测量过程中发生不必要的损失.     

数控铣削刀具路径的规划

数控铣削加工的走刀路线反映了工序的加工过程,走刀路线合理与否,关系到工件的加工质量与生产效率.在数控工艺处理过程中,应认真分析零件的加工要求及其结构特点,找出走刀路线中影响加工效率的因素,在保证零件加工精度和表面粗糙度要求的前提下,尽量缩短加工路线,从而提高数控机床的加工效率,降低加工成本.文章对数控铣削中常见的几种工件轮廓形状的走刀路线进行了讨论,为确定合理的走刀路线提供了参考.