蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究

移动机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提,针对移动机器人路径规划的复杂性,把蚁群算法引入到机器人路径规划中;普通的蚁群算法存在收敛速度慢、效率低和容易陷入局部最优等缺陷,难以直接应用于机器人路径规划中;提出一种在蚁群算法中改进信息素的更新方式、引入最大最小蚁群系统以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方法,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方法能缩小最优路径的查找范围,降低发现最优路径所需的循环次数,能有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。     

移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.针对传统移动机器人路径规划算法搜索时间长,效率低,寻优能力差等问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.该方法首先采用神经网络描述机器人工作环境,在此基础上通过坐标变换建立新地图;然后将机器人路径表示为粒子位置,并以路径长度为粒子群的适应度值;最后粒子之间的相互协作,不断更新粒子位置和速度,获得-条从起始点到目标点全局最优路径.在MATLAB平台上对该方法进行了仿真,实验结果表明,基于粒子群的机器人路径规划方法提高了路径规划的计算效率和可靠性,可应用于机器人的实时导航.     

蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究

针对传统机器人路径规划方法无法保证寻找全局最优路径的问题,本文提出了一种基于蚁群算法求解机器人路径规划的方法.在此基础上构建了移动机器人路径规划模型,并通过Visual C 6.0进行仿真.结果表明该算法能够在动态和静态环境中迅速找到机器人的最优路径,与基于遗传算法的路径规划方法相比具有较大的优势.     

基于多传感器的移动机器人路径规划

提出一种基于多传感器的移动机器人路径规划策略。利用声纳传感器和CCD摄像机对环境进行探测,得到关于障碍物的信息,通过一种简单、快速的数据融合算法计算出障碍物相对于机器人的位置坐标。采用切线法进行路径规划,实现了移动机器人在不确定环境下的路径规划,使机器人可以很好地避开障碍物,并以局部最优或次最优路径到达指定位置。实验结果验证了该路径规划算法的良好性能。     

基于智能路径规划算法的移动机器人系统设计

提出了移动机器人的一种全局路径规划与局部路径规划相结合的新型算法.在以TMS320LS2407A为核心处理器设计的移动机器人平台上,研究移动机器人智能路径规划的算法问题并予以实现.上位机规划机器人的最优路径,并通过与机器人无线通信,发送路径信息,实时接收机器人方位信息.上位机通过操作应用程序对机器人进行监控.机器人能够自主计算轨迹并准确跟踪路径,检测到障碍物后,智能地重新规划路径,避开障碍物到达目的地.实验结果表明:该方法能有效实现机器人的最佳行走路线规划.     

粒子群优化的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人在复杂环境下采用传统方法路径规划收敛速度慢和局部最优问题,提出了斥力场下粒子群优化（PSO）的移动机器人路径规划算法。首先采用栅格法对机器人的移动路径进行初步规划,并将栅格法得到的初步路径作为粒子的初始种群,根据障碍物的不同形状和尺寸以及障碍物所占的地图总面积确定栅格粒度的大小,进而对规划路径进行数学建模;然后根据粒子之间的相互协作实现对粒子位置和速度的不断更新;最后采用障碍物斥力势场构造高安全性适应度函数,从而得到一条机器人从初始位置到目标的最优路径。利用Matlab平台对所提算法进行仿真,结果表明,该算法可以实现复杂环境下路径寻优和安全避障;同时还通过对比实验验证了算法收敛速度快,能解决局部最优问题。     

移动机器人路径规划的仿真研究

研究移动机器人路径优化问题,由于移动机器人寻优中存在定位稳定性和避障准确性问题,机器人路径规划不仅找到一条无碰撞、安全的移动机器人路径,而且要求路径尽可能最短。传统单一栅格法和遗传算法搜索最优路径效率低,难以全局最优路径。为了获得机器人全局最优路径,提出一种栅格法和混沌遗传算法相融合的移动机器人路径规划方法。首先采用栅格法对移动路径进行规划,作为遗传算法的初始种群,采用遗传算法进一步寻找最优路径。最后对移动机器人路径规划进行仿真,结果表明,混合算法可以很好地避免障碍物,快速找到一条机器人最优移动路径,十分适合于复杂环境路径规划。     

一种基于改进人工蜂群算法的机器人实时路径规划方法

在移动机器人控制领域,路径规划是最重要并具有挑战性的问题之一。本文首先采用栅格法对环境进行建模,然后提出一种改进的人工蜂群算法用于机器人的路径规划。在该算法中,为了提高人工蜂群算法的收敛速度,提出自适应的搜索方式,并采用精英保留选择策略以避免机器人路径规划陷入局部最优。仿真实验结果表明,所提算法在机器人路径规划上的可行性与有效性。     

凸优化与A*算法结合的路径避障算法

为提高足式移动机器人的避障能力和路径规划效率,提出一种凸优化与A*算法结合的路径避障算法.首先,基于半定规划的迭代区域膨胀方法IRI-SDP(iterative regional inflation by semi-definite programming),通过交替使用两种凸优化算法快速计算出地面环境中无障碍凸多边形及其最大面积内切椭圆,用于移动机器人的局部避障和任务动作规划;然后,结合经典的A*算法,建立机器人局部和世界坐标系、机器人质心轨迹转换模型、碰撞模型和启发式代价函数,在全局环境中寻找最优成本最小的路径;最后,通过仿真实验验证该算法的有效性.     

分数阶系统的最优Oustaloup数字实现算法

控制系统通常无法用确定的解析表达式表达,所以需要利用滤波器来近似数字实现分数阶微积分.为此,提出一种新的分数阶系统数字实现算法--最优Oustaloup数字实现算法,通过最优算法寻找滤波器最优参数,在频率段内实现分数阶系统模型的高拟合精度.实例仿真结果表明,该算法在频率响应中的幅频特性及相频特性均优于Oustaloup及其改进算法.     

一种基于拟态物理学优化的多目标优化算法

提出一种使用拟态物理学优化(APO)解决多目标优化问题的算法(MOAPO).根据多目标优化问题的特点,借鉴聚集函数法的思想,利用APO算法实现了对多目标优化问题中Pareto最优解集的搜索,并且在搜索过程中动态调整惯性权重与引力因子,以增强非劣解的多样性.实验结果表明了将APO应用于多目标优化问题的有效性.通过与基于微粒群优化(PSO)的多目标优化算法及NSGA-Ⅱ算法的比较,表明了MOAPO算法具有较好的分布性.     

融合微粒群的多种群协同进化免疫算法

提出一种融合微粒群的多种群协同免疫优势克隆选择算法(PMCICA).该算法将生态学中的协同进化思想引入人工免疫算法中,各子种群内部通过免疫优势克隆选择操作加快了种群收敛速度;所有子种群共享经过改进微粒群优化的高层优良库,实现了整个种群信息共享与协同进化.针对旅行商问题(TSP)的多个实验结果表明,该算法在收敛速度与最优解等方面均取得了较好的效果.     

一类MISO 最小相位系统的执行器故障自适应容错控制

针对一类具有执行器卡死或/和变执行器故障的多输入单输出(MISO)非线性最小相位系统,提出一种自适应容错跟踪控制方案.采用自适应算法估计系统的不确定性,利用神经网络逼近执行器未知故障函数,以完成执行器组合故障状态下的跟踪控制.所设计的控制律不仅保证了闭环系统稳定,而且所有状态均有界,跟踪误差一致最终有界.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于边界鉴别分析的递归维数约简算法

提出一种基于边界鉴别分析的递归维数约简算法.该算法把已求取边界鉴别向量正交于待求超平面法向量作为支持向量机(SVM)优化问题新的约束条件;然后对改进SVM进行递归求解,得到正交边界鉴别向量基;最后将数据样本在正交边界鉴别向量上投影实现维数约简.该算法不仅克服了现有维数约简算法难以支持小样本数据集、受数据样本分布影响等问题,而且抽取的特征向量具有更优的分类性能.仿真实验说明了算法的有效性.     

移动机器人路径规划的参数模糊自适应窗口蚁群优化算法

针对蚁群算法存在的不足,提出一种改进蚁群优化算法——参数模糊自适应窗口蚁群优化算法.首先利用模糊控制优化α,β和ρ参数,同时为蚂蚁建立动态搜索窗口,在为每只蚂蚁建立近邻城市表时加入混沌信息,并据此进行初始信息素分布.另外,引入了城市节点活跃度的概念,并将其作为未来信息,用以指导蚂蚁进行解的构造和信息素更新.仿真结果表明,即使在复杂的环境下,所提出的算法仍能快速规划出安全的最优路径.     

无线分布式网络MBBS时钟同步

针对无线分布式网络时钟同步中误差及信息的数目随层数增长过快的问题,提出基于管理和边界时钟广播的时钟同步算法(MBBS),详细介绍了MBBS的思想来源以及实现步骤.MBBS算法与PBS(pairwise broadcast svnchronization)算法相比,虽然在每轮同步中增加一条同步信息,但是同步的从时钟数目增加了一层.实验结果表明,在多层网络拓下,MBBS减少了全局时钟同步所需的信息数目,提高了网络时钟同步的精度.     

基于有向网络的多智能体系统快速一致性

针对具有二次积分动态的多智能体系统在有向网络下的快速一致性问题,提出了基于智能体当前状态和过去状态的快速一致性协议.利用矩阵理论和频域分析法,分别给出了多智能体系统达到静态一致性和动态一致性的充要条件,同时得到该协议能够使系统分别快速地达到静态一致和动态一致的过去状态区间.仿真示例验证了所提出协议的有效性.     

线性时滞系统前馈-反馈次优控制: Taylor 级数法

研究线性时滞系统最优控制的前馈反馈近似设计问题.基于Taylor级数法,将系统的二次型最优控制问题转化为线性代数方程组的求解问题,给出了系统前馈反馈次优控制律的存在唯一性条件和Taylor级数表示形式.仿真算例验证了方法的有效性.     

作为阻止战略的再制造决策研究

在闭环供应链再制造系统中引入外部竞争因素,研究制造商(OEM)的再制造决策以及对内部竞争和外部竞争的影响.在内外部竞争的条件下,通过OEM和竞争者的决策分析,给出了竞争者进入的条件边界.研究结果表明,制造商的再制造策略不仅是一种盈利行为,而且还是一种阻止战略,在一定条件下能够阻止竞争者的进入.竞争者的进入决策依赖于竞争者产品的竞争力和制造商的回收率.