移动无线传感网络节点协同避障的改进方法

传统蜂拥控制模型在协同避障跟踪方面,目前有Reynolds和Tanner的蜂拥模型。笔者曾对其做出了改进,提出了与Steer to Avoid法则相结合的避障模型,该模型在跟踪过程中对凸形障碍有较高的避障效率。由于在Steer to Avoid的方向判断中,目标对节点具有引力,使节点群陷入凹形区域无法绕出。将协同避障模型引入凹形障碍环境中,对模型进一步改进,在Steer to Avoid转向判断时暂时取消目标对节点群的引力,让节点群在进入凹形后自行做出环境的判断并沿着障碍边缘不断搜索路径,最终绕出障碍到达目标。仿真实验结果表明：与传统两个模型相比,该模型在避障的平均速率和时间效率上有显著提高,适用于避开未知的凹形障碍。     

移动在线水质监测平台动态避障方法

针对移动水质监测平台在自主导航中遇到移动障碍物的问题,提出了一种将障碍物运动状态预测模型结合速度避障碰撞模型的动态避障新方法。首先,通过移动水质监测平台上的超声波测距模块和图像采集模块测量移动水质监测平台与障碍物的距离和相对方位角,采用坐标系转换的方法计算出障碍物速度和运动方向;其次,利用极大似然估计法建立障碍物运动状态预测模型,通过该模型得到下一个采样时刻障碍物速度和运动方向范围;最后,利用速度避障的碰撞模型,计算出下一时刻的移动水质监测平台的航向角。实验结果证明,所提的避障方法能够规划出一条更为真实的较优路径。与无障碍物运动状态预测模型的避障方法相比,该避障方法能提高动态避障的成功率。     

基于改进比例导引法的机器人动态避障算法

随着机器人运动环境日益复杂,为了使机器人可以安全、有效地避开动态障碍到达目的地,提出一种基于改进比例导引法的机器人动态避障算法;首先借助比例导引法的思想,通过使机器人与动态障碍物的相对速度方向导引到避障向量方向完成避障,然后为满足避障完成时间和机器人机动性能约束要求,得到重叠比例导引系数取值范围,并采用比例导引法对机器人运动路径进行规划到达目的地,最后采用仿真实验测试其有效性;仿真结果表明,该算法可以使机器安全有效地避开动态障碍物,对机器人的实际运动轨迹控制具有一定的参考价值.     

基于RRT算法的障碍物移动模型研究

现有的移动模型大多基于理想状态来模拟实物的运动,而不考虑其中障碍物的存在,这往往导致模型与现实场景存在一定的差距。因此,设计了一种适用于障碍物环境下的移动模型。通过在仿真场景内设置若干圆形障碍区,在传统的随机路点移动模型(RWPM)的基础上,引入快速扩展随机树(RRT)算法来探测障碍物,找到一条通往终点的路径。首先介绍了RWPM模型的运行原理,并分析了将它运用在障碍环境下的缺陷,接着对RRT算法进行详细阐述,然后通过Mat?lab仿真工具,将改进后的移动模型与传统的RWPM模型应用在两种不同的障碍物场景中,分析其节点概率分布情况。结果显示,改进后的移动模型不仅能更好地适应现实中多障碍物存在的情况,还具有更优的概率分布。     

基于遗传算法的机械臂实时避障路径规划研究

针对模块化机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞的问题, 提出一种基于遗传算法的避障路径规划算法。首先采用D-H(Denavit-Hartenberg)表示法对机械臂进行建模, 并进行运动学和动力学分析, 建立机械臂运动学和动力学方程。在此基础上, 利用遗传算法分别在单/多个障碍物工作环境中, 以运动的时间、移动的空间距离和轨迹长度作为优化指标, 实现机械臂避障路径规划的优化。通过仿真验证了基于遗传算法的机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性, 该算法提高了运行中的机械臂有效避开工作空间中障碍物的效率。     

基于改进人工势场法的机械手避障规划

针对三维环境中机械手在障碍物附近目标不可达问题和局部最小值问题,提出一种基于改进人工势场法的机械手避障方法.该方法以机械手末端所受合力的方向作为其运动方向,通过势场力的作用使机械手末端避开障碍物,解决障碍物附近目标不可达问题;采用X-Y平面内的角度偏移法,使机械手末端迅速跳出局部最小值,解决势场法的局部最小值问题;从而使机械手避开障碍物到达目标位置,并给出了机械手避障规划算法的具体实现步骤.将该方法应用于机械手末端位置、障碍物位置和目标位置已知条件下的常规作业任务中,仿真实验结果表明,机械手末端沿着规划路径可跳出局部最小值,并避开障碍物,成功到达目标位置,验证了该算法的有效性.     

基于障碍物运动预测的移动机器人路径规划

针对移动机器人局部动态避障路径规划问题开展优化研究。基于动态障碍物当前历史位置轨迹,提出动态障碍物运动趋势预测算法。在移动机器人的动态避障路径规划过程中,考虑障碍物当前的位置,评估动态障碍物的移动轨迹;提出改进的D*Lite路径规划算法,大幅提升机器人动态避障算法的效率与安全性。搭建仿真验证环境,给出典型的单动态障碍物、多动态障碍物场景,对比验证了避障路径规划算法的有效性。     

3维动态环境下的无人机路径跟踪算法

针对固定翼无人机在动态环境下沿参考轨迹飞行时可能与未知障碍物发生碰撞的问题,提出了可实时避障的路径跟踪算法.采用3维毕达哥拉斯速端曲线(PH)作为参考飞行路径.PH曲线具有曲率连续、曲线平滑等特性,能满足固定翼无人机运动学约束,适于无人机飞行跟踪控制实现.给出了3维空间内稳定跟踪参数化曲线路径的充分条件.设计了非线性模型预测控制器使无人机能稳定跟踪3维PH参考路径,并改进了目标函数形式使无人机在沿参考路径飞行时能及时避开环境中未知的大型静止障碍物和移动障碍物,在避障后继续朝目标点飞行.最后通过MATLAB仿真实验验证了算法的有效性.     

机器人二维环境下仿人虚拟力场避障研究

动态环境下避障是机器人实现自主运动的关键。首先建立了适合虚拟力场算法的机器人工作环境数学描述。将人避障行走策略引入虚拟力场中,具体包括：设计了单元格障碍物可信度的邻域平滑累积值计算方法,模拟人对移动障碍物的躲避策略;建立可信度的不确定推理计算方法,处理信号和环境存在干扰问题;设计了基于目标点方位角的吸引力计算公式来解决目标点超出感知空间问题;设计了变权重加权排斥力计算方法,使机器人对前进方向的障碍更敏感;借鉴人绕开障碍物策略,采用临时旋转目标点方向得到的虚拟目标点来使机器人沿障碍物运动直到绕开。针对房间和街面环境,在MobotSim平台上进行仿真实验,给出了实验结果和分析。在合理设置参数下,机器人能避开障碍物到达目标点,且避障路径优于传统的虚拟力场方法。结果验证了该方法的有效性。     

基于几何法的移动机器人路径规划

旨在解决动态环境中移动机器人与障碍物发生碰撞可能性的判断和避开障碍的路径规划。提出了采用几何计算的方法判断机器人和障碍物之间发生碰撞的条件,规划出机器人沿着收敛曲线运动到安全圆周,在安全圆周上作动态圆周运动,最后沿着圆弧退出圆周到达预定的避障路径。将基本的避开障碍的理论和几何算法有机地结合起来,获得了光滑的路径,提高了机器人避开障碍的效率。     

基于向量场的移动机器人动态路径规划

由于简洁、高效等优点,人工势场法已应用于自主移动机器人的在线实时路径规划,并受到广泛关注.目前,人工势场法在处理静态环境、动态匀速环境下的路径规划方面已有许多成果,但是,机器人在全变速环境下进行在线实时路径规划时,会出现路径冗余、避碰不及等现象.为此,将目标关于机器人的相对加速度因素引入引力势场函数中;在斥力势场函数的基础上融合避碰预测、减速避障策略;最终,机器人能够避免大量无谓避障,当与障碍物相对速度较大时能提前避障,且快速跟踪到目标.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

动态环境下基于速度空间寻优的局部避障方法

在动态环境下的局部避障是移动机器人的一项基本功能.在各种速度空间方法,如曲率-速率法(CVM)、巷道-曲率法(LCM)和扇区-曲率法(BCM)的基础上,提出了一种适用于未知或部分未知动态环境的局部避障方法.该方法将碰撞预测模型与改进后的BCM有效结合,不仅兼备了CVM的平滑性、LCM的安全性和BCM快速性的优点,而且弥补了各种速度空间寻优方法的不足,使其能够适用于移动机器人在动态环境下的避障与导航.实际机器人的导航实验表明该算法是可行而有效的.     

基于改进A*算法和动态窗口法的机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下(包含静态和动态环境)的路径规划效率低的问题,提出了一种改进的A*算法与动态窗口法相结合的混合算法。针对传统A*算法安全性不足的问题,采用障碍规避策略,优化节点的选择方式,增加路径的安全性;针对转折点多的问题,采用递归二分法优化策略,去除冗余节点,减少转弯次数;针对静态环境下路径平滑性不足的问题,采用动态内切圆平滑策略将折线角优化成弧度角,以增加路径的平滑性。对于传统动态窗口法的目标点附近存在障碍物时规划效果不好和容易在凹型槽类障碍物中陷入局部最优的问题,在原有的评价函数中引入了距离偏差和轨迹偏差。最后,对所提的改进A*算法和混合算法分别在静态和动态环境下与其他算法进行仿真比较。从结果可以看出,与传统混合算法相比,临时障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.2%和65.8%;移动障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.9%和44.9%,所提的算法提高了在复杂环境中规划路径的效率。     

基于动态行为控制的移动机器人自主避障

针对环境信息未知或部分未知的情况,提出动态行为控制方法使移动机器人自主避障。采用动态窗法表示结构空间,并分析环境信息,激发相应的行为进行避障,经过行为融合后得到可行的路径和速度值。其中趋向目标的行为采用模糊逻辑控制的方法,避障行为采用VFH方法加以实现。在计算过程中考虑了动力学与运动学约束条件,使得动态行为控制方法更加可行。仿真结果论证了所提出的方法的实时性与有效性。     

一种基于多组传感器信息移动机器人的避障方法

提出了一种基于多组传感器信息的移动机器人避障的新方法.该方法把多组传感 器信息作为ART-2神经网络的输入,实现移动机器人对当前感知环境的快速识别和分类.在 此基础上,设计了用于移动机器人在未知环境下避障的模糊控制器.试验证明了这一方法的 有效性和实时性.     

融合改进A*与DWA算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下实现全局路径最优、未知环境下动态实时避障这一路径规划需求,对传统A*（A-star）算法进行改进,并融合动态窗口法（DWA）实现动态实时避障。首先分析栅格环境下的障碍物占比,将障碍物占比引入传统A*算法,优化启发函数h(n),从而改进评价函数f(n),提高其在不同环境下的搜索效率;其次针对复杂栅格环境下传统A*算法优化后的轨迹与障碍物顶点相交问题,优化子节点选择方式,同时删除路径中的冗余节点,提高路径的平滑度;最后融合动态窗口法,实现复杂环境下移动机器人的动态实时避障。通过MATLAB下的对比仿真实验表明,改进算法在轨迹长度、轨迹平滑度以及历经时间上得到优化,满足全局最优且能实现动态实时避障,具有更优秀的路径规划效果。     

移动机器人未知环境避障研究

针对移动机器人的避障问题,以AS-R移动机器人为实验平台,提出了一种改进人工势场和模糊逻辑相结合的路径规划方法.对于未知障碍物环境采用人工势场法进行实时路径规划,对于动态近距离动态障碍物采用模糊逻辑方法引导机器人做出避障行为.为了有效将2种方法结合,根据传感器信息对于人工势场方法引入转角的信任度,机器人运行方向由上述2...     

基于多行为的移动机器人路径规划

机器人由当前点向目标点运动的过程中,所处环境经常为动态变化且未知的,这使得传统的路径规划算法对于移动机器人避障过程很难建立精确的数学模型.为此,针对环境信息完全未知的情况,为移动机器人设计一种基于模糊控制思想的多行为局部路径规划方法.该方法通过对各种行为之间进行适时合理的切换,以保证机器人安全迅速地躲避静态和动态障碍物,并利用改进的人工势场法实现对变速目标点的追踪.对于模糊避障中常见的U型陷阱问题,提出一种边界追踪的陷阱逃脱策略,使得机器人成功解除死锁状态.另外,设计一个速度模糊控制器,实现了机器人的智能行驶.最后,基于Matlab平台的仿真结果验证了所提出算法的有效性和实时性,与A*势场法的对比结果更突出了该算法的可行性.