一种改进的全覆盖路径规划算法

全覆盖路径规划在现实生活中具有很广泛的应用,本文针对已存在的全覆盖路径规划算法中的内螺旋算法进行改进,提出带有优先级的内螺旋算法PISC算法。在算法中加入行走优先级,并采用回溯法解决清扫机器人进入的死角问题,优化机器人的清扫路径,最后在Visual C+〖KG-*3〗+6.0编程环境下进行算法仿真。实验结果表明,清扫机器人能有效地避开障碍物,在自由区域顺利行走,提高了清扫机器人的清扫效率,减少了机器人清扫的重复路径。     

自动翻晒谷物机器人的全覆盖路径规划研究

针对谷物机器人在场地进行翻晒作业时,由于场地中存在电线杆或其他限定因素,可形成机器人不可达区域,造成谷物机器人翻晒效率低等问题,提出改进A^*算法的全覆盖路径规划方案。首先利用牛耕分解法、就近原则法、往返式弓子型遍历方法和A^*算法完成整个翻晒场地的全覆盖路径规划。其次通过对传统A^*算法进行研究分析,对其估价函数进行优化,较传统A^*算法相比减少无用节点的搜索,节约搜索时间。另外针对改进A^*算法规划出的路径转折点多等问题,本文利用贝塞尔(Bezier)曲线对路径拐点进行平滑处理,同时通过增加控制点的方式对Bezier曲线进行改进,使优化的路径更加安全。最后,实验结果表明,本文提出的方法可完成100%覆盖,说明了该方案的有效性,具有一定的应用价值。     

基于滚动优化和分散捕食者猎物模型的全覆盖路径规划算法

针对多机器人执行全覆盖任务效果差的问题,提出一种基于滚动优化和分散捕食者猎物模型的多机器人全覆盖路径规划算法.首先,利用栅格地图表示作业的环境空间,并基于栅格地图修正捕食者猎物算法中的避开捕食者奖励,添加移动代价奖励和死区回溯机制构建分散捕食者猎物模型;然后,引入滚动优化方法,避免机器人陷入局部最优,预测周期内机器人覆盖栅格的累计奖励值作为适应度函数,并使用鲸鱼优化算法(WOA)求解最优移动序列;最后,在不同环境下进行仿真实验,得到的平均路径长度与生物激励神经网络算法(BINN)和牛耕式A*算法(BA*)相比分别减少了16.69%sim17.33%、10.32%sim20.03%,验证了所提出算法在多机器人全覆盖路径规划中的可行性和有效性.     

移动机器人全局覆盖路径规划算法研究进展与展望

首先通过势场栅格法、单元分解法、全局与局部转换法等三大方法介绍了单移动机器人各种不同的全覆盖算法,分析了各种不同算法的性能,指出了它们的优缺点,并对每种方法的改进方法进行了探讨分析;另外,针对多机器人协作全覆盖路径规划的研究,探讨了基于单机器人全覆盖路径规划算法和任务分配算法等结合得到的多机器人协作路径规划算法;最后探讨移动机器人全覆盖路径规划算法的研究方向。分析结果表明,对于移动机器人全覆盖算法的研究,可充分利用现有算法的优势互补,或借助多学科交叉的优势,寻找更有效的算法。     

基于动态矩阵的未知环境地图构建与路径规划

目前主流的SLAM地图构建方法在环境建模中一般要借助人机交互平台,人工成本高,独立性较差.提出基于动态矩阵的未知环境地图构建算法,可以在完全未知的陌生环境中,基于二维空间栅格地图建模并利用A?算法进行回溯,独立实现地图信息的全覆盖采集.针对传统的局部覆盖路径规划算法存在重复率高、运行效率低的问题,进行了改进设计,一旦检...     

一种扫地机器人路径规划的改进算法

扫地机器人现有的各种路径规划对定位、航迹推算提出了严格的要求,路径计算量及规划难度也随即增大;而简单的随机覆盖法却存在着低覆盖率及高重复率的缺点.为了避免上述各种缺陷,提出了一种路径规划的改进算法,经过扫地机器人验证平台的测试,利用此种改进算法进行路径规划,不仅避免了上述各种缺陷,同时还能够根据环境的相关特征信息做出更进一步的优化.     

动态环境下多重A*算法的机器人路径规划方法

传统的A*算法仅适用于全局的静态环境,在求解路径规划问题时存在搜索效率低,路径不平滑等不足。针对这些问题,进行了以下改进：优化全局路径节点,引入删除冗余点准则与新增节点准则,使得全局路径更加平滑,更符合机器人运动学规律;结合滚动窗口法的思想,在每个滚动窗口内进行局部路径规划,首先根据前一步的节点信息确定局部子目标区域,然后在局部子目标区域内引入避障控制策略进行实时避障。最后通过Matlab软件建立多种栅格地图仿真,从路径轨迹的平滑度、搜索效率与局部规划能力方面将改进后的算法与原算法进行对比,并在动态环境下进行仿真分析,仿真结果表明改进后算法拥有良好局部规划能力,且路径轨迹更加平滑,在复杂环境下搜索效率更高。     

机器人全覆盖最优路径规划的改进遗传算法

全区域覆盖是一种特殊的路径规划,要求遍历环境中所有的可达区域。目前已经提的许多算法,如模板算法、分块算法等,都只能保证覆盖所有的区域,对于寻找全局最优解却无能为力。提出了一种基于遗传算法的全区域覆盖算法,结合分块算法和模板算法的优点。先采用矩形分解法将环境划分成若干个相邻的子模块,并为每一个子模块选用相应的模板,从而生成覆盖路径,然后采用遗传算法找出最优的路径。算法在虚拟环境中进行了实验,实验结果证明了其可行性和有效性。     

基于改进A*算法的分拣搬运机器人路径规划

为了解决分拣搬运机器人在路径规划过程中,遇到目标点众多的情况时存在路径寻优效率低、容易出错等问题。针对A*算法存在多个最小值时,无法实现路径最优化的问题进行研究,提出一种将蚁群算法与A*算法相结合的改进A*算法。首先使用A*算法筛选出一条最优化的路线来分布信息素,从而简化A*算法在路径规划上的运算。其次以筛选出的路线为基础,针对不同情况结合蚁群算法设计了三种通用方案,以此为基础进行具体的路径规划,从而解决A*算法本身存在的容易带入大量重复数据的问题。通过仿真与实际实验验证了本文提出的改进的A*算法能够满足自动分拣搬运的需求,值得推广与使用。     

基于WGAN-GP的搜索式路径规划算法

为了提升搜索式路径规划算法在C字型障碍中的探索效率,提出了一种基于对抗生成网络的A*算法。首先使用训练更为稳定的梯度惩罚Wasserstein对抗生成网络（WGAN-GP）生成存在可行路径的感兴趣区域;然后使用A*算法优先探索该区域,使得路径规划能够被有效引导;最终形成一条连续的路径。经过实验仿真验证,其相较于传统A*算法节约了31%的规划时间、减少了22.84%的探索空间,提升了路径规划算法的效率。实验结果表明,改进的A*算法具有较高的探索效率,能够更好地应用于机器人路径规划中。     

目标偏置双向RRT*算法的机器人路径规划

针对RRT*和B-RRT*算法在较复杂环境下路径规划时,存在搜索时间长、采样效率低和规划路径曲折的问题,提出一种目标偏置双向快速扩展随机树算法——GBB-RRT*(goal biased bidirectional RRT*).该算法每次迭代中两棵随机树都进行扩展,一次迭代能生成两个新节点,加快扩展速度.然后引入目标偏...     

A hybrid formation path planning based on A* and multi-target improved artificial potential field algorithm in the 2D random environments

Traditional artificial potential field algorithm for multi-robot formation is easy to fall into local minima and the path planning efficiency is low. To this end, we propose a new method of a hybrid formation path planning based on A* and multi-target improved artificial potential field algorithm (A*-MTIAPF) that provides the optimal collision free path and improves the efficiency for multi-robot formation path planning. The A*-MTIAPF algorithm integrates global path planning and local path planning. The novelties include combining A* with the improved artificial potential field algorithm and dividing multiple virtual sub-target points on the global optimal path of A* planning. Firstly, A* algorithm is used to complete the global path planning. Secondly, the improved artificial potential field algorithm which takes multiple sub-target points divided by the global optimal path as virtual target points is used to complete local path planning by switching target points. In addition, we propose a double priority judgment control algorithm (DPJC) to solve the collision problem among multiple robots by setting double priority to determine the movement order of each robot. Then, a new experimental method is designed by using the randomly generated 2D maps to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that our method has advantages that it solves the local minimum problem, improves the efficiency of formation path planning and avoids collision among multiple robots over existing methods.     

特征点提取下的AGV栅格法建模与分析

栅格法作为一种在移动机器人路径规划中的常用算法,其具有信息量少、结构简单的特点,但传统栅格法通常由于其栅格过多而影响算法的有效性.针对这一问题,提出了一种特征点提取的改进栅格法,该方法利用特征提取的思想将障碍物栅格的顶点作为特征点提取出来,在这些特征点间进行路径规划,该方法简化了算法的规划范围.将新的栅格法应用于不同种...     

融合改进A*与DWA算法的机器人动态路径规划

传统A*算法是移动机器人全局路径规划的常用算法之一,但是算法搜索效率低、规划路径转折点多、面对复杂环境中随机出现的动态障碍物无法实现动态路径规划。针对这些问题,在考虑全局最优的基础上将改进A*与DWA算法融合,量化环境中的障碍物信息,根据此信息调节A*算法启发函数的权重,提高算法的效率和灵活性。基于Floyd算法思想设计路径节点优化算法,删除冗余节点,减少转折,提高路径平滑度。基于全局最优设计DWA算法的动态窗口评价函数,用于区分已知障碍物和未知动态、静态障碍物,提取改进A*算法规划路径的关键点作为DWA算法的临时目标点,在全局最优的基础上实现了改进A*与DWA算法融合。实验结果表明,在复杂环境中,融合算法规划路径既能保证全局最优,又能及时有效地躲避环境中出现的动静态障碍物,实现复杂环境中的动态路径规划。     

基于改进的A*算法与动态窗口法的移动机器人路径规划

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,以解决移动机器人在多目标复杂环境中的路径规划问题．首要,为了提升算法的运行效率,实现单次规划的路径可通过多个目标点,同时提升路径平滑处理的灵活性并满足移动机器人非完整约束条件,本文利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,进而利用改进的A^*算法规划一条经过多个目标点的最优路径,同时采用自适应圆弧优化算法与加权障碍物步长调节算法,有效地将路径长度缩短5%,转折角总度数降低26.62%．其次,为实现移动机器人在动态复杂环境中局部避障并追击动态目标点．提出将改进动态窗口算法与全局路径规划信息相结合的在线路径规划法,采用预瞄偏差角追踪法成功捕捉移动目标点,并提升了路径规划效率．最后,对所提方法进行仿真实验,结果表明该方法能够在复杂动态环境中更有效地实现路径规划．     

救灾无人机的优化A*航迹规划算法

针对抢险救灾中无人机派遣量及空间航迹规划最短路径相制约的问题,提出了一种优化A*的航迹算法。通过设计的蛇形割圆法对圆形巡查区域进行路径规划,通过提取感兴趣区域的方法选择较佳搜索方向,提高搜索效率,采用加权评估法优化自然威胁权重系数,重定义航迹估计函数。将提出的方法在灾情巡查和生命勘测实际问题中进行性能检测。仿真结果表明,该算法能够合理分配无人机数量且能快速规划出较优飞行轨迹,实现巡查覆盖率达88.96%。