B样条曲线融合蚁群算法的机器人路径规划

针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径、收敛速度慢、路径搜索盲目性大、拐点多等问题,提出一种改进蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境,对初始信息素进行非均匀分布,使路径搜索更倾向于起点和目标点的连线附近;把当前节点、下一节点和目标点的信息加入启发式函数,同时引入动态调节因子,促使启发函数在迭代前期起主导作用,而后期则加强信息素引导;引入伪随机转移策略,以减少路径选择的盲目性,加快找到最短路径;动态调整挥发系数,使得前期挥发系数大,后期较小,从而避免算法陷入早熟;在最优解的基础上,引入B样条曲线平滑策略,以进一步优化最优解,使得到的路径更短且更加平滑。对改进算法的主要参数进行敏感性分析,并对该算法的各改进环节的可行性与有效性进行了实验,而且在20×20和50×50环境下与传统蚁群算法及其他改进蚁群算法进行仿真对比,实验结果验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。     

基于改进多目标蚁群算法的无人机路径规划

针对无人机SEAD任务的路径规划问题,利用VORONOI图构建初始路径,分析了路径代价计算方法,并使用改进的多目标蚁群算法对路径进行优化选择。针对该特殊应用场景,引入了各路径段与起始点—目标点连线的夹角信息作为新的启发信息,加快了算法的搜索速度,同时改进启发信息的计算公式,适当缩小各可选路径段启发信息量的差异,加强了蚁群算法的全局搜索能力。仿真结果显示,与基本多目标蚁群算法相比,改进后的算法有效提高了路径搜索的效率和质量。     

在复杂地形下三维UAV航迹规划的改进A*算法

针对无人机在复杂三维空间中无法及时有效规划航迹问题,提出一种改进的A*算法.首先对无人机飞行俯仰角与偏航角进行约束,缩小航迹节点的扩展区域,其次为了防止未能及时探知地形障碍出现的航迹与障碍区域相交情况,引入危险因子并对节点附近搜索区域进行探测,提高算法提前预知风险的能力,最后为了满足实际无人机飞行需求,使用B样条曲线的...     

一种基于改进A~*算法的限制搜索区域的路径规划方法

本文根据已有A*算法,给出了一种改进的最优路径规划算法,此算法在根据道路的实际情况对路网进行分层的同时,根据实际路网的拓扑特性对搜索区域进行合理的限制,实验证明此算法在进行路径规划时节省了时间。     

改进A*算法融合自适应DWA的移动机器人动态路径规划

为解决传统A*算法和传统动态窗口法（Dynamic window approach,DWA）在移动机器人路径规划中存在的问题,提出一种改进A*算法和改进DWA相结合的动态路径规划方法。首先,采用16邻域16方向的路径搜索方式扩大路径搜索视野,减少节点访问量和转角度数;其次,对启发函数进行优化,增强路径搜索的目的性;接着,采用冗余点删除策略,减少转折点数目,路径平滑度进一步提高,再使用B样条曲线对路径拐角进行处理,得到的路径较为平滑;然后,在DWA的评价函数中对障碍物进行分类并区别对待以及添加速度自适应因子,能够提高避障灵敏度;最后,通过与其他算法进行三部分仿真实验以及优先级策略仿真实验,验证改进A*算法的有效性和融合方法避障的优越性。     

基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人路径规划问题,提出了一种基于粒子群三次样条优化的路径规划方法．借助三次样条 连接描述路径,这样将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题．借助粒子群优化算法快速收敛和全局寻 优特性实现最优路径规划．实验结果表明：所提算法可以快速有效地实现障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,规 划路径平滑,利于机器人的运动控制．     

基于改进A*算法的无人机避障路径规划

近年来,物流行业的飞速发展,运输是物流的重要环节之一,根据数据显示,运输的成本占据整个物流成本的50%以上.无人机的使用有效的控制了运输成本,合理规划物流无人机的飞行路线,也起着至关重要的作用.在物流无人机的航迹规划中,必须保证无人机飞行过程中能够准确避开禁飞区.本文基于A^*算法,结合多种类型的禁飞区,设计出一种改进算法,能够找到任意两客户点间无人机避障飞行的最优路线.仿真结果表明,本文所设计的算法能够有效解决多类型禁飞区并存的无人机避障路径规划问题.     

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。     

结合负载均衡与A*算法的多AGV路径规划

针对目前大规模应用场景下多AGV运行路网的局部拥塞防止和负载均衡问题,提出了使用负载均衡改进的A*算法进行路径规划的方法。在计算AGV运行代价时,摒弃了传统A*算法只考虑单一运行路程的评价函数,引入了运行路程结合区域负载作为新评价函数的方式。在几乎不增大运行路程的前提下,实现了AGV运行路网的区域负载均衡。采用了单向多入多出以及双向多入多出路网模型进行仿真验证,改变路网规模以及负载系数进行多次仿真实验,结果表明改进算法可以有效地均衡路网负载,极大提高了AGV系统整体运行效率。     

基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划

无人机在有障碍物的三维空间环境中飞行,采用常规A*算法进行避障航线的规划存在搜索节点多、搜索区域大、搜索时间长、搜索效率低、生成的航线拐角多且含有大量非必要冗余航点、没有考虑无人机自身体积与尺寸而引发的飞行中与障碍物边界碰撞的航线不安全等问题。因此,设计一种改进A*算法,首先,考虑无人机本身体积与尺寸,提出一种消除边界碰撞事故的子节点扩展方法;其次,改进评价函数,减少往复搜索次数,缩小搜索区域面积,提高搜索效率;然后,根据Floyd思想,对生成的航线进行简化处理,消除航线中的冗余航路点,减少航线转角数量,达到简化航线并改善航线平滑度的效果;最后,非线性仿真及飞行试验表明了改进的A*算法生成的航线更加安全、高效,并使无人机的飞行连续和顺畅。     

A*初始化的变异灰狼优化的无人机路径规划

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)路径规划问题是无人机任务规划系统的重要组成部分,需要在一个存在威胁区的搜索空间中获得最优路径.为解决灰狼优化算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于A*初始化的变异灰狼优化算法.该算法首先将模型离散化,进而使用A*算法进行头狼的初始化,使...     

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%。     

双层优化A*算法与动态窗口法的动态路径规划

为满足动态环境中移动机器人既要动态避障抵到终点,又要尽可能地做到全局最优的路径规划需求,提出了一种双层优化A*算法与动态窗口法相结合的移动机器人路径规划算法。在传统A*算法求得的全局路径轨迹基础上,首先通过一层全局优化,计算路径节点间斜率,提取关键转折点,大幅度减少路径转折点数量;再通过二层全局优化,延长路径段求得路径交点,判断交点是否通过障碍物的方法,将路径转折点数降到最低;设计动态窗口法的轨迹评价函数,解决了机器人容易陷入“凹”“C”形障碍物的问题,同时保证了障碍物安全距离并选取全局最优的路径轨迹。最后分别在静态与动态的二维栅格地图中对传统A*算法、一层优化A*、二层优化A*以及融合算法进行仿真实验。实验结果表明一层优化A*算法大幅度降低了转折次数;二层优化A*算法将转折点数降到最低,但是路径长度小幅度增加;融合算法实现了机器人实时动态避障抵到终点,而且在保证安全距离的同时更加贴近全局最优规划。     

消毒机器人全覆盖路径算法设计

针对消毒机器人全覆盖消毒的算法,传统的消毒机器人重复率高、消耗大,容易进入死区,导致机器人无法进行工作,机器人利用二维的激光雷达旋转扫描到室内的三维立体空间,建立格栅地图,通过SPDF算法与改善A*算法得到的Theta*算法相结合的算法,使得消毒机人能够正常地完成室内的消毒工作,并且保证消毒面积尽可能的重复率在较低的情况下,完成全面消毒。     

应用于机器人路径规划的双向时效A*算法

针对时效A*算法为了大幅减少算法时间,导致路径规划长度增加和路径锯齿过多的问题,提出一种改进的双向时效A*算法,该方法将从起点和终点同时运行时效A*算法寻找路径,并采用多近邻栅格距离计算方案;同时,根据不同环境地图对传统A*算法、时效A*算法和双向时效A*算法运行结果进行对比研究及分析;最后,制定算法时间、路径长度两个指标来评判算法的优劣。实验结果显示,双向时效A*算法相对于传统A*算法,算法时间最大减少76.8%,相对于时效A*算法,时间最大减少55.4%,并解决了时效A*算法规划路径距离增加、路径不够平滑的问题。     

智能轮椅室内导航路径规划算法

智能轮椅为丧失行走能力的人提高生活质量和生活自由度. 适用于智能轮椅的路径规划问题是其重要的技术之一. 实际环境中行走的难易程度是有区别的, 对此提出一种新的路径规划算法, 即寻找最优路径的导航方法, 对室内环境进行栅格模型建模, 并利用最邻近关系结合改进的A*算法来规划两个位置之间的最优全局路径, 采用虚拟力场算法实现途中的局部路径规划. 此算法只需要采集用户需要到达目的地的信息, 智能轮椅能自动导航到达目的地, 经实验验证, 该算法运用到智能轮椅室内导航系统中路径得到较好的改善并具有反应快、工作稳定可靠、使用灵活方便和扩展性强等优点.