移动机器人路径规划仿真平台设计

路径规划问题是智能机器人研究的关键问题之一。笔者开发了一个智能机器人路径规划的仿真平台,该系统可用作机器人离线路径规划研究。系统的路径规划器首先将障碍物体变换到位姿空间中,再在位姿空间中进行路径搜索,根据指定的机器人起始位置及目标位置产生准优化路径。主要应用时变势场法、遗传算法、栅格法3种规划算法对机器人行走路线进行了模拟。同时,提出了一个有效的引入遗传算法的（FNA）算法,并给出了仿真结果。     

足球机器人进攻路径及踢球位姿递推算法

在动态环境中实时、准确地预测和规划足球机器人进攻路径和踢球位姿难度极大．为此,提出一个简捷递推算法,用于规划足球机器人进攻路径和调整踢球位姿．FIRA SimuroSot仿真比赛的实践证明该算法是行之有效的．     

基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法

针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法。以机器人出发点为随机树的根节点,通过扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点。从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径。研究表明在同样的环境下与遗传算法、A^＊算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径。仿真实验也表明,即使在随机生成的复杂环境下,利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障。     

基于二进制粒子群算法的移动机器人路径规划

由于用PSO进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径,使算法受到一定的局限性.为此,研究了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法.首先用栅格法描述机器人工作环境,在此基础上,将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码,并以路径长度为适应值,产生初始种群后,再对粒子位置和速度进行更新,经过多次迭代,即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径.该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,计算机仿真实验证明了该方法的有效性和先进性.     

遗传算法在机器人路径规划中的应用研究

采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,应用遗传算法对机器人路径规划作了研究。文中引入间断无障碍路径新概念以简化初始种群产生,定义了插入算子和删除算子以保证路径的连续性和简明性。应用遗传算法工具箱ＮＰＵＧＡＴｏｏｌｂｏｘＶｌ．０对所提方法作的仿真研究结果表明,该方法可行。     

基于粗糙集移动机器入微种群路径规划算法

针对机器人的路径规划，提出了一种将粗糙集和微种群遗传算法相结合的路径规划算法，该算法采用栅格法划分机器人的工作空间，十进制路径编码方式，在粗糙集生成初始路径的基础上，通过运用微种群遗传算法对这些初始路径进行优化后，得到了一条最优或近似最优路径，在Matlab环境进行的机器人路径规划仿真实验中，笔者用到的微种群遗传算法与一般遗传算法相比，具有优化效果明显，环境适应性强等优点，能够有效地提高机器人路径规划速度，结果表明作者提出的方法是正确和有效的。     

基于粗糙集移动机器人微种群路径规划算法

针对机器人的路径规划,提出了一种将粗糙集和微种群遗传算法相结合的路径规划算法.该算法采用栅格法划分机器人的工作空间,十进制路径编码方式.在粗糙集生成初始路径的基础上,通过运用微种群遗传算法对这些初始路径进行优化后,得到了一条最优或近似最优路径.在Matlab环境进行的机器人路径规划仿真实验中,笔者用到的微种群遗传算法与一般遗传算法相比,具有优化效果明显,环境适应性强等优点,能够有效地提高机器人路径规划速度,结果表明作者提出的方法是正确和有效的.     

基于改进蚁群算法的搜索机器人路径规划

针对搜索机器人路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法。算法构建一个栅格环境模型,并设置禁忌策略将部分栅格归为禁忌栅格以避免路径死锁;采用折返蚂蚁,且正向与反向蚂蚁分别采用不同搜索策略,来提高算法的收敛速度;构造路径综合评定目标函数,提高搜索最优路径的能力。实验表明:即使在复杂的环境中,本文算法也能快速地规划出最优路径。     

基于概率地图的工业机器人路径搜索优化算法

为解决机器人在装配、焊接、喷涂等工业生产中的路径规划调试时间长、效率低等问题,提出一种新的基于概率地图的路径搜索优化算法。该算法首先利用混合包围体层次树碰撞检测算法的优势,在每两个采样位姿点间选出无碰撞的局部路径;然后,在获取始末点位姿信息后,引入A*算法搜索全局路径;最后采用提出的路径优化算法对搜索得到的全局路径进行优化。以此实现只需给出运动初始点与目标点,算法就能自动搜索出一条无碰撞的全局优化路径。仿真和机器人实体实验表明该算法适用于工业机器人的路径搜索,所得机器人运动路径简短,并有效地避开障碍物。     

基于运动约束的泛化Field D*路径规划

为了解决基于栅格的路径规划算法因环境描述的离散化导致规划结果不能满足机器人运动约束,以及单一路径代价的局限致使算法无法适用于复杂环境的问题,提出一种基于运动约束的泛化Field D*算法.该算法的代价函数可同时考虑路程、行驶安全以及行驶时间等一个或多个行驶代价.根据机器人运动模型的特性,在路径点提取过程中结合机器人的最小转弯半径,进行满足运动约束的路径平滑.该算法在多组模拟的复杂环境栅格地图中进行测试,实验结果表明,算法对复杂环境有很好的适应性,同时有效提高路径的可执行性.     

非结构网格生成技术中一种直接提供背景信息的方法

本文利用点源或线源所影响的势函数分布规律,结合计算流体力学中外部绕流的特点,发展了一种直接提供背景信息的方法,用来控制非结构网格生成过程中的网格分布;并且通过对部分点源或线源的影响势函数施加方向控制开关,使所生成的网格按期望的规律分布。使用证明,本文方法是一种有效、快速的处理方法,与传统用背景网格提供背景信息的方法相比,在计算量、程序量、光滑性和灵活性方面都能表现出良好的品质。     

一种新的基于MMAS的机器人路径规划方法

机器人路径规划就是在复杂的结构空间中,找到一条由起点到目标点的可行路径．基于最大-最小蚂蚁算法,结合机器人路径规划的典型问题,给出了一种新的规划方法．实验结果表明,该方法能以较大的概率得到机器人路径规划问题的优化解．     

翼身组合体的网格生成及EULER方程数值模拟

采用代数方法中的广义无限插值法生成翼身组合体三维Ｏ－Ｃ型贴体网格。该方法使用双边界法和引入了物面外法向导数以保证物面附近网格正交的处理方法，提高了代数方法生成翼身组合体网格的质量。并用中心格式有限体积法求解跨声速ＥＵＬＥＲ方程，以某翼身组合体模型为例，计算结果与实验符合良好。     

嵌补式多块网格技术

结合搭接和嵌套网格的特点,提出了嵌补式多块网格技术。使得网格生成和流场计算都得到了相应的简化。方法简单直观,并且能够严格保证网格界面的通量守恒。将该方法应用于三维增升装置的计算中获得了良好的效果,验证了方法的正确及可行性。     

不同网格加密方法在河流回补地下水模拟中的对比

河流回补地下水是线状回补过程,河道附近地下水位高精度模拟是回补效果准确评估的关键。基于非结构化网格加密方法,设定4种不同的网格剖分方案(两种结构化网格和两种局部加密的非结构化网格),在不同边界条件下对河流回补地下水过程进行模拟。通过对末流场、距离河道不同范围回补前后水位变差、地下水均衡和模型运行效率的对比分析,阐明线状回补模拟中不同网格加密方法的优劣。结果表明:与粗结构网格模型相比,两种局部加密的非结构化网格模型以及细结构网格模型的模拟精度高,能更准确刻画因河道回补导致的地下水位变化; 两种局部加密的非结构化网格模型比细结构网格模型运行时间短,在没有大幅降低模拟精度的条件下,运行效率更高; 四叉树网格模型相对于嵌套网格模型具有长期模拟的优势,在河流回补期末,模拟精度要稍高于嵌套网格模型; 同时,四叉树网格模型具有多级加密的优势,加密级次越多,剖分的网格数量相对越少,运行时间相对更短。综上所述,四叉树网格加密方法既保证了模拟精度,又一定程度上提高了模型运行效率,是值得推广的一种局部网格加密方法。     

闭式叶轮铣削加工干涉自修正轨迹规划算法

针对目前绝大部分商用CAD/CAM软件在刀具轨迹规划过程中只能检测干涉碰撞的发生、而无法自动生成无干涉碰撞刀具轨迹的问题,提出了一种干涉碰撞自修正算法.该算法提取避让几何体边界,利用配置空间理论把提取的避让几何体边界映射到二维配置空间中,将三维空间中的干涉碰撞问题转化到二维空间中,并利用空间分区二叉树、多边形偏置等算法,解决了自动修正干涉碰撞处刀具姿态的问题.应用该算法生成了闭式叶轮流道的刀具轨迹,从刀具轨迹规划的效果上看,提出的算法确实避免了闭式叶轮刀具轨迹规划过程中干涉碰撞的发生.     

PORP：面向无人驾驶的路径规划并行优化策略

为了实现路径规划并行优化,解决基于位置的服务（LBS）在高峰时段遭遇大量路径规划的并发查询所导致的较高响应时间的问题,提出双层网格（DLG-index）索引,并基于此提出路径规划的并行算法（PORP）. 双层索引的顶层由完整路网的边界节点组成,底层由网格组成,网格由完整路网分割而来. 对于一个给定的查询,基于骨架图计算一条全局路径,然后将规划任务划分成多个局部优化任务. 每个局部优化任务对应此查询的全局路径通过的网格,同时,每个局部优化任务由不同的处理器独立维护. 算法能够基于复杂变化的路况,及时调整导航路线,整个调整过程分段实施,可以由多处理器依次协同完成,实现对海量并发查询做出快速响应. 与CANDS算法相比,PORP的响应时间平均减少了49.6%,处理时间平均减少了28.5%.     

非确定环境下基于遗传算法的机器人路径规划方法研究

采用栅格法建立机器人工作环境模型,并用MATLAB语言随机产生栅格中障碍物的位置及数量,应用遗传算法完成机器人路径规划,对遗传算法的插入和删除操作进行了改进,提高了遗传算法的搜索速度,并采用序号编码的方法,减小编码长度,简化遗传算法程序,缩短程序执行时间。仿真结果表明了该方法的有效性及可行性。     

一种三维多UAV协同航迹规划的空间模糊文化算法

针对多无人机在三维环境下航迹规划搜索空间大、多机协同困难等问题,提出一种基于空间模糊表示和差分进化相结合的文化算法.该方法首先用模糊集合表示三维空间网格点,提高关键路径点的被关注度;然后组合空间模糊信息、历史信息和协同信息成为文化算法的信念空间,用以剪枝规划的搜索空间;在文化算法的种群空间则利用差分进化生成满足多机协同约束的优解,并用差分获得的未知领域知识扩展信念空间,保证进化种群的多样性;最后,通过共享信息促进知识的积累和修正搜索的方向.仿真实验表明,该方法提高了关键路径点选取的效率,能够探索空间中更多的未知区域,避免求解陷入局部最优,更符合多机协同的需求,有助于快速规划出多条可行的协同航迹.