基于电路地图的移动机器人三维路径规划方法

通过建立多网笼三维立体电路地图的方式,将复杂的三维空间路径规划问题转化成为相对简单的电路求解问题,用不同的电阻阻值表征三维空间中障碍物、威胁源、气流或水流等对水下机器人或飞行机器人的不同运动影响程度,形成一种能够真实反映物理空间中实际情况的环境建模方式,使得路径规划的结果具有综合决策的效果.经仿真结果证明该方法节省系统计算时间,是一高效易行的路径规划方法.     

水下机器人覆盖式作业区探测方法

对水下机器人作业区探测这一特定问题进行了理论分析，针对目前覆盖式路径规划方法存在的不足，提出适用于本文任务要求的水下机器人覆盖式作业区探测方法，设计了基于模糊控制规则的水下机器人作业区探测策略。该方法不需环境模型，解决了传统的覆盖式路径规划方法不能用于未知环境的局限性。仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于遗传模拟退火算法的水下机器人路径规划

全局路径规划是智能水下机器人(AUV)研究领域中的一个重要课题,在一定程度上它标志着水下机器人智能水平的高低,它的目标是在已知障碍物的环境中为水下机器人寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径.文中提出一种基于区域分层模型的遗传模拟退火算法的全局路径规划方法,解决了在大范围海洋环境下水下机器人的路径规划问题,详细介绍了区域分层模型和遗传模拟退火算法的实现,仿真的结果证明了该算法的有效性.     

基于模糊决策法的水下机器人路径规划方法

路径规划是自主式水下机器人研究及实用化中的重要问题之一 .本文对基于模糊决策法的水下机器人实时路径规划方法进行了探讨 .首先 ,水下机器人通过测距声呐对其运动前方 180°的范围进行实时探测 ,得到环境信息 ,通过模糊决策进行实时规划 ,得到避障所需的转动方向及角度 ,对于墙角等特殊情况参照连续转角记录仪对转角进行修正 ,实现特殊环境下的运动避障 .上述过程通过计算机仿真得到了较满意的结果 .     

一种新的水下机器人集群路径规划方法

将智能水下机器人集群协同清扫水雷的路径规划问题归结为多人旅行商问题，并根据清扫水雷的任务背景提出两种多人旅行商问题模型．给出了这两类多人旅行商问题的形式化描述，进而探讨了利用遗传算法求解这两类多人旅行商问题的基本思想和具体方案，最后进行了仿真实验验证和算法收敛性分析．实验数据表明，这是一种高效而且适应性强的多机器人路径规划方法．     

核电站水下机器人路径规划仿真

针对核电站水下机器人在核环境中的任务要求,采用启发式搜索和分块遍历算法,分别研究了机器人的点对点全局路径规划以及完全覆盖路径规划,并应用Lab VIEW Robotics、Robot Basic对机器人规划进行了仿真与分析。从仿真结果可知,算法可以有效提高作业效率,为机器人完成作业任务打下了基础。     

基于案例的自主式水下机器人全局路径规划的学习算法

首次讨论了基于案例的学习方法在自主式水下机器人全局路径规划中的应用问题,基于案例的学习方法是一种增量式的学习过程,它根据过去的经验进行学习及问题求解。本文对基于案例的学习方法在自主式水下机器人的全局路径规划中的应用框架进行了初步研究,对案例属性的提取、案例的匹配和择优以及案例库的更新等问题提出了相应的算法,最后给出了几组仿真结果。     

基于神经网络的水下机器人航向角跟踪控制

以能量消耗量作为评价函数进行水下机器人运行规划的结果得到随时间变化的目标航向角和理论控制输出。本文探讨基于神经网络的追踪控制器以实现在运动控制过程中对水下机器人被规划航向角进行追踪控制,并探讨实际控制输出与理论控制输出的一致性问题以实现运动过程消耗的操作能量较小。水下机器人“Twin-Burger“航向角控制的游泳池实验结果验证了本文所提出方法的有效性和可行性。     

基于声学图像处理的水下机器人局部路径规划

针对当前水下机器人多以前视声呐作为环境感知设备的特点,设计了一种基于声学图像处理的水下机器人局部路径规划算法.给出了基于声学图像处理的局部路径规划基本步骤.以前视图像声呐得到的声学图像为基础,进行环境分析.以串口接收声呐图像底层回波强度数据,利用迭代式阈值选择算法,进行图像分割.采用数学形态学方法去除噪声,膨化障碍物,建立环境数学模型.以距离值传递法搜索最佳路径.此算法以海上实验数据验证,得到了良好的规划结果.搜索到的路径距离短,搜索速度快,满足实验要求.实验表明,以前视声呐作为避碰传感器,进行局部路径规划是切实可行的.     

基于遗传算法的水下机器人运动规划中pareto解的分析与处理

对基于遗传算法进行水下机器人运动规划过程中的ｐａｒｅｔｏ解进行了研究。提出了多评价函数相互制约条件下ｐａｒｅｔｏ解的最佳化方法，以水下机器人Ｔｗｉｎ－Ｂｕｒｇｅｒ为对象进行运动规划的结果验证了算法的有效性。     

自主水下潜器全局规划及其仿真方法研究

应用遗传算法设计出二维/三维全局规划器,用于解决自主水下潜器在大范围海洋环境中自主全局路径规划的问题.规划空间采用栅格法离散建模,染色体采用十进制可变长编码方式,基于领域知识设计了初始种群生成算法和五种遗传算子;基于三维建模软件与视景技术建立了半实物虚拟仿真系统,通过设计不同的使命案例对全局规划算法进行了仿真验证.结果表明:该规划算法具有路径描述简单清晰、算法收敛速度快、求解效率高的特点,满足了使命规划的安全性和可行性要求.     

粒子群算法在三维空间机器人路径规划中的应用

将粒子群优化算法应用到粒子群的路径规划中.首先进行空间坐标变换,然后将机器人所在的起始点与目的点的连线SD进行（n＋1）等分,过每个等分点作垂直于Z轴的n个平面,在每个平面上做正多边形的点阵,构成粒子群算法寻优的路径空间,最后应用于空间机器人的路径规划.试验证明该方法在收敛速度和精度方面有效.     

焊接机器人在三维空间的无碰撞轨迹规划

研究解决了基于欧式空间焊接机器人碰撞轨迹规划问题的有效途径几何图形法．该方法适合于机器人在以线段和圆弧为边界障碍物环境下运动的轨迹规划算法．借鉴二维空间的几何图形法解决了三维空间机器人无碰撞轨迹规划问题．     

126kV真空灭弧室1/3线圈纵磁触头三维涡流场仿真

建立了126kV、1/3线圈纵磁触头三维电极结构模型,并利用有限元法对考虑了电弧影响的模型进行了三维涡流场仿真.在电流分别处于峰值和过零时,得到了纵向磁场分别在触头片表面和触头间隙中心平面上的分布,以及纵向磁场滞后时间沿径向路径的分布规律.     

移动机器人路径规划方法的研究与展望

路径规划是移动机器人技术研究的重要分支之一.介绍并分析了路径规划的分类,重点阐述了全局路径规划及局部路径规划的方法并指出了它们的优点与不足.最后对移动机器人路径规划技术未来的研究方向进行了展望.     

一种无人机路径规划的混沌遗传算法

提出采用基于混沌的遗传算法进行无人机路径优化问题的求解。算法利用极坐标描述战场中的威胁位置和航路点,缩短了路径编码长度,提高了搜索效率,并在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的局限。实例仿真结果表明,文中的算法与标准遗传算法相比,优化效率显著提高,得到的优化解即优化航路更好地规避了威胁。     

基于优化蚁群算法的电缆敷设路径规划

针对基于传统手工设计的电缆敷设存在误差大和效率低等问题,将蚁群算法优化的计算机辅助设计应用到电缆敷设路径规划中.利用蚁群算法在复杂线路中多端点的线路计算优势,解决电缆敷设的最短路径问题.同时,本文将电缆敷设路径平面化,进一步利用Gompertz函数从信息素限定和挥发因子自适应调整两方面进行优化,提高了蚁群算法的收敛速度和全局性.仿真实验表明,优化的蚁群算法在变电站数字化三维电缆敷设过程能够快速得出最短电缆敷设路径,节省人力物资成本,提高了设计精度.     

清洁机器人避障系统的路径规划算法研究

清洁机器人的路径规划,可使机器人依照设计路线行走,做到真正的全自动化。采用迂回式路径规划作为全覆盖路径的基础路径,建立了能耗分析方法以确定清洁机器人的行走方向。该规划方式几乎能达到全程覆盖率。又提出了从单个障碍物到多个障碍物的避障路径规划的具体实施步骤。试验模拟表明,该方法有效。