可移动各向异性传感器网络的反监控算法

研究移动目标在可移动传感环境下的反监控问题,设计一种新的暴露模型,用于估计布置了大量可移动各向异性传感器节点的区域中,目标沿路径进行穿越时的暴露程度。基于该模型,利用各向异性Voronoi网格,提出一种判决算法,该算法使目标穿越监控区域时,可以选择合适的、暴露程度较小的穿越路径。理论分析和实验结果表明,该算法实用性和可靠性较高。     

传感环境下基于局部Voronoi图的启发式反监控路径发现算法

针对移动对象通过传感区域时的安全问题,提出了一种基于局部Voronoi图(VT)的启发式反监控路径发现算法.首先,给出了一种基于局部Voronoi图的路径暴露风险近似估算模型.在该模型中,移动目标可依据当前探测到的传感器节点位置信息动态生成局部Voronoi图,并可依据定义的暴露风险计算公式近似估算出局部Voronoi图中各条边所对应路径的暴露风险.然后,在此基础上设计并实现了一种启发式的反监控路径发现算法.在该算法中,移动目标可首先基于局部Voronoi图确定自己的下一跳位置点候选集,然后再基于定义的启发式代价函数从候选集中选择一个风险代价最小的位置点作为其下一跳目标位置点.最后,沿着局部Voronoi图中对应的最小暴露风险路径移动到该目标位置点.理论分析和实验结果表明,所提算法具有良好的反监控性能,针对部署有n个传感器节点的区域,能够使得移动对象在不超过O(n log n)的时间内快速找到一条具有较低暴露风险的路径来穿越整个传感区域.     

传感环境下一种基于局部信息的反监控算法

研究传感环境下移动对象的反监控问题,提出了最小安全圆等概念,并基于最小安全圆的特性提出了一种基于局部信息的最小风险路径发现算法.理论分析和实验结果表明,与已有相关研究工作相比,新算法具有更好的反监控性能和更低的计,算复杂度,从而能使得移动对象更快速发现并沿着风险更小的路径到达目标点位置.另外.由于算法只要求移动对象知道其侦测半径之内的局部信息,因此算法是完全分布式的,具有良好的实用性.     

无线传感器网络中基于线性聚合的启发式穿越算法

当智能目标穿越敌方无线传感器网络的穿行时间受限时,现有基于广度优先搜索的穿越算法不能保证路径满足约束条件.为此,建立了一种穿越模型,并提出一种启发式的近似数值优化算法:k-shortest path-线性聚合启发式穿越路径算法(kSP-LAHTP).算法利用Voronoi图将连续路径问题域离散化,以曝露度和穿行时间为衡量指标,结合线性聚合的启发式路由机制,使目标实现满足时间约束值的最佳穿越.分析和实验结果表明:算法很好地解决了目标穿越时间受限情况下的穿越问题;且随系数k的增加,算法搜索路径更接近实际最佳.     

智能目标穿越传感区域的改进算法

随着传感网络的发展,人们越来越多的应用它来进行监控.而智能目标在穿越传感区域时,是有能力寻找更好的路径来降低被传感网络探测到的风险的.针对智能目标该如何穿越传感区域的问题,分析了现有的穿越算法的不足,基于目标视野有限,不能一次了解到整个区域所有传感节点分布状况的情况,提出了一种基于局部Voronoi图的改进的算法:目标在前进的途中不断进行探测,如果发现新的传感器出现时,随时进行必要的调整来重新选择前进的路线.最后进行了仿真模拟试验,取得了较好的效果.该算法有效地减少了目标在穿越整个区域过程中的风险,具有积极的意义.     

一种新的穿越战场监控区域最优化路径算法

现代战场密布用来监控敌对目标活动的传感器,由于电子探测设备的限制,只能探测敌方布置的部分监控传感器,因此如何穿越监控区域就成为了一个很重要的问题.结合实际提出动态Voronoi图的概念,只需知道部分传感器分布情况利用动态Voronoi图建立穿越模型,并把此模型映射为网络节点图,通过限制搜索区域,限定搜索方向,引入优化策略,提出一种新的快速Dijkstra搜索算法,寻找出一条最优路径.经仿真验证了算法的有效性.     

传感环境下一种启发式反监控路径搜索算法

研究传感环境下移动对象的反监控问题,给出了三角形网格,穿行代价,搜索相关度等概念,基于A*启发式路径搜索算法,提出了一种传感环境下启发式反监控路径搜索算法。理论分析和实验结果表明,与已有相关研究工作相比,新算法具有较好的反监控性能和较低的计算复杂度,从而使得移动对象能够快速找到一条到达目标位置点的安全路径。     

传感器网络中基于移动sink最优穿越路径的高效数据收集算法

移动sink数据收集研究主要集中在轨迹固定的移动策略。为此,建立了移动sink穿越路径可控条件下的数据收集模型,并提出一种最优路径穿越的移动sink数据收集算法(OTP-TS)。算法利用局部Voronoi网格将连续路径问题离散化,以收集数据量、系统能耗为衡量指标,结合禁忌搜索算法,实现系统数据量最大化和网络能耗最小化穿越。理论分析和实验结果表明,该算法很好地解决了移动sink在可控移动轨迹情况中数据收集的最优路径穿越问题。     

复杂区域节点定位算法研究

传统的无线传感器网络节点定位算法假设节点间的最短路径长度与实际几何距离之间存在函数映射关系.然而对于布设在复杂区域的无线传感器网络而言,这种函数映射关系不再成立,直接应用传统定位算法将会带来较大的定位误差.针对复杂区域中各向异性的无线传感器网络节点定位问题,提出了一种基于参考节点凸包划分的测距无关定位算法CHP.首先,...     

基于无线传感器网络的移动目标导航方法

为降低导航方法对移动目标配置的要求,并为移动目标提供在线式导航,提出一种基于无线传感器网络的移动目标导航方法.该方法使用无线传感器网络信息进行导航环境描述,建立影响移动目标前进的多种环境因素的势场模型,结合最短路径与最安全路径,提出一种基于代价的导航决策方法,根据导航代价最小的原则,进行移动目标的导航.分析表明,该导航算法能够满足在线导航的要求,实现移动目标的高精度导航.     

一种基于概率的路径预测与查询算法

研究了路网空间内的路径预测与查询技术,设计了基于统计信息和概率论的最优路径预测算法。实际应用中,路网错综复杂。提出可能路径集合的概念,并设计算法来提取当前路径预测涉及到的路网子网,减小路网规模和路径预测的复杂度。在空间网络环境下,现有移动对象位置预测技术主要针对短期预测,不能预测下一路口的交通情况。为了弥补这一缺陷,降低用户端的位置更新率,设计了路网移动模型来简洁描述提取自大量历史移动路径的移动统计特征,捕捉路口处转向模式。基于移动模型,提出了具有较高精度的交通预测模型来预测对象的运动路径。     

基于二次Bezier曲线的无线传感网避障路径规划研究

用固定Sink节点进行无线传感网内数据采集的传统方式会导致热点区域(hot spot)问题,而采用移动Sink节点进行数据采集可以克服这个问题,从而达到均衡网络能量分布与延长网络生命周期的效果.本文针对类车型机器人作为无线传感网中移动数据汇聚节点的应用场景,提出了一种基于Bezier连续曲线的移动Sink节点避障路径规划算法.本文构建了连续分段Bezier曲线为巡航轨迹,采用人工势场中的斥力场理论实现对多个障碍物的智能躲避,动态调节二次Bezier曲线的内部控制点位置,将障碍物排斥在二次Bezier曲线之外.仿真结果验证本文提出的算法可以实现移动Sink节点规划路径的避障功能,同时Bezier曲线规划算法简单,计算量较小.     

Navigation integration of a mobile robot in dynamic environments

This article presents a design and experimental study of navigation integration of an intelligent mobile robot in dynamic environments. The proposed integration architecture is based on the virtual‐force concept, by which each navigation resource is assumed to exert a virtual force on the robot. The resultant force determines how the robot will move. Reactive behavior and proactive planning can both be handled in a simple and uniform manner using the proposed integration method. A real‐time motion predictor is employed to enable the mobile robot to deal in advance with moving obstacles. A grid map is maintained using on‐line sensory data for global path planning, and a bidirectional algorithm is proposed for planning the shortest path for the robot by using updated grid‐map information. Therefore, the mobile robot has the capacity to both learn and adapt to variations. To implement the whole navigation system efficiently, a blackboard model is used to coordinate the computation on board the vehicle. Simulation and experimental results are presented to verify the proposed design and demonstrate smooth navigation behavior of the intelligent mobile robot in dynamic environments. ©1999 John Wiley & Sons, Inc.     

动态环境下改进人工势场法的仓储机器人自主导航系统研究

为了解决仓储机器人在全动态环境中的自主导航问题,在分析自主导航技术基础上建立了机器人和动态障碍物的数学模型,搭建了以二维激光雷达为主的环境感知平台,提出了一种改进的人工势场法。在传统人工势场法中同时引入相对速度和相对加速度因素得到改进的人工势场模型,实现机器人在全动态环境中的自主移动。设计了无障碍物和多动态障碍物两种移动环境。经仿真验证,应用改进的人工势场法进行路径规划能高效地避开动态障碍物、跟踪动态目标,且运动路径光滑。     

复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法

研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的滚动规划蚂蚁算法.该方法将目标点映射到机器人视野域附近,再由两组蚂蚁采用最近邻居搜索策略相互协作完成机器人局部最优路径的搜索,机器人每前进一步,都由蚂蚁对局部路径重新搜索,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果十分令人满意.     

A layered goal-oriented fuzzy motion planning strategy for mobile robot navigation.

Most conventional motion planning algorithms that are based on the model of the environment cannot perform well when dealing with the navigation problem for real-world mobile robots where the environment is unknown and can change dynamically. In this paper, a layered goal-oriented motion planning strategy using fuzzy logic is developed for a mobile robot navigating in an unknown environment. The information about the global goal and the long-range sensory data are used by the first layer of the planner to produce an intermediate goal, referred to as the way-point, that gives a favorable direction in terms of seeking the goal within the detected area. The second layer of the planner takes this way-point as a subgoal and, using short-range sensory data, guides the robot to reach the subgoal while avoiding collisions. The resulting path, connecting an initial point to a goal position, is similar to the path produced by the visibility graph motion planning method, but in this approach there is no assumption about the environment. Due to its simplicity and capability for real-time implementation, fuzzy logic has been used for the proposed motion planning strategy. The resulting navigation system is implemented on a real mobile robot, Koala, and tested in various environments. Experimental results are presented which demonstrate the effectiveness of the proposed fuzzy navigation system.