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针对随机扩展树收敛速度慢、效率低的缺点,提出以人工势场引导节点向目标点逼近,并与改进的转换测试结合实现树扩展的自适应调控。采用人工势场算法建立采样节点的价值函数,使得随机扩展树不断向低代价空间扩展,当陷入局部极小值时,对RRT算法的采样策略进行调节、自适应地寻找逃离路径,使搜索过程快速跳出局部极小值。仿真实验表明,人工势场引导随机树渐进目标点,并与转换测试结合,提高了算法的搜索效率。 相似文献
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针对人工势场法算法存在复杂障碍物环境中易陷入局部最小值无法运动的问题,本文提出了一种适用于静态环境中机械臂路径规划改进的人工势场法,通过在引力场中添加引力安全阈值,在斥力场中添加路径搜索当前点与目标点的欧式距离,引入自适应大步长的模拟退火算法对局部最小值进行逃逸。首先,修改势场函数模型;然后,当搜索路径陷入局部最小值时,采用自适应大步长的模拟退火算法往障碍物最少的空间逃逸;最后,在规划出来的路径上提出一种冗余节点删除策略与拐点消除算法,对规划出来的路径进行平滑处理。仿真和实验验证了本文提出的六自由度机械臂避障路径规划策略有效性。 相似文献
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针对双6自由度机械臂提出了一种基于改进人工势场法的避障路径规划算法。分析了双机械臂的协作工作空间,确认了双臂自碰撞的可能。针对静态障碍物对主机械臂进行避障运动规划,完成主机械臂路径规划后,再将主机械臂作为从机械臂运动时的动态障碍物,为从机械臂规划避障运动路径。利用新的势能函数代替传统人工势场法的势能函数,对双机械臂进行避障路径规划;由于传统人工势场法在机械臂避障路径规划中容易陷入局部极小值的缺陷,因此,增加了虚拟吸引点,避免机械臂陷入局部极小值。仿真实验表明,该方法实现简单,满足双机械臂避障的要求,能够有效地为双机械臂规划出无碰撞路径。 相似文献
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在机器人的路径规划问题中,相较于基于搜索的算法和基于人工势场的算法,基于采样的路径规划算法能在高维状态空间中表现出良好的实时性。基于采样的路径规划算法对空间的探索通常是完全随机的,这不利于快速搜索路径。探讨了一种更高效的路径规划算法,用于帮助机器人在有障碍环境中完成避障作业。提出的Informed RRT*SR(Informed RRT*with Smart Rope)算法总体分为无碰路径的搜索和路径优化这两个步骤,路径搜索过程的算法实现与Informed RRT*算法相同。通常,Informed RRT*搜索得到的无碰路径是蜿蜒曲折的,结合路径优化算法能够进一步对路径进行优化,从而提高路径搜索效率。Informed RRT*SR算法在路径优化过程中使用了启发式的路径探索规则,能够有效压缩搜索空间以提高搜索效率。机械臂的路径规划仿真实验结果表明,Informed RRT*SR算法能够在相同时间内搜索到一条更便捷的路径,搜索得到的路径距离相较于Informe... 相似文献
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为了解决高维或复杂环境下A*算法路径规划寻路效率低、计算量大的问题,提出了位置代价A*算法,并将其应用于机械臂避障路径规划.首先在A*算法估价函数中加入节点位置代价,增加估价函数对节点位置优劣的判断;其次研究机械臂连杆的避障检测方法;在此基础上,将位置代价A*算法用于机械臂的避障路径规划.仿真试验表明,位置代价A*算法... 相似文献
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