基于改进RRT算法的冗余机械臂路径规划研究

针对RRT算法在机械臂路径规划的过程中无方向性,在无障碍物处产生过多无用节点的问题,采用目标偏置、双向分段搜索的策略对RRT算法进行改进,提出了具有导向性的双向分段搜索的改进RRT算法并应用于七自由度冗余机械臂的路径规划上,通过Matlab进行了三维环境路径规划仿真实验,并通过ROS平台进行冗余机械臂在简单环境与狭窄环境的避障仿真实验。实验结果表明,改进的RRT算法能够有效地减少路径的节点数量与搜索时间,并提高路径规划的成功率。     

改进RRT算法的无人驾驶车辆路径规划研究

针对基础快速扩展随机树（Rapidly-exploring Random Trees,RRT）应用于无人驾驶车辆路径规划时缺乏导向性,收敛速度慢,路径平滑性差及规划结果并非最优解等问题,提出了一种基于RRT的路径规划改进算法。首先,设计了启发式采样策略：提出基于权重分配的目标指向的局部扩展方式,解决了节点盲目扩展的问题,避免了因目标偏向而出现路径陷入局部最小值的情况,并通过设置转角阈值约束节点转角范围,同时采用变步长采样策略,提高了算法局部避障能力;其次,对已得路径进行后处理：提出了节点优化策略,并用B样条曲线进行路径拟合,实现了路径长度的优化并满足平滑性要求,路径末端与目标点采用Reeds-Shepp曲线连接,解决了车辆抵达目标点时的航向问题。最后利用Matlab软件,将改进算法与基础RRT及其衍生算法进行了对比分析,验证了所提算法的有效性和优越性。     

A~*算法在移动机器人路径规划中的应用

采用A*算法对已知环境中的移动机器人路径规划问题进行研究。利用栅格法建立环境模型,然后对节点的选择进行分析,最后通过MATLAB仿真。仿真结果表明算法能找到一条从起点到终点的较优路径,验证了算法的有效性。     

基于改进RRT*算法的机械臂路径规划研究

针对机械臂避障的难题,采用圆柱体包络法进行碰撞检测和RRT~*的改进算法进行路径搜索,规划出一条能够避免与已知障碍物碰撞,并且路径长度和规划时间较为优化的路径。RRT~*在原有RRT(快速随机树)基础上改进了父节点选择的方式,加入代价函数保证解的渐进最优性。在RRT~*基础上引入目标引力,减少路径搜索的随机性。同时,提出自适应步长避免陷入局部最优。在MATLAB平台上进行了RRT~*、RRT-connect及改进的RRT~*搜索算法的比较研究。结果表明,改进后的RRT~*算法在规划时间上和RRT-connect相近,在规划路径的长度上和RRT~*相近,同时具备时间和路径上的优势。以某品牌型号为WY700-1的机械臂进行了实验验证,结果表明,改进后的RRT~*搜索算法具备有效性和优越性。     

基于改进A*算法的线缆路径规划方法

针对复杂布线空间环境下虚拟线缆的路径规划问题,改进了传统A*算法的估价函数,引入附加值因子来选择合适的路径节点,使用刚性因子评估连续弯折时的线缆路径,将线缆的位置纳入算法来调整线缆路径到最优。二维网格地图中的路径规划和三维模型中的布线结果均表明,改进A*算法能产生合理的布线路径。     

基于改进A^*势场法的机器人动态路径规划研究

针对人工势场法在路径规划中出现的目标点不可达、转折次数多及路线较长的问题,提出了一种动态环境下移动机器人全局路径规划的改进A^*势场算法。首先采用A^*算法在已知静态环境中进行全局最优路径规划,当移动机器人进入动态障碍物影响范围ρ0时,引入相对速度势场对人工势场法进行改进,进行局部动态路径规划,追踪沿A*路径运动的虚拟动态目标直至回到原路径,完成到达目标点的路径规划。将该算法与人工势场法通过MATLAB进行路径规划仿真比对,结果验证了该算法的可行性,并且有效减少了路径的震荡和累计转角,同时明显缩短了全局路径距离。     

动态环境下果园移动机器人的路径规划研究

为了实现移动机器人对可移动障碍物的避让,提出一种改进的蚁群算法,该算法通过建立方向夹角启发因子,使得蚂蚁尽量选择夹角小的节点作为下一节点,提高了最短路径搜索速度;引用了较复杂的对角线距离的倒数作为新的启发式因子,因该距离公式无需进行平方根运算,求解简单,再一次提高了搜索效率。并将其与A*算法相结合,来实现与动态障碍物的避让。试验结果表明,改进后的蚁群算法与原蚁群算法在同等最短路径的情况下,前者搜索最短路径的速度是后者的3倍,可以实现移动机器人在复杂环境下的动态避让。     

基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

为提高机器人全局路径规划的通用性,将机器人的环境地图分为目标点在障碍物内和障碍物外两种情况,采用了伪随机比例规则和随机选择机制,使蚂蚁下一节点的选择在倾向于目标点的同时又不会陷入局部最优解,既提高了蚂蚁的搜索效率又扩展了搜索范围,并采用最大一最小蚂蚁思想来限制信息素的强度以防止早熟收敛现象的发生。为提高算法的实用性,运用几何方法对路径进行了修正处理,实现了机器人的快速全局路径规划。仿真研究表明：该算法具有较强的通用性、实用性和路径较优的特点。     

基于改进蝗虫优化算法的移动机器人路径规划

为提升蝗虫优化算法(GOA)在移动机器人路径规划中的应用效果,将基于Levy飞行的局部搜索策略和基于线性递减参数的随机跳出策略引入到GOA中,提出了改进蝗虫优化算法(IGOA)。相比于GOA,IGOA中的Levy飞行局部搜索策略增强了算法的随机性,线性递减参数的随机跳出策略降低了算法陷入局部最优的概率。移动机器人2种不同行驶环境的路径规划实例中,IGOA获得的结果更优。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且易陷入局部最优值的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。该方法依据起始点和目标点位置信息选择全局有利区域增加初始信息素浓度,提高前期蚂蚁搜索效率;增加避障策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死锁数量;采用动态参数控制的伪随机转移策略,提出优质蚂蚁信息素更新原则,自适应调整挥发系数,提高算法全局性;进行二次路径规划,优化路径并降低移动机器人能耗的损失。实验结果表明,该算法有较高的全局搜索能力,收敛速度明显加快,并且可以有效提高移动机器人工作效率,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于改进RRT的核退役机器人避障方法

核退役机器人工作过程中,传统快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)路径规划算法缺乏导向性,路径规划效率低,避障能力弱;为此,提出改进RRT路径规划算法,以提高作业效率和准确率。首先,引入目标偏置函数,并提出自适应步长,使RRT路径规划具有导向性,避免陷入局部最优;其次,采用启发式搜索思想,保留优于其父节点的随机搜索点为新节点;最后,修剪路径中的冗余节点,并采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。在MATLAB平台上进行仿真,结果表明,改进RRT路径规划算法较传统RRT路径规划算法、RRT-connect路径规划算法效率更高,收敛性更强,可以很好地提高核退役机器人的避障能力。     

基于改进RRT算法的套管柔性针运动规划

运动规划是运动控制的基础,然而套管柔性针穿刺软组织的运动规划问题面临着巨大的挑战:一方面由于套管柔性针的运动是个非完整约束运动,另一方面要求套管柔性针绕过人体的某些生理结构障碍和敏感组织准确穿刺靶点。基于分析现有运动规划算法存在的不足,提出基于改进的快速探索随机树(RRT)的套管柔性针运动规划算法。提出贪婪启发策略并结合可达引导策略来改进传统RRT算法;引入直线段路径,采用直线、曲线结合的路径形式;同时考虑入射姿态的规划。基于套管柔性针的运动学模型,分别在二维和三维有障碍环境下进行仿真研究。结果表明,所提出的运动规划算法不论是在运算速度和收敛性上还是在路径形式和搜索的鲁棒性上都优于目前普遍采用的运动规划算法。这些优势为将来的实时运动规划奠定基础。最后对规划的路径进行了穿刺实验,结果证明实验路径与规划路径十分吻合,验证了所提出的路径规划算法的正确性和规划路径的可行性。     

基于稀疏节点快速扩展随机树的移动机械臂运动规划

针对传统移动机械臂运动规划未考虑停靠误差、规划效率低等问题,提出一种基于稀疏节点快速扩展随机树的移动机械臂运动规划方法.研究了停靠误差对移动机械臂运动规划的影响,制定了基于坐标转换的误差补偿措施.针对快速扩展随机树算法在局部空间中过度搜索的问题,改进回归过滤机制,避免了节点重复扩展.考虑边界节点的有效性,提出了随机点边...     

基于改进快速扩展随机树算法的双机械臂协同避障规划方法

提出了一种基于改进RRT算法的双机械臂协同避障运动规划方法。针对静态障碍物对主臂进行避障运动规划,寻找主臂可行路径。将主臂每一时刻的运动位姿视为规划从臂运动时的动态障碍物,为从臂规划可行运动路径。为提高算法的搜索效率,利用节点剪枝择优和设置目标区域的方式使算法快速收敛。在MATLAB程序建模实验的基础上,在ADAMS中进行仿真实验,验证了该算法的有效性和可行性。     

未知环境中基于强化学习的移动机器人路径规划

为解决未知环境中移动机器人的自适应路径规划问题,提出了一种基于Q学习算法的自主学习方法。首先设计了未知环境中基于传感器信息的移动机器人自主路径规划的学习框架,并建立了学习算法中各要素的数学模型;然后利用模糊逻辑方法解决了连续状态空间的泛化问题,有效地降低了Q值表的维数,加快了算法的学习速度;最后在不同障碍环境中对基于Q学习算法的自主学习方法进行了仿真实验,仿真实验中移动机器人通过自主学习较好地完成了自适应路径规划。研究结果证明了该自主学习方法的有效性。     

基于改进蚁群算法的多服务机器人路径规划

为解决多服务机器人全局路径规划的问题,将基本蚁群算法应用到多服务机器人全局路径规划上,并对基本的蚁群算法作了改进.对基于算法的多服务机器人系统的构成进行了描述,接着对多服务机器人系统环境的表示方法及算法中对应问题的描述和定义进行了研究.对应用到多服务机器人系统的基本蚁群算法提出了几种改进的策略,并对改进的蚁群算法应用到...     

基于混合智能算法的三自由度移动机器人的路径规划

基于最近优先(best-first)算法和遗传算法,提出了一种路径规划的混合智能算法。首先,基于最近优先(best-first)算法进行路径点搜索,当遇到局部极小点时,采用遗传算法进行局部极小点的逃离。该混合智能算法成功地应用于三自由度机器人的路径规划中,仿真实例表明该方案的可行性与有效性。