一种基于APGA的移动机器人路径规划算法

提出了基于自适应并行遗传算法的移动机器人路径规划算法,其基本思想是结合多种群并行进化及自适应调整控制参数,提高了搜索的范围和效率,缓解了传统遗传算法早熟收敛问题,从而克服了使用单种群遗传算法进行路径规划的不足．实验结果表明了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性．     

移动机器人路径规划蚁群算法及其收敛性分析

移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径.将蚁群算法用于移动机器人的路径规划,阐述了移动机器人路径规划蚁群算法的基本原理,指出蚁群算法的迭代过程是马尔科夫过程,分析了蚁群算法的收敛性,提出了改善蚁群算法收敛性的途径.仿真结果表明:该算法能够在较短的时间内规划出较优的路径,且该算法有效可行.     

基于改进萤火虫算法的移动机器人路径规划

针对标准萤火虫算法寻优容易陷入局部最优的缺点,通过改变萤火虫算法的搜索策略,对萤火虫算法进行改进,提高萤火虫算法的寻优能力。在移动机器人路径规划问题上采用改进后的萤火虫算法,实现了移动机器人全局路径规划的最优路径,理论与实验结果证明了改进后的萤火虫算法的有效性,此方法能满足移动机器人路径规划的要求。     

移动机器人改进Dijkstra算法下路径规划及可视化研究

在移动机器人的路径规划研究中,避障策略和规划路径距离最短是核心问题.凸包障碍模型策略实现移动机器人的路径规划中不规则障碍物的规整化.针对凸包障碍模型对象,提出了改进Dijkstra算法求解移动机器人路径规划中避障下的距离最短轨迹.为了验证算法的有效性,构建移动机器人作业虚拟场景,利用虚拟现实技术中通用Unity3D引擎...     

移动机器人路径规划的仿真研究

针对移动机器人的路径规划问题,本文采用A*算法作为路径规划的主要搜索方法,对移动机器人的路径规划进行研究,采用较直观的栅格法进行创建地图,通过建立一系列具有二值信息的网格模型,并根据对环境建模情况,系统运用程序设计进行路径规划,使机器人按照规划好的路径移动到目标位置,并通过变更路径的起始点,验证算法的实用性。移动机器人在进行路径规划时,发现存在死锁的情况,会对路径重新规划,从而验证算法的可行性。为验证路径规划的可靠性,在Matlab仿真平台上进行算法验证。仿真结果表明,A*算法具有获得最优路线规划的特点,对路径规划具有可行性与准确性。该研究对移动机器人在进行路径规划时较为适用。     

液下搅拌移动机器人的智能模糊控制

借鉴模糊控制的思想来解决移动机器人路径纠偏问题.介绍了液下搅拌移动机器人的系统结构和运动学原理,以及模糊控制的理论基础.然后采用模糊控制思想对移动机器人的路径纠偏算法进行研究.最后对控制算法进行了实验,结果表明该模糊控制算法是可行的,机器人能返回到规划的轨迹上.可见模糊控制对移动机器人的路径规划有很好的应用价值.     

机器人路径规划的神经网络算法及优化

开发了一种基于碰撞罚函数的移动机器人路径规划神经网络算法,充分利用社会网络的融合性和并行性提高移动机器人路径规划算法的运算速度,取得了显著效果,并提出了局部部径修正和路径“张紧”两种算法,有效的解决了局部路径微小碰撞和最矩路径问题,实现了机器人路径的最优化,最后给仿真结果。     

一种移动机器人三维路径规划算法

研究移动机器人在三维工作环境中的全局路径规划问题,提出了一种基于神经网络结构能量函数的路径规划算法,可根据障碍物的形状设定不等的模拟退火初始温度.仿真结果表明,该算法计算简单,收敛速度快,是一种有效的移动机器人三维路径规划算法.     

基于神经网络和粒子群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人传统路径规划算法效率不高,寻优能力差等问题,提出一种基于神经网络和粒子群优化算法相结合的移动机器人路径规划方法.该方法利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性.仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的.     

改进多步长蚁群算法移动机器人路径规划研究

为改善传统蚁群算法在路径规划中存在的规划路径实用性差、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进多步长蚁群算法.改进算法以移动机器人视野域内所有可直达节点作为下一步可选节点集,采用多步长移动方式以任意方向任意步长寻找下一节点,提高算法寻优效率和路径规划多样性;节点之间初始信息素依各节点与当前节点和目标节点连线的距离采取不均匀分布,降低蚁群在算法初期搜索的盲目性;通过路径长度增大优质路径与劣质路径的信息素更新差距,改进启发函数,提高算法收敛速度.仿真结果表明,改进算法规划路径具有长度短、路径平滑度高、步数少的优点,更符合移动机器人实际使用需求,收敛速度明显加快,路径规划效果提升显著.     

传感器网络中多移动sink节点的路径规划算法

考虑多移动sink且路径端点在圆周边界上的情形,将此抽象为一个混合优化问题,该优化问题具有维数高和搜索空间大的特点,经典的算法(如k-splitour算法)无法针对其连续分量进行优化,为此该文首先以k-splitour算法获得k条子路径并设计了消除子路径交叉的方法,以获得对离散分量的局部寻优,再通过设计对连续分量的局部优化方法以确定每个通信圆盘上访问点的位置,从而可以高效地获取多个sink移动节点的规划路径解。给出了算法结果的上界及其理论证明。最后通过实验验证了所设计的模型及其求解算法能有效地解决数据采集中的路径规划问题。     

一种基于预测信息的时间依赖网络路径规划算法

对时间依赖路网最短路径规划算法的研究是车辆动态导航技术领域研究的热点之一。针对最小时间规划算法存在的不足,在研究SPFA（ShortestPathFasterAlgorithm）静态规划算法的基础上,结合两种算法的优点,提出了一种改进的基于路况预测信息的最小时间路径规划算法,并通过实例进行了验证。结果表明,新算法能够提供实时、高效、预测性强的规划路径,在城市交通中能较好满足用户需求。     

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．     

基于深度自动编码器与Q学习的移动机器人路径规划方法

针对移动机器人在静态未知环境中的路径规划问题,提出了一种将深度自动编码器( deep auto-encoder)与Q学习算法相结合的路径规划方法,即DAE-Q路径规划方法。利用深度自动编码器处理原始图像数据可得到移动机器人所处环境的特征信息;Q学习算法根据环境信息选择机器人要执行的动作,机器人移动到新的位置,改变其所处环境。机器人通过与环境的交互,实现自主学习。深度自动编码器与Q学习算法相结合,使系统可以处理原始图像数据并自主提取图像特征,提高了系统的自主性;同时,采用改进后的Q学习算法提高了系统收敛速度,缩短了学习时间。仿真实验验证了此方法的有效性。     

面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法

面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应权重机制来减小乌贼搜索范围,以提高搜索效率;同时引入适应度自动筛选机制来改善乌贼种群多样性,以防止陷入局部最优.通过6个基准函数测试验证了所提算法的有效性与先进性,最后对所提算法进行不同场景下的航迹规划仿真验证.针对离线航迹规划,所提算法规划航迹成功率高达100%,规划航迹最接近全局最优,其航程均值相比传统乌贼算法可缩减7.3 units,比粒子群算法缩减可达28.3 units.仿真结果表明:所提算法全局规划性能和搜索精度显著增强,同时随着场景复杂度的提高,其航迹优化效果更加显著;针对在线航迹规划,首先将全局路径规划问题转化为若干个航迹分段的规划,然后引入启发式方法确定分段节点.仿真结果显示所提算法满足实时性要求,规划航迹精度高,进一步验证了所提算法的有效性.     

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.     

一种考虑复杂约束的线缆束路径规划方法

针对现有的路径规划方法无法用于考虑复杂工程规则约束的多电飞机机载设备线缆束路径规划的问题,基于拟物拟人算法和改进A*算法,研究并提出一种考虑复杂约束的线缆束路径规划方法.首先,提出了综合考虑路径长度成本、弯线槽材料成本、弯线槽工艺成本和弯线槽重量成本的布线总成本的计算方法,并改进了传统A*算法中的估价函数;然后,基于拟...     

基于遗传模拟退火算法的静态路径规划研究

针对传统遗传算法在基于神经网络模型的移动机器人静态路径规划中求解最优路径时存在的收敛较慢、易陷入局部极值点的问题，提出了一种基于遗传模拟退火算法的静态路径规划方法．通过对算法进行实验仿真，结果表明提出的静态路径规划方法是正确有效的．     

基于遗传模拟退火算法的静态路径规划研究

针对传统遗传算法在基于神经网络模型的移动机器人静态路径规划中求解最优路径时存在的收敛较慢、易陷入局部极值点的问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的静态路径规划方法.通过对算法进行实验仿真,结果表明提出的静态路径规划方法是正确有效的.