改进强化学习算法的UAV室内三维航迹规划

随着室内导航定位技术的兴起,无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）技术在室内环境中的应用得到前所未有的发展,对无人机航迹规划能力提出了更高的要求。由于室内环境空间较为复杂,且现有的强化学习算法收敛速度慢,提出一种基于强化学习的集成方法。通过给定的起点和终点位置的坐标连线,判断出主要障碍物及围绕主要障碍物的节点,减少无用节点的搜索;在Q值初始化过程中通过数学关系构造出方向趋向函数,确定出目标点所在的方向,以提高算法的收敛速度;在三维栅格地图中对优化算法进行仿真验证。仿真结果表明：改进的三维航迹规划算法使得空间搜索节点数目减少了55.49%,收敛时间缩短了98.57%。     

基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的UAV航迹规划

以UAV航迹规划为应用背景,提出了一种基于Voronoi图和动态自适应蚁群算法的航迹规划方法;为了提高航迹规划问题最优解的质量及全局求解能力,克服传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种动态自适应蚁群算法;采用动态自适应航迹点选择策略并将信息素更新规则和挥发系数进行动态自适应调整变化来对蚁群算法进行了改进,提高了算法的求解效率;根据战场已知威胁源生成Voronoi加权图,并与所提的动态自适应蚁群算法相结合求解规划空间中的最优航迹;考虑到UAV的物理约束限制,对生成的可行航迹进行平滑优化;仿真结果表明,该方法能够为UAV规划出一条满足要求的可飞航迹,验证了所提方法在解决航迹规划问题时是可行、有效的;     

一种无人机三维航迹规划算法研究

在研究无人机三维航迹规划问题时,针对基于传统人工蜂群算法易陷入局部最优值、后期收敛速度变慢、寻优效率低的问题,提出了一种改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法。首先,在建立包括经纬度、海拔高度信息的三维飞行区域模型后,加入了地形约束模型,并引入新的综合航迹代价评价方式。然后,在算法中引入自适应搜索策略、新型概率选择策略与Logistic混沌搜索算子来增强其对原始信息的开采能力,提高其收敛速度以及加强其鲁棒性。最后,通过三维航迹规划仿真和面对突发威胁的局部航迹再规划仿真对所提算法的有效性进行了验证。结果表明,改进后的算法提高了全局收敛能力,在收敛速度和精度上优于遗传算法和传统人工蜂群算法,适合用来解决无人机的三维航迹规划问题。     

无人机三维航迹规划算法研究

在模拟仿真出无人机三维飞行环境的基础上,根据航迹规划的要求,建立对应数学模型,并采用蚁群算法进行优化仿真.针对基本蚁群算法存在的搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,将蚂蚁当前位置与目标位置的距离信息反馈到系统中作为航迹规划的控制信息,同时对航迹节点的选择方法进行改进,以提高算法的效率.仿真实例结果表明,该算法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹.     

面向城市巡防的多无人机协同航迹规划

无人机（UAV）因其低成本、高动态性与低部署性等优点被逐渐应用于城市巡防中。为提高异构无人机航迹规划的效率,首先建立了考虑无人机的任务执行率、航迹代价和撞击代价的多无人机任务规划模型。其次针对传统优化算法容易陷入局部最优解,均匀性差等问题,将差分策略和Levy飞行策略引入乌鸦搜索算法中对算法进行改进,提出基于Levy飞行策略的混合差分乌鸦搜索算法（LDCSA）,将剪枝处理和Logistic混沌映射机制加入快速遍历随机树（rapidly-exploring random trees,RRT）算法中,并通过改进的RRT算法进行航迹初始化。最后建立了3维的城市模型进行仿真实验,将所提算法与粒子群（PSO）、模拟退火（SA）、乌鸦搜索（CSA）算法对比,仿真结果表明该算法能提高全局收敛性与鲁棒性、缩短收敛时间、提高无人机执行覆盖率和减少能耗,在解决多无人机航迹规划问题中更具有优势。     

改进蚁群算法在AGV路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,对传统蚁群算法进行改进并应用到AGV（Automated Guided Vehicle）路径规划上。采用栅格地图建立小车工作空间模型,利用改进的头尾搜索机制,提高并加快了算法的全局搜索能力和前期收敛速度;引入奖惩因子与信息素最大最小阈值,对每代最优路径上的信息素进行奖励,最差路径上的进行惩罚,提高全局搜索能力;引入遗传算法变异因子,使算法跳出局部最优能力加强;采用遗传算法对改进的蚁群算法进行参数优化,减少参数对算法的影响。在VS2017和MATLAB软件平台上进行算法仿真。结果表明了该算法在避免局部最优和加快收敛速度方面有很大改进。     

基于改进RRT算法的UAV航迹规划与优化研究

分析步长、搜索次数对UAV航迹生成的影响,给出一种改进RRT算法。结合目标信息给出启发因子、优话采样节点选择方法、选取合适的启发概率等方法,解决了扩展树生长过程中随机性较大的问题,提高了全局搜索能力和搜索速度,同时考虑局部搜索精度。针对航迹随机化造成的航迹不够优化的问题,提出一种航迹迭代优化方法。仿真结果表明:该算法和优化方法具有较快的收敛速度和更短的搜索时间;迭代优化方法减少了冗余规划点,缩短了规划航迹,提高了航迹规划效率。     

基于协同进化的多无人机航迹规划研究

关于多无人机航迹优化研究,针对复杂环境下多无人机(UAV)系统的航迹规划,达到摧毁目标最大化,解决不同无人机之间的协同和防撞问题,提出了一种利用合作型协同进化算法的多无人机三维航迹规划方法.利用数字地图建立了无人机安全飞行曲面,采用并行进化的方案,将每个无人机航迹规划当作一个子问题,通过协同函数和无人机间的防撞设计实现各无人机间的时间协同和空间防撞.各子种群采用自适应的进化方法,在保持多样性的同时,保证了算法收敛的快速性.仿真结果表明,算法有效实用,能快速得到各无人机的低空突防三维航迹,可为多无人机航迹优化提供手段.     

低空复杂环境下基于采样空间约减的无人机在线航迹规划算法

针对低空复杂环境下障碍物密集且类型多样、带有多通道并存在不确定信息的无人机在线航迹规划问题,为了减少碰撞检测次数,提高航迹搜索速度,降低航迹代价,提出一种基于采样空间约减的无人机在线航迹规划算法. 算法通过引入代价模型,提出约减域逐步构造方法,引导规划树快速有效扩展,改善了基于动态域的快速拓展随机树（Dynamic domain rapidly-exploring random tree,DDRRT） 算法中存在的采样空间过度约减问题. 算法通过密度划分索引的方法逐步构建多棵Kd 树（K-dimensional tree）并采用多近邻节点搜索方法,加快了近邻树节点搜索速度. 仿真实验结果表明,与DDRRT方法相比,该方法在保证对采样空间约减合理性的同时,提高了航迹规划效率和通道内的寻路能力.     

无人机三维路径规划及避障方法

针对无人机(UAV)在三维环境中如何由起始点到目标点合理地规划路径避开障碍物,提出了一种基于改进粒子群算法与滚动策略相结合的UAV路径规划与避障方法.该方法首先以UAV为中心,通过传感器建立UAV的可视区域模型;其次结合滚动策略滚动探知UAV周围环境信息;最后,利用改进的粒子群算法进行路径搜索,并加入综合转角控制提高路径的平滑性.在传统粒子群算法中加入信息素与启发函数,增强算法的全局搜索能力,并对参数进行特定设计提高算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可以实现实时避障,所规划的路径相对平滑,且改进算法比传统算法具有较高的收敛性.     

基于改进蚁群算法的三维路径规划

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵，根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数，采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式，以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。     

基于改进蚁群算法的线缆路径规划技术研究

线缆布线是复杂机电产品设计中的普遍性难题。针对线缆布局设计中存在的效率低、可靠性差等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的线缆路径规划方法。采用分段式空间划分方法对待布线空间进行环境建模,同时对布线空间进行栅格化处理,以获取三维布线路径的规划空间。为解决基本蚁群算法在进行路径搜索时路径点容易发散的问题,引入了基于重力规则的蚁群算法路径搜索策略,提高了路径规划的真实度。在仿真实验中,将所提出的方法与基本蚁群算法进行了对比分析,验证了该算法的可行性和有效性。     

基于蚁群算法及博弈论的多Agent路径规划算法

针对多Agent路径规划问题,提出了一个两阶段的路径规划算法。首先,利用改进的蚁群算法来为每个Agent规划出一条从起始点到目标点,不与环境中静态障碍物碰撞的最优路径。在蚁群算法的改进中引入反向学习方法来对蚂蚁位置进行初始化分布,提高了算法的全局搜索能力;利用粒子群算法中的自适应惯性权重因子来调节信息素强度Q值,使其自适应地变化,避免陷入局部最优;对信息素挥发因子ρ进行调节,提高算法的迭代速度。其次,若多Agent之间存在动态碰撞,利用博弈论构建多Agent之间的动态避障模型,并利用虚拟行动法来解决博弈的求解问题及多Nash均衡的选择问题,确保每个Agent能够快速学习到最优Nash均衡。仿真实验结果表明改进蚁群算法与传统蚁群算法相比在搜索精度与搜索速度上有明显的提高,与Mylvaganam的多Agent动态避障算法相比,所提算法减小了路径总长度并提高了收敛速度。     

动态路径规划中的改进蚁群算法

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了改进距离启发因子以增加目标节点对下一节点的影响,从而提高全局搜索能力,避免陷于局部最优解,提高收敛速度;考虑真实环境的复杂多样性,引入多个路径质量约束来改进信息素更新规则。仿真实验结果显示,改进蚁群算法在动态路径规划中具有良好的效果。     

面向机器人全局路径规划的改进蚁群算法研究

针对基本蚁群算法在机器人路径规划过程中路径转弯角度过大、易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,对其进行改进。在分析机器人路径规划环境建模方法基础上,将转角启发函数引入至节点选择概率公式,以增强路径选择指向性,提高算法搜索速度;通过引入当前节点与下一节点之间的距离和下一节点与目标节点距离之和的二次方对启发函数进行改进,使得算法搜索过程更有针对性,并降低陷入局部极小值概率;提出信息素挥发因子自适应更新策略,扩大算法搜索范围,提高收敛速度;利用遗传算法的交叉操作对移动路径进行二次优化,以增强算法的寻优能力,进而以Floyd算法为基础引入路径平滑操作,减少移动路径节点。在MATLAB中与其他算法通过求解多个单模测试函数与多模测试函数进行对比,并在栅格法环境建模中进行机器人全局路径规划仿真对比实验,以验证改进算法在路径寻优速度和质量上更具优越性。仿真结果表明,改进后的蚁群算法具有一定的可行性和有效性。     

三维海底栅格地形在潜器路径规划中的应用

针对海底三维环境空间中的水下潜器路径规划问题,提出了一种采用蚁群算法在海底三维栅格空间中的潜器路径规划方法。对从海图中提取的水深数据建立三角网,经过随机中点位移插值后利用三角网内插生成规格网格数据,进而提出了海底地形栅格化处理方法,建立海底三维栅格化模型。对蚁群算法（ACO）进行了改进,定义了粒子的可视域。利用改进的蚁群算法在海底栅格空间中迭代求取最优路径。实验仿真得到了一条安全、简洁的路径,验证了该方法的有效性和可行性。     

改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在路径规划中存在易陷入局部最优与收敛速度慢等问题,提出一种改进的蚁群算法.采用初始信息素差异化分布策略,增强目标点导向区的初始信息素浓度;基于回退策略与禁忌搜索结合分块优化,利用叉积运算进行局部折点优化;引入信息素自调节加强因子,改进信息素浓度更新公式;引入随机状态转移参数,增强全局搜索能力;将改进算法...     

一种栅格模型下机器人路径规划的改进蚁群算法

提出了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模,通过模拟蚂蚁的觅食行为,采用折返的迭代方式对目标进行搜索。在搜索过程中,以移动方向一定范围内最大信息素和目标引导函数作为启发式因子。此外,根据蚁群算法处理本问题时信息素散播的特点,重构了信息素的更新策略和散播方式。仿真实验结果表明,这些改进措施使最优路径的寻找快速而高效,即使在障碍物非常复杂的环境下,也能迅速地规划出一条最优路径。     

基于异构双种群全局视野蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法中存在的算法收敛速度慢、逼近最优解能力不足等问题,提出一种基于异构双种群全局视野的蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划领域。首先,研究基于异构蚁群的并行结构,通过差异化种群的相互协作提高蚁群算法的收敛速度和规划最优路径的能力;然后,研究具有全局视野的自适应步长,解决蚁群算法因局部视野导致无法搜索到最优步长的问题;最后,研究信息素初始化以及信息素更新方式,改进传统蚁群算法运行初期搜索无序性以及信息素更新不合理等问题。实验结果表明,该算法在逼近最优解能力和提高收敛速度等方面较对比方法有着显著提高,在测试的几种仿真地图中,平均路径长度优化了12%,平均迭代次数和平均运行时间分别减少了67%和82%。