基于改进蚁群算法的搜索机器人路径规划

针对搜索机器人路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法。算法构建一个栅格环境模型,并设置禁忌策略将部分栅格归为禁忌栅格以避免路径死锁;采用折返蚂蚁,且正向与反向蚂蚁分别采用不同搜索策略,来提高算法的收敛速度;构造路径综合评定目标函数,提高搜索最优路径的能力。实验表明:即使在复杂的环境中,本文算法也能快速地规划出最优路径。     

基于概率地图的工业机器人路径搜索优化算法

为解决机器人在装配、焊接、喷涂等工业生产中的路径规划调试时间长、效率低等问题,提出一种新的基于概率地图的路径搜索优化算法。该算法首先利用混合包围体层次树碰撞检测算法的优势,在每两个采样位姿点间选出无碰撞的局部路径;然后,在获取始末点位姿信息后,引入A*算法搜索全局路径;最后采用提出的路径优化算法对搜索得到的全局路径进行优化。以此实现只需给出运动初始点与目标点,算法就能自动搜索出一条无碰撞的全局优化路径。仿真和机器人实体实验表明该算法适用于工业机器人的路径搜索,所得机器人运动路径简短,并有效地避开障碍物。     

基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法

针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法。以机器人出发点为随机树的根节点,通过扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点。从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径。研究表明在同样的环境下与遗传算法、A^＊算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径。仿真实验也表明,即使在随机生成的复杂环境下,利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障。     

一种改进的机器人路径规划算法

在将Ａ算法用于机器人路径规划时,通过采用动态可变步长及进行目标可见性测试,提高了路径搜索速度,并对路径进行了全局优化,仿真结果表明该方法是有效的。     

基于改进人工鱼群算法的蠕虫机器人路径规划

针对人工鱼群算法在机器人路径规划中存在路径长、精度不高、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的人工鱼群算法,旨在提高算法效率及精度。首先,在算法觅食行为中加入寻优循环,减少算法在路径规划中选取位置点的随机性,使机器人能够更快地走向目标点;其次,融合禁忌搜索算法,通过引入禁忌表来记录算法陷入局部最优的路径,使算法在选取新位置点时能够避开局部最优区域,避免算法在局部过度循环,同时对规划出的路径进行优化处理,删去重复栅格点之间的路径,保证路径中没有重复的栅格点;最后,将改进后的人工鱼群算法应用在一种新型的三维栅格地图中。实验结果表明：相较于其他对比算法,在地图1、2、3中改进人工鱼群算法所取得的平均路径长度分别减少了10%、15%、30%,在复杂地图中路径规划的成功率提高了75%。     

基于双圆弧算法的足球机器人路径规划

基于机器人小车到达定点常用Turn-Run-Turn方法及PID方法的不足,利用双圆弧具有满足任意端点及其斜率要求的特性,来解决机器人小车到达目标点位置和姿态的运动过程中遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.该方法简单有效,对机器人初始条件不加限制,计算量非常小,具有较高的实用价值.     

自适应蚁群算法在空间机器人路径规划中的应用

为了弥补传统路径规划方法缺乏足够鲁棒性的问题,采用自适应蚁群算法实现了空间机器人路径规划.针对传统蚁群算法在计算初期出现停滞的现象,修改了信息激素物质的更新方法.自适应蚁群算法根据学习次数和与最近障碍物的距离来调节信息激素物质.仿真结果表明,该算法在采用较少蚂蚁的情况下,与一般蚁群算法相比,能够快速找到理想路径.     

基于Dijkstra算法的足球机器人的一种路径规划方法

Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直至扩展到终点为止.将该算法应用于足球机器人的路径规划和避障控制中,足球机器人在识别环境的前提下,能够及时判断出最短路径.该算法已经应用于实际的机器人控制中,取得了良好的应用效果.     

基于遗传蚁群算法的机器人全局路径规划研究

蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种新的路径寻优算法.在基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的"外激素"表示及更新方式,并将遗传算法的交叉操作结合到蚁群系统的路径寻优过程中,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索.     

基于余弦算法的足球机器人路径规划

在分析基本算法不足的基础上,提出了机器人的路径规划方法,利用余弦曲线具有光滑、可微的特性,实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力,计算量非常小,具有较高的实用价值。     

一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

在应用遗传算法进行机器人路径规划时,为了解决传统遗传算法"早熟收敛"和"收敛速度慢"的问题,设计了一种用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据规划问题的具体要求,对染色体编码,种群初始化等操作进行了改进,编码采用二维浮点数变长度的编码方式,种群初始化采用知识启发的策略,以加快收敛速度.在控制参数设定方面引入自适应调整控制参数.采用MATLAB软件进行仿真,将改进算法与标准算法进行对比,结果得出改进算法缩短了路径长度和运行时间.证明了本算法的正确性和高效性.     

基于启发式搜索算法的扫地机器人路径规划

扫地机器人逐渐进入到越来越多的普通家庭,这对扫地机器人的路径规划和定位水平提出了更严格的要求。文章在目前已成熟的栅格法、子区域划分法、模板模型法基础上,提出了一种新的扫地机器人基本路径规划方案,并基于启发式搜索算法对该方案加以实现。该方案通过建立一个二维栅格地图并结合适当的子区域划分方法,将全局清扫问题转化为子区域清扫问题以使清扫更高效、便捷;再通过构造合理的评价函数及利用传感器设立沿边清扫机制对基本方案进行优化。基本路径规划方案与启发式搜索算法、沿边机制结合后,解决了机器人在各子区域之间转移带来的高重复率、复杂路径的寻路低效率、不规则障碍物周围清扫低覆盖率等问题。该方案使扫地机器人在整体清扫工作上覆盖率能达到99%,重复率能控制在10%~18%。     

基于改进A~*算法的仿生机器鱼全局路径规划

针对传统A*算法搜索速度慢和规划路径不够优化的缺点,引入可扩展节点,对A*算法流程进行改进,以减少时间和空间复杂度,提高搜索效率,并对规划路径进行优化处理,以有效的缩短路径。对存在凹形障碍物的地图,采用后退—尝试的方法解决路径规划的失败问题,使之绕过凹形障碍物取向目标点,达到输出最短路径的目标。     

用遗传算法求解AOE-网中的关键路径

应用遗传算法的基本原理求解关键路径,根据问题的性质对遗传算法做了相应的改进,使该算法能高效地求出一批近似的关键路径,并给出了算法实现的步骤.     

针对鲁棒性三维声源定位问题的全局性算法

针对到达时间差度量误差和声源具有鲁棒性的三维声源定位问题,提出了一种用半正定规划方法求解的线性校正总体最小二乘全局性算法（LCTLS SDP）. 将带二次等式约束的分式二次规划声源定位模型转化为带二次不等式约束的非凸齐次二次优化问题;利用对偶理论设计算法求出该模型的最优解. 理论证明LCTLS SDP算法能找到问题的最优解. 实验结果显示,LCTLS SDP算法有稳健的定位结果.     

室内声场中点声源的算法与模拟

计算机模拟室内声场已经成为声学研究的一种有效方法,声源的数学算法对室内声场的分布模拟有很大的影响。利用等立体角,研究了室内声场的点声源模型的数学算法,并利用计算机进行了模拟;点声源的算法将为室内声场中声线的跟踪和声场的模拟提供了有力的工具。     

轨道交通网络有效路径搜索算法的改进及实现

城市轨道交通网络有效路径的判定是网络客流路径分析的基础和关键。本文分析了轨道交通网络节点的处理方式,给出了有效路段和冗余路段的定义和判定规则,在实际应用中发现由于网络节点的特殊处理方式,搜索得到的部分有效路径中存在冗余路段,通过设置换乘节点变量和对路径换乘节点序列的子序列的判断,提出识别冗余路段的方法,并在现有的搜索算法中增加冗余路段的判定步骤,从而改进了算法。在实例计算中,合理确定网络伸展系数的取值,运用Python脚本语言编程实现改进后的算法。程序运行结果表明改进后的算法能正确筛选出轨道交通网络的有效路径,并输出完整的有效路径信息,验证了算法的有效性。     

群机器人目标搜索中的通信模式研究

针对目标搜索过程中的群机器人协作问题,以扩展微粒群算法为建模工具和协调控制工具,比较研究同步和异步通信模式对搜索效率和系统能耗的影响。仿真结果表明,对于同等规模的群机器人系统,异步通信模式下的搜索效率比同步通信模式下高,能耗却比同步通信模式下低。因此,对于分布式协同的群机器人施加并发控制时,异步通信模式更为适合。     

基于蚂蚁行为的移动机器人局部路径规划

分析蚂蚁依赖自身嗅觉和计程能力的觅食行为,提出机器人修正未知环境中已有路径的方法。对该方法的迭代算法进行计算机仿真。分析比较的结果表明,提出的基于蚂蚁个体具有负反馈特征行为的方法,可作为基于蚁群依赖信息素交流的具有正反馈特征的自催化行为机理的蚁群算法(ACS)的补充,可用于蚁群算法全局路径规划结果基础上的二次寻优,在指导机器人局部路径规划方面,具有正确性、实用性和优越性。     

随钻声波传输中换能器声源功率匹配实验研究

研究了随钻声波传输中压电换能器声源发射功率,提出了并联式压电换能器阵列双频匹配方式。实验结果表明,该方法能使压电换能器声源机械转换效率达到最大,在双频谐振点的发射功率达到200 W以上,满足随钻声波传输现场的功率输出要求,提高了声波的传输距离,为实现基于压电换能器阵列声源的声波长距离传输奠定了基础。