基于PDA的动态路径寻优算法的设计与实现

设计了一种基于动态路网环境的A*路径寻优算法.该算法从西安市Mapinfo格式的电子地图中提取出路径寻优算法所需的路网拓扑数据,并适当修改后作为动态路网的模拟数据,在Win-dows XP操作系统下,以VC2005.NET为开发环境,采用该算法进行动态路网的路径寻优,然后将其部署到移动设备PDA上.试验结果表明该方法可行.     

基于12方向24邻域的A*算法路径规划研究

针对传统A*算法在路径规划时,扩展节点与路径包含节点较多、搜索效率低、路径不平滑等问题,提出了一种基于12方向24邻域节点搜索的改进A*算法。给A*算法启发函数设置一个权重系数以减少冗余节点的数量;并且改进了传统A*算法8邻域的搜索策略,在父节点周围7×7的栅格地图中选取24个搜索邻域,按照目标点与当前点的位置关系剔除一半的冗余节点,保留12个方向的节点;然后利用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑处理。仿真及实验结果表明,改进后的A*算法相较于传统A*算法,扩展节点数减少了约44%,路径包含节点数减少了约43%,搜索时间减少了约69%,以此验证了该方案的可行性与有效性。     

基于A路径算法的单发失效应急航线设计研究

飞机起飞过程中,发动机失效对于飞机离场构成极大的危险,因此设计离场程序要考虑飞机性能要素,并需要设计单发应急程序。本研究通过具体的M机场案例,采用A*路径算法在原有的离场航线之上,设计了一条单发应急程序,再采用性能计算软件对设计出来的离场程序进行评估,结果表明,各个性能参数均得到了优化,因此,设计出来的离场程序是合理的,能满足飞机在执行已有的离场程序时,出现单发失效应急问题的处理。     

智能消杀机器人路径规划与滑模跟踪算法研究

为了实现消杀机器人的自主移动控制,研究了基于A-star算法的机器人连续积分滑模路径跟踪控制方法。首先,采用A-star路径规划算法,实现移动机器人的全局快速路径规划,从而得到最优的机器人运动路径。然后,根据输出路径,设计分段连续积分滑模跟踪控制器,该控制器有效地提高了系统的趋近速率,实现跟踪误差在有限时间内趋近于零,保证路径跟踪精度和控制系统的稳定性。最后,通过仿真实验验证了方法的有效性。     

基于流行学习LPP算法与Dijkstra算法结合的交通路径控制研究

随着现代交通控制技术和科学技术的发展,多种优良的智能算法被应用于交通路径规划控制。最短路径计算是智能交通中的最基础环节,在智能交通中起着至关重要的作用。目前的最短路径算法主要有4种[1],即Dijkstra算法、A*算法、BellmanFord算法、双向分层启发式算法,每一种算法都有不同的执行标准。而文章提出一种LPP与最短路径算法结合,在保持准确的实现交通路径规划的同时很好的解决算法时间长的问题。通过仿真实验证明该算法有效率,容易实现,适合大范围路径的计算。     

卷烟零售终端走访路径规划算法集成与应用

为解决卷烟零售终端走访业务领域中的多点路径规划问题,对现有路径规划算法进行归纳和总结。提出了一种Top-K群体算法集成方法将多种路径规划算法进行组合优化及集成应用,以克服单个算法存在的固有缺陷,获得更优的规划结果。以沈阳市卷烟零售终端为研究对象进行15.6万次模拟实验。结果表明：Top-K比6种原算法获得的路径平均缩短约9.82%,算法优化提升效果显著,能够获得更好的路径规划结果,具有更好的可靠性和通用性。基于Top-K开发了一种适用于烟草零售客户走访的路径规划微服务,并在沈阳烟草进行实际应用。过去1年时间里,该服务使用频次超过1.7万次,路径规划总长度超过15.6万公里,具有良好的实用性和通用性。     

基于最优路径算法的快餐配送路径优化问题研究

随着快餐业的迅速发展,对快餐业中快餐配送问题的算法研究就愈发重要,快餐的配送问题,本质上就是最优路径问题,现在分析一种最优路径算法的基础上,结合快餐配送的诸多影响因子,对算法进行了优化。     

改进的清洁机器人全覆盖路径规划算法

本文研究了基于已知环境地图栅格化描述的清洁机器人全覆盖路径规划算法,对未清扫区域和障碍区域分别进行标记,记录区域清扫次数,利用不同的优先准则,即顺时针优先准则、逆时针优先准则和最优区域随机选择准则,搜索清扫区域,从而得到清洁机器人的全覆盖路径规划的改进随机算法。利用MATLAB语言编程进行仿真实验,实验结果表明,改进的搜索算法能保证清洁机器人完成清扫区域全覆盖的前提下,使得平均重复覆盖率比一般随机算法低。     

基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划

目的:优化多工位食品拣取机器人路径.方法:提出了 一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization,ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建多工位食品拣取机器人路径规划双层模型.利用密度峰值聚类算法...     

新昌县群星茶业有限公司发展规划与实现路径

本文以新昌县群星茶业有限公司为研究对象,介绍了该公司的特点和茶产业发展现状,详细论述了企业未来的发展规划与实现途径,提出一条适合中小型企业实现规模化发展的经营模式。     

多移动机器人3阶段解耦路径规划

针对多移动机器人集群在路径决策时任务执行时间过长、容易陷入死锁等问题,课题组提出了一种3阶段解耦路径规划方法.利用栅格法建立二维环境模型,首先以传统蚁群算法为基础,引入参数自适应机制和路径指引函数,提高算法的收敛速度;其次将多机器人集群路径规划分为3个阶段,提前预判出冲突路段,减少机器人的等待时间和绕行距离;最后利用M...     

基于改进NURBS曲线插补算法的食品分拣机器人轨迹规划

目的：为了更好地规划食品分拣机器人的运动轨迹,降低其振动幅度,使食品分拣机器人能够高精度地完成任务。方法：以Delta并联机器人为基础,结合NURBS曲线插补算法和改进的遗传算法,提出了一种以最优运动时间为目标的食品分拣机器人路径规划方法。采用改进遗传算法来优化NURBS曲线。通过仿真对优化前后进行对比分析,验证了该优化方法的可行性。结果：与优化前相比,所提的优化方法可以在一定程度上降低食品分拣机器人的运动时间,从优化前的3 230 ms降低到优化后的3 070 ms。关节空间的机器人曲线也更加平滑,可以充分发挥并联机器人的性能。结论：该轨迹规划方法能有效提高食品分拣机器人的分拣稳定性和效率。     

基于MATLAB的动态规划逆序算法的实现

运用MATL-AB编程实现动态规划逆序算法。数值举例验证了该实现方法的有效性，同时表明该程序对求解动态规划的多类典型应用问题是通用的，提供了求解各种动态规划问题的有效工具，丰富了MATLAB优化工具箱。     

基于ROS的履带式机器人自主建图与路径规划研究

针对农业履带式移动采摘机器人在自主采摘作业中的自主建图与路径规划性能,该文致力于研究基于ROS开发的履带式移动采摘机器人的自主建图与路径规划系统。通过在履带式移动采摘机器人的底盘上方装配激光雷达及姿态传感器用来获取周边环境的信息和机器人的运动信息,再通过Gmapping算法搭建机器人周边环境的全局栅格地图。对于机器人的路径规划功能,最终通过A*算法实现全局路径规划,通过DWA算法实现局部避障功能。最后选取实验室外部走廊作为履带式移动采摘机器人自主建图和路径规划的实验场地,实验结果表明该履带式移动采摘机器人能够进行自主建图并进行路径规划,躲避周边出现的障碍物,并最终到达指定目标地点,满足自主导航需求。     

皮革裁剪智能设备空行程路径数学优化算法模型研究

裁剪路径是影响皮革加工效率的关键因素。为缩减皮革裁剪中的空行程路径,初步建立了空行程路径数学优化算法模型,介绍了蚁群算法的路径选择计算方法与信息素更新方法,引入了贪心算法、轮盘赌选择法、精英策略和变异算子对基于蚁群算法的空行程路径数学优化算法模型进行改进,最终明确了数学优化算法模型的实现步骤。改进后的空行程路径数学优化算法模型具有算法复杂度降低、迭代次数减少和运行时间减短的优势,可为皮革裁剪智能设备计算出最优的空行程路径,提升皮革加工效率。