煤矿救援机器人路径平滑算法研究

针对煤矿救援机器人利用A~*算法规划出来的路径存在转折次数多和路径不够平滑等问题,提出了一种基于改进A~*算法的煤矿救援机器人路径平滑算法。首先利用Douglas-Peucker(D-P)算法对A~*算法产生的全段路径进行处理,剔除路径中的冗余节点,提取出若干路径节点作为关键节点,解决了A~*算法路径冗余节点多、路径转折次数多的问题;然后利用三次样条函数对基于关键节点的整段路径进行拟合处理,得到一条平滑的路径,有效缩短了路径长度。仿真实验结果表明,该算法通用性很强,虽然规划时间与A~*算法相比略有增加,但规划出来的路径转折次数少,路径长度短,且路径质量高于遗传平滑算法。     

袋装水泥无人化智能机器人发运系统介绍

文章主要介绍袋装水泥机器人自动装车生产线,该生产线主要由机器人、工业控制计算机、可编程控制器和人机界面控制,设置了视频监控及云平台,实现了袋装水泥全流程无人化在线车辆调度、自动矫正、破包剔除、自动计量、车型数据自动检测、自动码垛、报警连锁信息报送的连续生产。     

DP-B样条移动机器人路径光滑算法

针对快速扩展随机树算法(RRT)产生的路径冗余点过多与路径转折点较多的问题,提出了一种基于Douglas-Peucker算法及B样条函数的路径光滑算法。首先,利用Douglas-Peucker(DP)算法从RRT算法产生的路径节点中提取出若干节点作为关键路标;然后,采用B样条函数拟合关键路标,得到一条曲率连续的光滑路径,实现规划路径的光滑化。通过在不同环境中进行实验和与其他路径光滑算法实验进行对比,结果表明,该算法能够明显缩短优化路径的路径长度,明显减少优化路径转折次数,大幅度提升优化路径的光滑度,有利于减少机器人在单次航程中的能量消耗,完成更多任务,有效提升机器人的工作效率。