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基于D_Star算法的巡检机器人路径规划优化研究
摘    要:随着施工现场巡检机器人的广泛运用,由巡检机器人与工作空间碰撞造成的问题是导致建筑施工场地产生安全风险的重要因素.避免或减少巡检机器人的空间碰撞问题对降低施工场地的安全风险具有十分重要的意义.论文在施工场地工作空间类型分析和巡检机器人对施工活动的干扰权重分析的基础上,开展了D_Star算法优化研究,提出了一种基于D_Star算法的路径规划优化方法,利用D_Star算法获得了机器人完成位移任务的最优路径并与Bug2算法的模拟实验结果进行了分析比较.研究结果表明:D_Star算法在运算速度和复杂环境的适应程度均优于Bug2算法.D_Star算法计算的最优路径充分考虑了巡检机器人在无法避免与工作空间产生碰撞时对施工活动的干扰,降低了干扰程度,从而也降低了可能发生空间碰撞事故的概率和安全风险,对提高施工场地的安全管理水平和效率具有实际应用价值.

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