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研究具有空间和时间的space-time三维动态环境下的机器人路径规划,分析了四叉树表示二维空间的搜索算法,在此基础上,提出采用二叉树表示二维空间的方法。时间信息中增加加速度,利用二叉树遍历方法和A^*算法,设计一个在动态障碍物环境下进行路径规划的新算法,并在足球机器人系统中进行仿真,实现了较好的路径规划。 相似文献
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主要研究了移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题.提出一种将障碍预估与概率方向权值相结合的动态路径规划新方法.该方法将卡尔曼滤波引入到规划算法中,使得对障碍物运动状态的实时有效预估成为可能.同时,为实现移动机器人的实时路径规划,提出一种新的概率方向权值方法,基于周期规划将障碍物与目标信息进行融合,能够有效处理室内环境下对于障碍物的速度和运动轨迹均未知的动态路径规划问题.仿真结果以及基于SmartROB2移动机器人平台所进行的实验结果验证了该方法的有效性和实用性. 相似文献
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在全局环境未知的情况下,机器人根据自身的传感器实现对环境的遍历探测,称为未知环境的遍历路径规划.其相关算法可以分为3类:一种是简单的随机遍历策略,如迂回往复式;一种是在沿边学习后,建立环境轮廓模型,采用全局视角与局部路径规划相结合的算法;另一种是不采取沿边学习的漫步式探测路径规划. 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(12)
面向未知战场环境的路径规划问题,提出一种多层双向A~*算法。该算法引入分层策略,使智能体在行进过程中实时响应突发障碍,进行有效避障路径重规划。采用同步双向搜索,并改进启发式代价函数,使得路径搜索算法快速收敛,提高算法在大规模环境中的路径规划效率。为保证智能体在拐角的行进安全,使用Hermite差值对路径进行平滑处理。实验表明,该算法与现有改进算法相比,处理冗余节点数减少12.9%,总用时缩短17.4%,在复杂未知环境中路径规划准确度和效率均有较大提高。 相似文献
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针对未知水下环境下的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)目标搜索问题,传统方法搜索速度慢且以解决二维平面下搜索问题为主,本文提出了一种基于改进RRT (rapid-exploration random tree)的未知三维环境目标搜索算法。在搜索方面,分别建立了包括目标存在概率地图、不确定度地图、区域遍历度地图在内的实时地图并设定其更新规则,根据搜索目标建立决策函数;在局部规划方面,将滚动规划与改进RRT算法相结合,规划出到搜索决策点的路径。二者的结合,实现了AUV在三维空间下在线实时搜索。仿真表明,该算法具有较强的遍历能力,提高了三维空间下目标搜索的速度。 相似文献
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针对用于动态环境中的机器人路径规划的蚁群算法存在收敛速度慢,路径累计转折角大,对环境变化适应性低等问题,提出了一种未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划方法。依据聚类算法对环境复杂程度的准确判别自动改变寻优半径,达到充分利用机器人有限的计算能力,提高收敛速度的目的;通过识别对角障碍,生成虚拟障碍,确保规划的路径不穿过对角障碍;通过平滑机制对搜索的动态路径做平滑优化处理,有效降低了路径长度,减少了累计转折角。仿真结果表明,提出的算法能够根据障碍的复杂程度自动选择合适的搜索半径,完成路径的动态规划,体现出良好的环境适应能力和较好的综合路径优化性能。 相似文献
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不确定动态环境下移动机器人的完全遍历路径规划 总被引:3,自引:0,他引:3
基于生物激励神经网络、滚动窗口和启发式搜索,提出了一种新的完全遍历路径规划方法.该方法用Grossberg的生物神经网络实现移动机器人的局部环境建模,将滚动窗口的概念引入到局部路径规划,由启发式算法决定滚动窗口内的局域路径规划目标.该方法能在不确定动态环境中有效地实现机器人自主避障的完全遍历路径规划.仿真研究证明了该方法的可用性和有效性. 相似文献
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陈世明 《计算机工程与应用》2008,44(1):25-27
提出一种模糊隶属度函数对动态环境中机器人的运动状况进行建模,该建模方法不会无谓地牺牲机器人的可运动空间,可尽量减少机器人路径规划的约束强度;同时提出通过调整位置加权趋向无约束最优解的算子改进粒子群算法,提高算法的寻优速度。仿真结果表明,通过两者结合,可快速获得动态环境中的优化路径。 相似文献
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复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法 总被引:16,自引:1,他引:16
研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的滚动规划蚂蚁算法.该方法将目标点映射到机器人视野域附近,再由两组蚂蚁采用最近邻居搜索策略相互协作完成机器人局部最优路径的搜索,机器人每前进一步,都由蚂蚁对局部路径重新搜索,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果十分令人满意. 相似文献
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针对传统蚁群算法在路径规划中存在收敛速度和寻优能力不平衡,算法易陷入局部最优等问题,提出一种自适应改进蚁群算法。为了提高算法收敛速度,在栅格环境下,根据最优路径的特点以及实际环境地图的基本参数,对初始信息素进行差异化分配;为了提高蚂蚁搜索效率,在状态转移概率中引入转角启发信息并对路径启发信息进行改进;重新制定信息素更新策略,设定迭代阈值,调整信息素挥发系数和信息素浓度,使算法在迭代后期依然具有较强的搜索最优解能力;采用分段三阶贝塞尔曲线对最优路径进行平滑处理以满足机器人实际运动要求。通过实验仿真与其他算法进行对比分析,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。 相似文献
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动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划 总被引:15,自引:1,他引:15
本文借鉴预测控制滚动优化原理,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的
机器人路径规划问题.文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人
实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,实现了优化和反馈的合理结合,对动
态环境具有良好的适应性. 相似文献