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提出一种自适应混沌粒子群优化算法(SACPSO)用于三维空间路径规划。首先进行三维空间环境建模,并考虑使用路径长度、障碍物危险程度和路径平滑度三个评价函数来制定适应度函数;然后对算法中的三个控制参数提出了一种新的自适应更新策略,以此来动态调整算法的全局探索和局部开发能力;最后当种群陷入局部极值时,利用提出的自适应Logistic混沌映射对全局最优粒子进行混沌优化,引导种群跳出局部极值点。将该算法与其他改进的粒子群算法比较,结果表明,该算法在收敛到全局最优解时所用迭代次数更少,生成路径质量更高,有效地提高了粒子群算法应用于三维空间路径规划时的计算效率和可靠性。 相似文献
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提出了一种应用于机器人路径规划的改进自适应遗传算法。在遗传算法的选择操作中引入模拟退火思想,以此来提高算法的全局搜索能力;对交叉、变异算子自调整策略进行改进,以提高算法的收敛速度;将规划出的路径做平滑优化处理,并根据路径与障碍物间的距离进行不同速度段的划分;在适应度函数中加入安全行驶速度和转弯次数等多个规划指标,使规划出的路径更加安全高效。仿真实验表明,改进后的算法实现效率好、安全可靠性高,规划出的路径也更加符合实际情况。 相似文献
3.
Catmull-Clark细分曲面的形状调整 总被引:2,自引:1,他引:2
提出一种调整细分曲面形状的算法.该算法用cosα(Ck)取代C-B样条的形状因子α,并将Ck的定义区间从[-1,1]扩大到[-1,∞);然后用这种扩展了的GB样条来构造catmull—clark细分曲面;使得生成细分曲面的形状不仅能够在C-B样条的范围内可调,而且还能在标准的catmull-clark细分曲面和初始的控制网格之间任意调整.该算法保留了C-B样条和catmull-clark细分曲面的主要特点,如精确表示圆柱体、处理任意拓扑结构的控制网格等。 相似文献
4.
用层次结构表示机器人工作环境,以动态规划算法为核心实现了一个路径规划系统。该系统由3大部分组成:①环境建划;②路径规划;③基于产生式的机器人路径实现。本文简要说明了该系统的设计思想,并介绍其基于产生式规则的路径实现部分的功能及其设计. 相似文献
5.
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划 总被引:8,自引:0,他引:8
针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题,提出一种基于改进的蚁群算法的解决策略,并编制相应程序进行验证。仿真过程分为两个基本阶段:适应阶段和协同工作阶段。在前阶段,各局部解根据规则不断调整自身结构;后阶段各局部解通过信息交流,产生全局最优解。与传统的算法比较,它可以避免陷入过早收敛,能实现移动机器人在较短时间内找到最佳路径并规避障碍。 相似文献
6.
有效路径集的计算对交通分配有较大的影响,根据用户选择路径的特点以及交通限制的情况,重新定义了有效路径;并设计了基于顶点出度的混合遗传算法求解有效路径集合。算法采用正整数编码方法,编码产生时考虑了其生成概率,并采用了自适应调节算法来控制交叉、变异概率和模拟退火算法进行选择以保持群体的多样性及收敛性;算法不需要对染色体进行修补,弥补了基于优先权遗传算法计算路径时的不足。算法在解码过程中考虑了交叉口延误及交通限制情况,并利用算法的寻优迭代过程来产生有效路径的集合,采用同时解码的方式,同时对多对OD间计算有效路径,提高了计算多点对之间有效路径的效率。最后的计算实例分析表明该算法的有效性。 相似文献
7.
基于相关因子的节点不相交的Ad Hoc多路径路由算法 总被引:2,自引:0,他引:2
多路径路由算法可以均衡负载、提高可靠性,但是Ad Hoc网络的无线多播特性(WMA)使得多路径数据传输存在严重的;中突隐患,即便是节点不相交的多路径,以并发的方式来进行数据传输的效率并没有理论上的高.为此本文提出基于相关因子的节点不相交的多路径路由算法(NDCF),该算法引入相关因子来衡量多条节点不相交路径以并发的方式进行数据传输时发生;中突的可能性的大小,从而选择冲突可能性最小的节点不相交路径.仿真结果表明,NDCF算法可明显提高数据包的投递率.降低端到端的传输时延. 相似文献
8.
自适应窗口的时间规整立体匹配算法 总被引:7,自引:3,他引:7
针对立体视觉中图像对应点的误匹配问题,以时间规整算法(DTW)为基础,提出了自适应窗口的立体匹配算法.根据外极线的约束,在自适应窗口内采用灰度相关技术得到长度不相等的两个灰度段作为相容的匹配序列;利用动态规划法及连续性约束寻找一条最佳的匹配路径.根据回溯得到的匹配路径及其坐标值得到高密度视差图.实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和良好的匹配效果. 相似文献
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虚拟场景自动漫游的路径规划算法 总被引:13,自引:0,他引:13
采用机器人学中的运动规划算法得到大致路径,并对路径进行数次优化得到最终路径.用户无需直接控制位置与视角,仅需给出目标点,系统就会自动地完成整个漫游;漫游过程中摄像机不会与物体发生碰撞,并且给出的画面符合一些基本的美学原则.该算法基于场景的层次分解,并采用了高效的路径平滑与视角规划方法,使得整个规划过程需要的时间非常少,提高了算法的实用性. 相似文献
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针对动态环境下的多Agent路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法与烟花算法相结合的动态路径规划方法。通过自适应信息素强度值及信息素缩减因子来加快算法的迭代速度,并利用烟花算法来解决路径规划过程中的死锁问题,避免陷入局部最优。在多Agent动态避碰过程中,根据动态障碍物与多Agent之间的运行轨迹是否相交制定相应的避碰策略,并利用路径转变函数解决多Agent的正面碰撞问题。仿真实验表明,该方法优于经典蚁群算法,能够有效解决多Agent路径规划中的碰撞问题,从而快速找到最优无碰路径。 相似文献
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传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为:在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。 相似文献
13.
徐守江 《数字社区&智能家居》2009,(32)
迷宫问题是图形学、图论和数据结构等领域中的一个经典问题。目前解决迷宫问题的算法主要包括传统算法以及智能算法两大类。如何更好的解决迷宫问题获得最优路径一直是有待解决的问题。首先基于蚁群算法获得导航路径,然后利用粒子群算法优化导航路径获得近似最优化路径。实验仿真表明,利用粒子群算法优化后的路径效果十分令人满意。 相似文献
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路径分析是网络分析最基本的问题,其核心是对最短路径的求解。Floyd算法是一种求取最短路的经典算法。分析发现,两点间可能存在多条权重相同的最短路径,而这一点Floyd算法没有涉及。以无向联通图为研究对象,设计了基于Floyd求解多重等价最短路算法,并分析计算了一个实际算例。计算结果表明,基于Floyd的多重等价最短路算法可以有效解决多重等价最短路问题。 相似文献
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快速扩展随机树方法(R RT)是解决具有非完整性约束的轮式机器人路径规划问题的一种有效途径。R RT能够在规划过程中引入机器人动力学约束,但是当环境中存在大量障碍物时,R RT算法的路径搜索效率将会降低。另一方面,R RT算法不具有最优性,限制了其在轮式机器人路径规划中的应用。针对经典R RT算法的不足,提出一种混合的路径规划策略,首先通过路径导引点扩展多树R RT结构,利用多树R RT的局部探索与合并特性快速寻找可通行的区域范围,利用启发式搜索算法在可通行区域内快速寻找动力学可行的机器人运动轨迹。仿真与实车实验表明,该方法能够快速有效地解决复杂障碍物环境下的机器人路径规划问题。 相似文献
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动态网络与传统的网络模型相比更具有现实意义,具有广泛的应用领域。本文对动态网络模型进行了描述,用实例证明了著名的Dijkstra算法在动态网络中不能有效地求解最短路径问题,提出了一种用带杂交算子的蚁群算法来求解动态网络最短路径问题的新算法。此算法不仅能够以较大的概率找到最优解而且对网络没有任何约束条件,即对离散
散和连续的动态网络模型都有效,而且用实例证明了算法的稳定性。 相似文献
散和连续的动态网络模型都有效,而且用实例证明了算法的稳定性。 相似文献
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针对当前寻路算法不能很好满足大型多人在线游戏对于可靠性和低消耗的要求,提出一种基于定位点和路径复用的大型多人在线游戏寻路算法。通过定位点的使用和路径复用,使得无用空间的探索大幅减少,降低了服务器的负载,最终探索出一条接近最优的路径。实验结果表明,该算法具有更高的效率,对于大型多人在线游戏寻路是一个切实可行的解决方案。 相似文献
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为了解决分拣搬运机器人在路径规划过程中,遇到目标点众多的情况时存在路径寻优效率低、容易出错等问题。针对A*算法存在多个最小值时,无法实现路径最优化的问题进行研究,提出一种将蚁群算法与A*算法相结合的改进A*算法。首先使用A*算法筛选出一条最优化的路线来分布信息素,从而简化A*算法在路径规划上的运算。其次以筛选出的路线为基础,针对不同情况结合蚁群算法设计了三种通用方案,以此为基础进行具体的路径规划,从而解决A*算法本身存在的容易带入大量重复数据的问题。通过仿真与实际实验验证了本文提出的改进的A*算法能够满足自动分拣搬运的需求,值得推广与使用。 相似文献
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粒子群算法是求解组合优化的新智能算法,本文以串行粒子群算法机理为核心,结合运筹学旅行商组合优化理论和并行的OpenMP技术,给出一种规划城市公交路网最短路径的并行PSO算法模型。通过Visual Studio 2005中C++编程实现仿真,得到城市公交路网路程权重最短目标,并与串行粒子群算法结果进行比较。实验结果表明,该算法不但能解决城市公交路网问题,而且执行时间短,具有更好的鲁棒性。 相似文献