基于鱼群算法的智能机器人全覆盖路径规划

为保证机器人的行驶轨迹可以全方位地的覆盖地图的全部坐标点,并降低路径重复率,基于鱼群算法设计智能机器人全覆盖路径规划方法。建立智能机器人死区脱困模型,计算栅格地图模型中的目标活性值,获取整体栅格数量,描述地图中栅格状态,得到脱困时的行驶角度差。基于鱼群算法设计全路径覆盖判定方法,描述不同目标鱼个体之间的距离,在三重移动目标坐标系下,获取元素坐标向量,建立每个目标点的求解代价和,计算下一个目标点行驶的最小距离。设计机器人全覆盖路径规划算法,判断当前位置是否为死区,获取路径规划的全局最优解,实现智能机器人的全覆盖路径规划。利用Matlab仿真软件完成智能机器人全覆盖路径规划实验。结果表明,在简单环境下,该路径规划方法覆盖率为100%,重复率为5.23%,路径长度为15.36m；在复杂环境下,该路径规划方法的覆盖率为100%,重复率则为10.24%,路径长度为20.34m。由此证明,该方法具有较好地规划效果较好。     

基于人工神经网络的百度地图坐标解密方法

提出了一种针对百度地图坐标加密算法的解密方法,利用百度开放的坐标转换接口获取多组GPS和百度地图坐标对,基于BP神经网络拟合出逆转换函数,利用训练后的BP网络来预测新的百度坐标所对应的GPS坐标。实验结果证明,该方法得到的GPS坐标与实际的GPS坐标较为接近,因而可以达到较为理想的解密结果。     

基于组件的电子地图显示软件设计

设计了基于组件的电子地图显示软件,实现了电子地图基本操作功能及路径规划功能。可以在软件中实现地图放大、缩小、漫游、测距、图层控制、鹰眼视图、全图显示、坐标显示等功能,作为电子导航显示软件,利用DOkstra算法可以在地图中求解任意两点之间最短距离,利用蚁群算法对道路进行了路径规划,在有结点约束的条件下求解一条较优路径。因蚁群算法求解路径规划问题存在求解速度慢问题,利用Cilk＋＋并行模型对蚁群算法进行了并行化。     

基于栅格地图的机器人覆盖路径规划研究*

研究了基于接触传感器的机器人覆盖问题,提出了基于栅格地图的内螺旋覆盖(ISC)算法.ISC算法通过边界探索获得环境边界地图之后,在线规划覆盖路径,用距离转变的搜索方法保证了完全覆盖,通过设置gate栅格降低了重复覆盖率.通过对三个房间组成的室内环境的覆盖仿真试验验证了该方法的可行性.     

一种拓扑感知的流媒体对等网组织算法

传统流媒体传输对等网在应用层构建覆盖图（overlay）,其逻辑结构可能与网络物理拓扑不匹配,造成节点接收延迟大,网络利用效率不高。针对此问题,提出一种拓扑感知的对等网组织算法,称之为TaP2P（Topology-aware Peer-to-Peer）,根据节点到数据源的距离动态调整节点在覆盖图中位置,使数据转发路径符合网络物理拓扑。模拟实验表明该算法有效降低了节点平均接收延迟。     

多机器人覆盖技术研究进展

系统地总结了当前覆盖问题的定义、分类和应用前景.对多机器人覆盖中关于通信、环境地图、路径规划算法及效果评价等方面的研究进展情况进行了阐述.分析并指出若干多机器人覆盖研究中的重点和难点问题:体系结构、通信技术、协商协作、地图表示、路径规划及效果评价,并对未来的研究发展方向进行了探讨.     

基于BDS/GPS和百度地图的现代有轨电车监控系统的设计

为实现对现代有轨电车车辆的位置及运行状态进行实时监控,设计了一个基于BDS/GPS和百度地图的现代有轨电车监控系统;定位终端以具有我国自主知识产权的BDS/GPS双模定位模块为主,RFID系统作为辅助定位手段;数据通过HTTP的GET方法提交至服务器,由服务器端的PHP页面自动处理后存储到MySQL数据库,中心管理平台显示页面调用百度地图API,将数据显示在百度地图上;最终该系统可以实时获取并存储列车的位置坐标、速度、时间等信息,并在百度地图上以点、线和图表的形式显示出车辆的坐标和运行轨迹等;测试结果表明,该系统运行稳定,定位精度高,获取数据准确、时延小,能够满足应用需求。     

家用自主吸尘机器人的研究和开发

介绍了一种新型家用智能吸尘器，该吸尘器采用基于地图的全覆盖路径规划的方法，能在无人情况下自主工作，并且具有自动回避障碍等功能；文中详细介绍了基于地图的全覆盖路径规划算法的实现方法及其软件仿真，并对吸尘器的测控系统根据算法设计的要求进行了研究和设计；通过作者开发的算法仿真软件和设计的吸尘器测控系统实验模型的仿真和实验结果表明，文中介绍的这种基于地图的全覆盖路径规划方法的家用智能吸尘器在实际应用中是可行的。     

基于动态矩阵的未知环境地图构建与路径规划

目前主流的SLAM地图构建方法在环境建模中一般要借助人机交互平台,人工成本高,独立性较差.提出基于动态矩阵的未知环境地图构建算法,可以在完全未知的陌生环境中,基于二维空间栅格地图建模并利用A?算法进行回溯,独立实现地图信息的全覆盖采集.针对传统的局部覆盖路径规划算法存在重复率高、运行效率低的问题,进行了改进设计,一旦检...     

对分配和调度问题的探讨

本文基于数学建模中交警服务平台设置与调度,对分配和调度问题进行研究.本文采用迪杰斯特拉算法,在百度地图API中运用JavaScript语言计算目标之间的最短路径.运用目标规划,来寻找最优的方案.     

分布式Delaunay三角剖分在栅栏覆盖中的应用

提出了一种有效的双向边分布式造构Delaunay三角剖分拓扑图算法（MEDDEL）,该算法仅利用一跳邻居节点的信息,高效构造MEDDEL拓扑图,避免了大量通信代价和能量消耗。然后给出了MEDDEL拓扑图下支撑值计算的证明。最后在传感器能量模型和MEDDEL拓扑图下,利用分布式最佳覆盖路下的最短穿越和最小能耗算法（SMBCP）解决无线传感器网络中栅栏覆盖最佳路径的问题。仿真实验结果分析表明,与RNG、GG、PLDEL、UDEL、DEL相比较,在MEDDEL拓扑结构下寻找到路径支撑值最小的情况下,运行SMBCP算法能找到最佳覆盖路径下的最短穿越路径和最小能耗路径。     

动态环境下基于路径规划的机器人同步定位与地图构建

针对动态环境下随机目标同时为特征点和障碍物的情况,提出一种基于路径规划的同步定位与地图构 建（SLAM）算法．机器人在同步定位与地图构建的同时,基于势场原理来规划机器人下一步的运动控制规律．利用 混合当前统计模型的交互式多模型（IMM）方法预测随机目标的轨迹,采用最近邻数据关联方法将动态随机目标关 联到地图中．算法构建的地图由静态特征点和随机目标的轨迹组成．仿真结果表明,提出的算法解决了动态环境中 存在的随机目标同时为障碍物时机器人的同步定位与地图构建问题,相关性能指标验证了算法的一致性估计．     

基于激光雷达增强的视觉SLAM多机器人协作地图构建方法的研究

针对光线强度对机器人视觉同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）建图信息量、时效性和鲁棒性影响大的问题,提出一种基于激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）增强的视觉SLAM多机器人协作地图构建方法。在地图构建过程中,将LiDAR深度测量值集成到现有的特征点检测和特征描述子同步定位与地图构建（Oriented FAST and Rotated BRIEF-Simultaneous Localization and Mapping,ORB-SLAM3）算法中,利用改进的扩展卡尔曼滤波算法将激光雷达的高精度数据和视觉传感器的时序信息融合在一起,获得单个机器人的位姿状态,结合深度图进行单个机器人稠密点云地图的构建;利用关键帧跟踪模型和迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法得到存在共识关系的机器人之间的坐标转换关系,进而得到各机器人的世界坐标系,在世界坐标系中实现多机器人协作地图的融合与构建。在Gazebo仿真平台中实验验证了方法的时效性和鲁棒性。     

基于JPS策略的ACS移动机器人全局路径规划

针对蚁群系统（ACS）算法收敛速度慢、易陷入局部最优、路径转折点数量过多等问题,提出了一种基于跳点搜索（JPS）策略的ACS全局路径规划算法．该算法在迭代前加入一只特殊蚂蚁,利用方向因子引导该蚂蚁始终朝着目标方向前进,并查询是否存在最简路径;在蚂蚁查询下一个节点时,利用JPS算法思想舍去大部分不需要计算的节点．最后,为验证该方法的有效性,使用不同规格的栅格地图进行了仿真实验,仿真结果表明,改进的ACS算法相比于ACS算法,收敛速度加快、收敛时间缩短,且路径更优．最后将算法应用到实际的基于机器人操作系统（ROS）的移动机器人导航实验中,实验结果表明,改进的ACS算法能够有效地解决移动机器人全局路径规划问题,且能明显提升机器人全局路径规划的效率．     

基于劳动分工的群机器人地图创建探索策略研究

受社会性昆虫劳动分工的启发提出一种群机器人地图创建的探索策略,以提高群机器人创建地图的效率。当机器人所在顶点位置有未访问的路径时,机器人随机选择一条未访问路径进行访问;如果当前位置的所有路径都已被访问,机器人会根据响应函数对下一访问位置进行概率选择。对算法分别进行了不同地图规模和机器人数量的计算机仿真实验,根据算法评价指标(覆盖时间、路径重复覆盖次数和覆盖率)对实验结果进行了评价,并与随机选择的算法进行了对比,结果表明算法是可行、有效的。最后指出了下一步研究的方向。     

面向荒漠复杂地形的机器人在线全覆盖路径规划方法

对于地形复杂、范围广阔的荒漠环境,当前的地图模型存在占用存储空间过大的问题;同时在复杂地形下,当前的全覆盖路径规划算法能量消耗大,无法适用于在线条件.对此,提出一种在线的全覆盖路径规划算法及相应的地图模型.首先,介绍一种变分辨率的三维栅格地图模型.其次,分析机器人在非平面环境下进行全覆盖任务的能量消耗问题,得出最节约能量的覆盖方式.在对平坦地形的覆盖中,基于优先级覆盖的思想,对传统的牛耕法覆盖做出改进,拓展为8个方向.然后,针对非平坦地形提出一种在线的面向地形的区域分解方法,在全覆盖过程中根据高度将特殊地形区域分解出来单独覆盖.在子区域内部,对特殊地形抽象得到斜面模型,引入地形变化函数,形成新的优先级遍历方法,并设计一种针对性的避障策略以进一步减少能量消耗.最后,对所提出的算法进行仿真验证以及机器人实验.仿真验证和实验结果表明,相比于其他算法,所提出算法能显著减少全覆盖过程中的重复率以及机器人总能量消耗.     

多路口环境下RRT的最优路径规划

针对于多路口环境下RRT的搜索时间长,搜索范围广和路径不平整的问题。提出一种基于路标引导和增长采样区域的混合策略来引导RRT算法向目标搜索。将对地图做预处理,处理掉较小的障碍物,尽可能保存大障碍物,得到预处理地图;在新地图上路口区域设置路标点,路标点的可视区域的组合要覆盖整个地图,根据其在新地图上的连通区域,通过寻找出一组从起点到终点的最优路标点组合,以相邻两路标之间构建移动增长采样区域来引导RRT算法快速向目标搜索;用树枝修剪和二次贝塞尔曲线拟合生成光滑路径。通过仿真实验验证了算法的有效性、合理性和正确性。     

基于百度地图的小区域导航实现方案研究

百度地图客户端的导航功能在大范围导航方面技术比较成熟,但是在具体到特定社区或单位存在导航路线不准确、路线不存在等诸多问题。文中结合基于百度地图应用程序接口的校园导航平台开发实践,主要采用JSP和AJAX技术,对基于百度地图应用程序接口平台的地图展示与人机交互技术进行了系统探讨,实现了校内路线导航及图数编辑等功能。对利用百度地图应用程序接口进行自定义导航提供一些思路,同时也对利用百度地图进行特定区域内地理信息展示应用开发具有一定的借鉴意义。     

基于JPS改进的移动机器人路径规划算法

针对跳点搜索（jump point search,JPS）路径规划算法在大尺度复杂场景下存在内存资源消耗较大、路径结果平滑度较低且路径过于靠近障碍物等问题,提出融合安全势场等级函数与优化Floyd算法的改进JPS算法。首先建立了安全等级函数对栅格地图中的栅格状态进行重新赋值构建安全等级地图;然后改进了启发式函数,引入目标与主方向两项偏置函数项结合安全等级函数项,进一步减少对称性搜索带来的时间消耗,改善了所规划路径的安全程度。其次通过添加二次平滑算法流程优化了Floyd算法;最后结合B-spline样条插值法,进一步提高了改进算法所规划路径的平滑程度。仿真实验验证了改进优化算法在内存资源消耗、路径长度、路径平滑程度以及路径安全程度都有显著提升。     

基于滚动优化和分散捕食者猎物模型的全覆盖路径规划算法

针对多机器人执行全覆盖任务效果差的问题,提出一种基于滚动优化和分散捕食者猎物模型的多机器人全覆盖路径规划算法.首先,利用栅格地图表示作业的环境空间,并基于栅格地图修正捕食者猎物算法中的避开捕食者奖励,添加移动代价奖励和死区回溯机制构建分散捕食者猎物模型;然后,引入滚动优化方法,避免机器人陷入局部最优,预测周期内机器人覆盖栅格的累计奖励值作为适应度函数,并使用鲸鱼优化算法(WOA)求解最优移动序列;最后,在不同环境下进行仿真实验,得到的平均路径长度与生物激励神经网络算法(BINN)和牛耕式A*算法(BA*)相比分别减少了16.69%sim17.33%、10.32%sim20.03%,验证了所提出算法在多机器人全覆盖路径规划中的可行性和有效性.