汽车引擎盖焊接路径的自适应混沌蚁群规划方法

为了实现汽车引擎盖焊接路径最优规划,提出了自适应混沌蚁群算法的焊接路径规划方法.建立了焊接机械臂运动学模型和引擎盖焊点路径优化模型;分析了蚁群系统算法原理,对局部信息素更新和全局信息素更新方法进行了改进;在局部信息素更新方面,以蚂蚁聚集度为路径多样性度量依据,提出了局部信息素随蚂蚁聚度自适应更新方法;在全局信息素更新方面,鉴于混沌系统的随机性和遍历性,提出了全局信息素混沌扰动更新方法,用于增加信息素分布的多样性和随机性;基于以上两点改进,提出了自适应混沌蚁群算法.经验证,全局信息素更新方法和局部信息素更新方法均能够提高算法性能,两者叠加可以更大程度改善算法性能;将自适应混沌蚁群算法应用于引擎盖焊接路径规划,得到了最短焊接路径,长度为6.2m.     

一种动态的自适应前瞻嵌套规划算法

针对传统自适应前瞻规划算法在计算时需要将前瞻首末速度设置为固定值，且过渡衔接部分无法动态调整等问题，提出一种动态调整过渡部分的自适应前瞻嵌套规划算法。以给定误差为约束，建立拐角处圆弧转接模型。基于线性加减速模型，将自适应前瞻分段与嵌套衔接的最佳角度定为自适应前瞻分段角度，并限制自适应前瞻的末速度以实现嵌套规划。将动态调整引入前瞻规划中，动态调整过渡圆弧半径以实现全局最优。实验表明，通过动态的自适应前瞻嵌套规划算法，可以对路径进行有效规划，既提升了路径的最大允许速度、平均轮廓精度，又降低了加工耗时。     

基于改进乌燕鸥算法的移动音乐机器人路径规划

移动音乐机器人最短路径规划是一个带有复杂约束和高维的非线性规划问题,标准的乌燕鸥算法求解此问题时,存在局部停滞不足导致其获得的最短路径精度较低。为此,设计一种改进的乌燕鸥算法。引入一种新颖的改进Logistic混沌映射种群初始化策略,增强算法迭代初期的寻优能力;采用非线性自适应Lévy飞行攻击位置更新方式,协调算法的全局搜索和局部开发能力之间的动态平衡;采用Lévy飞行和黄金正弦混合扰动策略,提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明：与其他著名算法相比,该算法路径规划结果更优,寻优能力和搜索效率更强,可高效地处理复杂的移动音乐机器人路径规划问题,具有较强的适用性。     

基于改进蚁群算法的分形刀轨连接技术

为了解决分形刀轨中存在的大量空行程和跳刀问题,使用部分边界裁剪轮廓对分形路径段进行了连接。首先采用蚁群算法对同一切片层面上的分形路径段进行初步连接,确定整体最短连接路径。然后依据扫描路径规划原则,对连接路径进行有效性判断,消除了不合理连接路径对成形质量的影响。针对基本蚁群算法存在的收敛慢、易陷入局部最优解等缺陷,采用动态调整选择策略和信息素挥发系数对蚁群算法进行了改进。试验结果表明,该方法有效减少了同一切片层面上的空行程和跳刀次数,且改进的蚁群算法具有很好的收敛效果和全局搜索能力。     

移动机器人全局路径规划的模拟退火-教与学优化算法

提出一种新的基于模拟退火-教与学优化(SA-TLBO)算法的移动机器人全局路径规划方法。进行环境地图建模,通过坐标变换在路径的起点与目标点之间建立新的环境地图;引入模拟退火思想对基本的教与学优化算法进行改进;利用改进的算法对路径目标函数进行优化得到一条全局最优路径。仿真实验结果表明,该方法具有极快的收敛速度和较高的搜索精度,以及较好的全局寻优能力,能有效解决机器人全局路径规划的优化问题。     

月面探测器路径规划优化算法研究

针对复杂环境下的月面探测器路径搜索困难的问题,建立多约束的栅格地图模型,研究了一种改进的蚁群算法用于全局路径规划方法.在蚁群算法中加入了参数自适应调整和双向搜索并行策略以提高蚂蚁搜索路径的成功性,并对路径进行了拐角处理,使规划的全局路径更加平滑、安全,使探测器有效地在大规模地图里避开障碍物.仿真试验结果表明,该方法结合全局规划的特点,使探测器可以沿着一条尽可能短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点.     

复杂环境下的装配路径求解与优化

针对三维复杂环境下的装配路径规划问题,运用栅格法建立了规划空间模型,基于蚁群算法求解出了一条避开障碍物的初始路径;对求解得到的装配初始路径,提出采用二分法插值优化方法缩短装配路径长度,在规划过程中采用目标零件与障碍物的轴向包围盒进行避障。对装配路径的求解及优化进行了实例测试,获得了一条无碰撞的最短的平滑路径,验证了算法的有效性和可行性。     

基于A*算法和人工势场法的移动机器人路径规划

针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A*方法进行了有效的改进,新的A*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了移动机器人的行驶路径。进一步,动态切点法可以有效地对已规划路径进行平滑处理;然后,综合考虑路径和环境的情况,采用改进的人工势场方法对移动机器人进行了局部路径规划,通过增设虚拟子目标的方法解决局部极小值问题,利用自适应步长调节算法对移动机器人的步长进行了动态优化;最后,针对不同场景,利用数值仿真将该算法与传统算法进行比较,结果表明该算法在不同环境路径规划的问题上具有一定的先进性和优越性。     

基于云计算的果园移动机器人动态路径规划

针对复杂果园环境下的移动机器人路径规划,提出一种基于云计算的混合改进人工鱼群算法.首先云端服务器利用栅格地图对环境进行建模,将Pareto支配关系和A*算法引入人工鱼的设计中,结合自适应的视野范围计算出静态全局最优路径,然后发送至移动机器人完成果园环境的路径规划.最后,针对动态环境中不同障碍物的速度和方向,提出3种避障策略.云计算平台实时跟踪动态环境信息,移动机器人根据需要执行相应策略,最终得到一条从起始点到目标点的无碰最优路径.通过仿真实验验证了该方法的有效性,为求解移动机器人路径规划提供了 一个新途径.     

改进人工鱼群算法的机器人点对点路径规划

为了提高人工鱼群算法在机器人路径规划中的性能,提出了改进的人工鱼群算法。介绍了栅格环境建模方法;分析了人工鱼群算法基本原理和参数,为了使人工鱼群算法适用于栅格环境,对算法的视觉范围、移动步长进行了重新定义;引入了公示牌用来记录鱼群历史最优点;提出了自适应视觉范围和自适应拥挤度因子,用于协调算法的全局搜索能力和搜索精度;通过实验可以看出,改进算法规划出的最优路径比传统算法优化6%以上,路径平均值优化7%以上。