基于改进势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对势场蚁群算法路径转折点数量过多、收敛速度过快、容易陷入局部最优等问题,提出了基于势场跳点的蚁群算法.该算法融合了蚁群算法和跳点搜索算法的搜索策略,使规划出的路径更加平滑;引入了势场合力递减系数,减少了势场蚁群算法因势场而陷入的局部最优问题;引入了简化的跳点搜索算法对初始化信息素进行更新,提高了算法前期的搜索效率.为验证该算法的有效性,使用不同规格的栅格地图进行了仿真试验,仿真结果表明,相比于势场蚁群算法,该算法能够有效减少收敛迭代次数,其收敛搜索时间更短,且最终搜索到的路径更优.最后将该算法应用到实际的基于ROS的移动机器人导航试验中,试验结果表明,该算法能有效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.     

融合改进蚁群和DWA的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优且动态规划能力弱等缺陷,提出一种融合改进蚁群和动态窗口算法（DWA,Dynamic Window Approach）的路径规划方法,解决移动机器人全局路径优化以及局部动态避障路径规划问题。在分析传统蚁群算法路径规划原理及优缺点的基础上,通过引入初始栅格转移规则、改变信息素更新方式、删除冗余节点、圆切障碍顶点等方法,提高蚁群算法的收敛速度、规划路径的平滑度以及安全可靠度;进一步在改进蚁群算法中引入DWA进行局部路径规划,实现机器人的动态避障。对比仿真结果表明,所提改进算法在路径长度、迭代次数、收敛时间以及路径平滑度、安全可靠度等性能指标上较传统算法均有所提高。     

基于改进蚁群算法的障碍环境下路径规划研究

针对寻找机器人在障碍环境下到达特定目标最短路径问题,提出一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。该算法通过赋予蚂蚁类似于人的方向感,使其具备局部路径思考能力,同时在蚁群算法中引入确定性选择和随机性选择相结合的方法,以及确定性选择概率和信息素挥发系数自适应调整策略,极大地改善了蚁群算法的全局搜索能力和搜索速度,并且显著地提高了算法寻找最优解的能力。在基于栅格地图的仿真测试条件下,该方法在不同问题规模和障碍条件下,均能达到很好的优化结果,并且满足实时路径规划的搜索速度要求。     

改进型蚁群算法在路径规划中的研究

为了解决蚁群算法在路径规划中初始信息素匮乏、路径搜索规划速度慢、需要更多的迭代次数才能找出近似最优解、准确性在搜索空间很大的情况下会出现无法找到最优解的问题,提出一种适用于全局路径规划的改进型蚁群算法。在规划路径初始时利用A*算法先建立每个节点间最优路径代价函数,以减少蚁群算法在路径搜索中的盲目性;引入“虚拟终点”,以减小蚁群算法的搜索空间,降低迭代次数,提高蚁群算法的效率和路径规划准确性。通过多次实验,表明改进型蚁群算法在路径搜索效率和路径规划能力上都明显提高。     

基于优化的元胞蚁群算法的无人飞行器动态路径规划方法

针对无人飞行器路径规划蚁群算法收敛速度慢,提出了一种新的蚁群算法。首先,以栅格为环境地图,在蚁群算法搜索过程中加入了圈形轨迹识别算法,避免了无人飞行器出现折返跑的现象。其次,采用最优路径进行信息素更新,减少了蚁群算法在搜索过程中产生的盲目交叉和“蚂蚁遗失”现象。最后,引入了无人飞行器轨迹的尖角优化策略,更好地模拟了无人飞行器的飞行特征。仿真实验表明,新算法具有更好的全局搜索能力。     

并行排序蚁群算法规划仓库AGV路径研究

针对智能仓库中的AGV路径规划问题,提出了一种基于并行排序蚁群算法的路径规划方法,该方法通过多个子蚁群之间较优蚂蚁释放的信息素交互,提高蚁群整体的搜索能力.建立以路径最短和AGV转弯次数最少为优化目标的多目标函数模型,用并行排序蚁群算法求解,再对生成的初始路径通过减少中间节点的方式进行平滑处理.在MATLAB上进行多次仿真,对比实验结果表明,该算法在进行仓库AGV路径规划时收敛速度更快,稳定性更好,且平滑处理后的路径更优.     

基于蚁群算法的机器人路径规划研究

蚁群算法是一种全局智能仿生算法,具有较强的鲁棒性和环境适应性,在栅格化环境下适用于机器人路径规划,但会带来搜索出的路径拐弯过多、运动延时、移动累计误差增大和产生额外机械磨损等问题。为解决上述问题,提出了路径平滑处理策略,对蚁群算法每次迭代出的最短路径进行了平滑处理,针对每次迭代搜索出的最短路径栅格节点集合,在不妨碍机器人运动的前提下,拉直移动路径或减缓拐弯角度,从而避免不必要的急拐弯。仿真结果表明,加入平滑处理策略后的蚁群算法能够达到有效减少移动路径长度、降低转弯次数、缩短运动时间的目的。     

基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢及转弯次数多等问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法将栅格法建立的环境模型划分为3种不同搜索区域,运用数学模型按距离比值方法对初始信息素差异化分配,避免蚂蚁前期盲目性搜索;基于可选孙节点个数的区域安全信息和转角启发信息选择下一子节点,并构造目标性启发函数,有效减少蚂蚁陷入死锁次数,提高路径平滑性和目标导向性。采用"狼群分配策略"更新信息素,加快路径的优化。在动态路径规划中,根据滚动窗口的信息检测与碰撞预测,对不同的碰撞类型实施有效的避障策略。仿真结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯次数更少,能够有效避开静态及动态障碍物,具有较好的全局优化性,验证了改进蚁群算法在静态及动态路径规划下的可行性和优越性。     

多陷阱复杂环境下机器人导航路径蚁群规划方法

在多陷阱复杂环境下规划机器人导航路径,蚁群算法容易掉入陷阱而降低运算效率和路径质量,为了解决这一问题,提出了基于多种群蚁群算法的路径规划方法。使用栅格法建立了工作环境的(0～1)矩阵模型,使用路径长度和路径平滑度建立了路径评价函数。针对蚂蚁回退策略陷入陷阱时反复回退、标记、判断而降低算法运行效率,提出了陷阱深度标记策略,使蚂蚁能够跳跃出陷阱而提高效率;提出了多种群搜索策略,对不同的蚂蚁种群使用不同的启发信息,兼顾了算法随机性、目的性与收敛性。经仿真验证,在多障碍物复杂环境下,多种群蚁群算法规划的路径长度和平滑度明显优于基本蚁群算法;且多种群蚁群算法寻到最优路径的收敛次数也远少于基本蚁群算法。     

动态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法

研究动态环境下移动机器人路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行建模,在使用蚁群算法进行全局路径搜索过程中引入人工势场的概念,使蚂蚁对最优路径更加敏感;机器人针对动态环境中可能出现的不同类型障碍物分别执行不同的避障策略;同时提出一种最优路径预测模型用于预测在避障过程中是否出现新的最优路径。算法结合人工势场法和蚁群算法的特点,将全局路径规划与局部路径规划相融合以提高路径搜索的效率。仿真结果验证了该算法的有效性。     

月球探测车的运动学建模

给出了六轮摇臂-转向架式月球探测车的运动学建模方法。该模型共有6个自由度，包括沿x、y、z方向的移动和绕x、y、z方向的转动。为了获得月球探测车的位置和姿态，正运动学方程由车轮的雅可比(Jacobian)矩阵推导，并对矩阵方程进行了求解；逆运动学方程为已知探测车本体的运动速度，确定单个车轮的驱动速度，以达到期望的探测车位姿。该运动学模型为月球探测车的运行、运动控制系统的设计及自主导航提供了理论基础。     

Thermal Storage System at Lunar Base

Russian Engineering Research - A thermal storage system for the external loop of the thermal maintenance system at a lunar base is proposed, on the basis of lunar regolith. A mathematical model of...     

月球软着陆系统关键技术研究与发展综述

介绍了月球探测器软着陆缓冲领域国内外研究现状及发展趋势,针对探测器着陆稳定性及防止反弹与翻滚控制技术领域所面临的主要问题进行阐述,结合先进飞机起落架技术介绍了新一轮月球探测器缓冲系统的发展方向及有待于解决的问题,研究工作对于我国开展二期探月工程具有参考意义.     

月球软着陆系统关键技术研究与发展综述

介绍了月球探测器软着陆缓冲领域国内外研究现状及发展趋势,针对探测器着陆稳定性及防止反弹与翻滚控制技术领域所面临的主要问题进行阐述,结合先进飞机起落架技术介绍了新一轮月球探测器缓冲系统的发展方向及有待于解决的问题,研究工作对于我国开展二期探月工程具有参考意义。     

月壤及缓冲支柱弹塑性变形对探测器着陆性能影响分析

月球探测器着陆过程动力学分析是探测器软着陆机构设计中的重要环节,基于国际流行的四腿悬架式着陆器模型为研究对象,研究了月壤变形,着陆器着陆腿弯曲及压缩变形对探测器着陆性能的影响。论文首先在忽略着陆机构弹塑性变形的基础上建立探测器倾斜月面着陆数学模型;其次,综合考虑月壤变形及着陆腿压缩、弯曲变形,通过简化模型,研究了上述变形对着陆性能的影响;最后,通过探测器着陆过程刚柔耦合分析对上述分析予以验证。研究结果表明月壤及支柱压缩变形对探测器着陆性能影响较小,在探测器软着陆设计初期阶段可以忽略不计,但是探测器缓冲支柱弯曲变形对探测器着陆性能将产生较为严重影响,在探测器软着陆机构设计阶段必须予以重视。     

月球车润滑与密封技术综述

本重点介绍月球车系统摩擦失效以及由此产生的润滑与密封问题。美国航空航天局(NASA)研究表明摩擦失效是限制月球车使用寿命的主要因素，月球车关键组件的发展离不开润滑与密封技术的支持。为保证月球车在其使用年限内正常工作，润滑与密封技术就成为发展月球车关键技术之一。     

月球车凹面轮特性分析

载人月球车作为深空探测必不可少的工具,受到广泛而深入地研究。其中,月球车车轮结构及轮壤相互作用的力学特性对月球车的性能有着重要的影响。结合国内外探测器车轮的特点,提出凹面轮的概念,并建立了凹面轮的轮地相互作用模型。以沉陷、牵引力和驱动力矩作为评价指标,应用ABAQUS软件对凹面轮进行仿真分析,得出凹面轮宽度和凹进深度等结构参数对各评价指标的影响。将凹进深度与凸起高度相同的凹面轮和普通凸面轮进行对比,得出凹面轮在侧倾稳定性和防扬尘特性以及三个评价指标上的优势。     

Beacon Network Initialization in Lunar Navigation System Development

Russian Engineering Research - An existing approach to the deployment of a lunar navigation system for lunar missions is further developed. Attention focuses on radio navigation systems operating...     

基于超声驱动器的岩石样品采样设备

超声驱动器是近几十年发展形成的新型驱动装置,因其具有一些显著优点,在某些特殊领域有着较好的应用前景,特别适合在深空探测使用。针对现阶段外太空研究中样品取样设备的需求和已有的关于超声驱动器研究成果,提出了研制基于超声驱动器的岩石样品采样设备并进行了一些试验研究,取得了一些初步研究成果。     

月球探测器的软着陆技术

介绍了空间探测中航天器的各种软着陆方式和月球探测器的软着陆特点,对前苏联和美国成功着陆的月球探测器概况进行了综述,并提出了我国在月球探测软着陆器的设计、研制阶段所面临的一些主要课题。