基于改进A*算法的无人机路径规划研究

针对传统A*算法在无人机路径规划时效率低下、路径点存在大量冗余,且路径转折较多的缺点,提出一种基于双向机制的改进A*算法。首先引入双向搜索机制,分别以对向搜索的起点作为终点,然后判断终点位于起点的象限进行双定向搜索,从而提高搜索效率。最后引入路径平滑策略,将双定向搜索获取的初始路径进行平滑处理,减少冗余路径点和转折点。通过MATLAB平台对传统A*算法和改进A*算法进行对比实验,实验结果表明,相比于传统A*算法,提出的改进A*算法,路径规划时间平均减少了61.61%,路径点平均减少了83.09%,路径转折点平均减少了46.97%,能够有效提高无人机工作效率,生成平滑路径。     

基于概率A*的智能车路径规划算法

为保证智能车辆能够按照规划的路径安全行驶,且满足车辆动力学特性,针对混合A*算法中没有引导性策略所产生较多不必要的搜索问题,提出概率A*算法先得到搜索粗路径,提高在随后搜索过程中搜索效率。然后利用概率A*算法得到的路径点引导节点走向,避免节点向障碍物等搜寻。最后对节点的代价函数进行优化。仿真实验结果表明,与混合A*算法相比,本文所提出的算法平均减少搜索时间10.8%,且得到的路径相对规整平滑。该算法可以在较短时间内为智能车辆规划一条安全可行平滑的路径。     

基于 ROS与融合算法的室内无人机路径规划研究

针对四旋翼无人机在室内环境下路径规划效率低、缺乏实用性等问题,提出一种基于融合改进算法的路径规划方法。 首先引入室内混合约束,使用动态加权对传统 A* 算法的评价函数进行重构;其次根据不同地图区域方位角自适应调整邻域 搜索方式;然后考虑无人机实际尺寸影响,设定安全半径,并用Floyd算法对路径做拐点冗余处理;最后融合改进 A* 算法与 改进 DWA 算法,实现了四旋翼无人机的室内自主路径规划和避障。MATLAB 不同仿真环境下的结果表明,改进后算法搜索 节点数和转弯角度分别平均减少63.1%和58.9%,保证全局路径最优的同时,提升了搜索效率与路径安全性。经 ROS 操作 系统的实验结果验证,融合算法在避障效果与运动平稳性等方面具备明显优势,可应用于室内复杂场景下无人机的路 径规划。     

基于运动预测与改进APF的无人机路径规划方法

动态路径规划是保障无人机在复杂干扰环境下飞行安全的关键要素。针对动态路径规划中存在的迭代次数高、收敛速度慢以及动态障碍物避障问题,提出了一种基于障碍物运动预测与改进APF的无人机动态路径规划方法。首先,针对动态障碍物,设计了基于激光雷达的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的运动预测算法估计动态障碍物信息,并提出速度方向相似性检测方法进行局部位置脱离决策。其次,针对静态障碍物,引入模拟退火法扰动当前状态,并结合基于目标点的邻域优化函数进行动态路径规划。仿真结果表明,本文算法在应对静态障碍物时可缩短69%动态避障时间,应对动态障碍物时可缩短了19.7%的避障距离与23.6%的任务耗时,提高了无人机任务执行的安全性和效率。     

融合A*和DWA算法的移动机器人路径规划方法

本研究旨在解决自主移动机器人在点到点路径规划中面临的搜索效率低下、易陷入局部最优解以及对未知动静态障碍物处理不够实时的问题。为此,将改进A*算法与改进 DWA进行了有效融合。在改进的A*算法中,我们引入了基于障碍率的权重因子和双向优化策略,以提升搜索效率并生成更加平滑的路径。同时,改进的DWA算法融入了两种新的障碍物评价函数,并通过调整权重系数有效地避免了局部最优解问题。通过将改进的DWA算法与改进的A*算法结合,实现了对未知动静态障碍物的高效实时避障。仿真实验结果显示,提出的改进A算法与传统A算法以及文献［23］的改进算法相比,在四种环境下的表现表明：路径转弯次数分别平均减少了30.14%和18.16%,搜索空间分别减少了35.09%和15.21%,规划时间分别降低了82.36%和38.26%。进一步地,结合改进的DWA算法后,路径规划时间、路径长度和平均运动速度相比融合传统DWA算法和文献［23］的融合算法分别平均减少了37.46%和9.82%,减少了4.59%和3.63%,提高了53.49%和7.09%。     

基于改进蚁群算法的机器人三维路径规划

针对蚁群算法在机器人三维避障路径规划中收敛速度慢以及精度较低的缺陷,结合人工势场法强化目标路径的优点,引入人工势场法中目标点处的引力域,修改了蚁群算法的启发值参数。在原有蚁群算法的基础上,提出了吸引素概念,根据吸引素修改了原有信息素参数的更新规则,使得蚁群算法能更快的达到收敛。最后仿真结果表明,在相同工作环境下改进后蚁群算法达到最优适应度值所需迭代次数相较于改进前存在明显的缩短,同时最优适应度值也有一定的提升。     

改进A*算法的移动机器人全局路径规划

针对A*算法在移动机器人路径规划存在搜索效率低,路径斜穿障碍物顶点,路径拐弯多等问题。提出一种改进的A*算法,首先在A*算法的邻域扩展中采用避免斜穿障碍物顶点的策略;再引入障碍物因素对评价函数进行指数加权,减少不必要的搜索,提高A*算法的效率和灵活性,使算法偏向于选择障碍物较少的路径;最后使用三次优化折线的策略,加入障碍物安全距离,减少路径上的冗余节点和拐弯。使用MATLAB进行实验仿真,结果表明,在20 m×20 m、40 m×40 m、60 m×60 m栅格地图环境下,改进A*算法较传统A*算法,搜索时间分别减少70.12%、84.31%、91.44%,扩展节点分别减少53.77%、71.20%、74.30%,路径累计拐弯角度分别减少70.48%、76.31%、82.18%,改进A*算法能够有效的提高移动机器人路径规划的效率,路径更为平滑和安全,且在复杂环境中优势更为明显。     

基于改进APF-RRT的机械臂避障路径规划

为提高机械臂在复杂环境下的避障路径规划效率,提出一种适用于椭球障碍物的改进人工势场-快速搜索随机树（Artifical Potential Field-Rapidly exploring Random Tree,APF-RRT）算法。首先,使用椭球体包围盒包络障碍物,对椭球体的碰撞检测进行分析;其次,为了加快路径探索速度,引入随机点效应与随机点选择机制对RRT算法进行改进,机械臂采用改进后的RRT与人工势场法的混合方法进行路径规划;最后,对规划好的路径进行冗余点删除,并使用四次B-样条曲线对路径进行平滑,提升路径的质量。实验结果表明,相较于经典算法,该算法能够快速完成避障路径规划且规划路径更短。     

基于层次分析法和改进A*算法的电力应急机器人路径规划

电力应急机器人能够替代人工进入电力危险场景进行应急抢险作业,机器人路径规划的合理性对其作业的时效性与准确性有很大影响.提出一种层次分析法、改进A*算法和梯度下降法相结合的应急机器人路径规划方法.首先通过层次分析法选定复杂场景中的作业目标,然后结合危险源风险曲线函数和机器人防护阈值对A*算法的代价函数进行改进,实现注重风...     

基于改进A*算法的数字微流控系统液滴路径规划研究

基于介电润湿(EWOD)效应的数字微流控系统(DMF)能实现微升级别的多个液滴移动、分裂、合成等操作.为了降低EWOD器件异质液滴之间的交叉污染,减少化学合成和生化检验在EWOD器件中的完成时间,保证器件的可靠性,通过MATLAB平台对DMF系统环境进行空间建模,在基本A*算法的基础上,将拐点作为估计函数值的影响因子,...     

基于改进PSO算法的UAV三维路径规划研究

提出一种根据适应度值使粒子侧重于不同寻优任务的改进粒子群优化(FPSO)算法,并将其应用于UAV三维路径规划问题。传统粒子群优化(PSO)算法对所有粒子设置统一的控制参数,寻优过程不够灵活,易陷入局部极值且收敛速度慢。改进的FPSO算法提出三种优化策略,即将PSO算法与遗传算法(GA) 结合、设置动态惯性权重、引入步长因子,以充分发挥不同适应度值粒子的搜索优势,使其动态侧重于局部搜索或全局搜索。仿真结果表明,FPSO算法搜索结果更优,迭代次数更少,平均消耗时间比PSO算法缩短22.0%、比GA算法缩短39.6%,具有显著的性能优势。     

基于混合算法的电力杆塔巡检实时航迹规划

传统的电力杆塔拍摄视点顺序固定,多旋翼无人机巡检距离并非最优;同时,随着维度增加,航迹规划算法空间复杂度呈指数增长,不能满足实时规划航迹的需求。针对以上问题,提出一种基于蚁群和A*混合算法（ACO-A*）的电力杆塔巡检三维航迹规划方法。该方法分为全局规划和局部规划,全局规划利用改进蚁群算法找到覆盖所有视点的较优路径,并通过算法判断路径是否经过障碍物,再运用A*算法局部规划。仿真结果表明：ACO-A*算法规划的航迹长度比《架空输电线路无人机巡检影像拍摄指导手册》规定的巡检航迹降低了16.85%;ACO-A*算法路径规划时间比A*算法降低了99.68%。因此本方法既节约了巡检能耗,又提高了航迹规划的效率。     

基于改进Dijkstra算法的输电线路路径规划

输电线路选线设计是一项复杂的多专业协同的工作,需要顾及地形、地质、覆冰、气温等多种因素.引入智能路径规划Dijkstra算法,可以大幅提高输电线路选线效率,通过设置高效的优先目标搜索区域,减少大量无效运算,能显著减少Dijkstra算法的搜索时间.采用MATLAB编写程序并通过实例验证,改进Dijkstra算法能够在输...     

基于优化蚁群算法的输电线路径规划研究

输电线路径规划中缩短路径长度、规避障碍物以及改善线路迂回情况是优化输电线路径规划方案的难点。首先综合考虑地理信息因素,使用ArcGIS平台采集和处理影响输电线路径规划的地理信息数据;其次,利用模糊层次分析法（FAHP）聚合多因素地理图层,形成输电线路径规划的综合图层;最后建立基于融合导向与综合成本型的蚁群算法的输电线自动规划路径模型。算法实例表明,使用自动规划路径模型计算的路径长度更合理,能有效规避障碍物且无线路迂回情况,验证了该模型的有效性和可行性。     

配电网最佳抢修路径算法研究

配电网最佳抢修路径问题实际上属于城市交通网络中的最短路径问题。针对3种常用最短路径算法——一类是Dijstra算法;二类是Floyd算法;三类是A~*算法,概括分析了各类算法的优缺点以及适用的类型,并分析了交通管制条件下的算法。用改进的Dijkstra算法进行了一个算例分析,证实了这种算法的可行性。在此基础上阐述了目前配电网最佳抢修路径算法存在的问题。最后提出了配电网最佳抢修路径算法的研究方向和发展前景。     

基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人避障路径规划问题,在基本群智能算法灰狼优化算法的基础上,提出改进灰狼优化算法,测试函数证明了算法的稳定性和收敛性,进而将其首次应用于移动机器人避障路径规划问题,通过对改进灰狼优化算法的移动机器人避障路径进行研究,并与基本灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法比较,仿真结果证明了算法的稳定性和收敛性,对路径规划领域有十分重要的研究意义。     

基于改进RRT算法的机械臂路径规划方法

针对快速扩展随机树算法（RRT）扩展无方向性且路径冗长曲折的问题,本文提出了一种改进的RRT算法并应用于机械臂的路径规划。该算法首先利用概率目标偏向与双采样点择优原则优化采样点,以增强算法的启发性;然后引入目标引力思想来改变新节点的扩展方向,并在此基础上提出了一种可变步长思想来增强避障的效果。在Matlab中将改进算法与RRT算法和概率偏向RRT算法进行仿真,结果表明在三维环境中改进算法的执行时间比RRT和P-RRT分别减少54.7%和33.6%,路径长度也有较大的改善。