基于启发式算法障碍环境中AUV路径规划方法研究

对障碍威胁环境下AUV路径规划问题进行了研究。通过计算AUV与障碍的势场代价,建立躲避障碍代价函数。通过建立趋近目标代价函数,将路径规划问题转变为寻找代价函数最优点问题。然后提出一种基于启发式算法的AUV路径规划方法,其用于寻找代价函数最优点,最终实现AUV在障碍环境中的路径规划;最后对所提方法进行了仿真验证,AUV可以有效躲避障碍与威胁,寻找到较优路径,取得了较好的仿真效果。     

越野环境下无人履带平台的道路可通行性分析

针对越野环境下道路特征模糊、地形复杂的问题,基于相机与激光雷达融合感知的方案,提出一种针对无人履带平台道路可通行性分析方法。基于图像语义分割获取语义点云,进行可通行区域的粗提取;利用三维点云描述地面几何特征,同时考虑履带平台的通过性约束,对道路的可通行性进行分析;生成包含道路表面属性和地面几何信息的三维可通行性栅格地图。所提方法对于平台可通行性的定义反映了平台-环境的强耦合关系。试验结果表明,算法能够在线稳定地建立可通行性地图,对平台规划控制具有良好的引导作用,有利于无人履带平台在复杂越野环境下的稳定通行。     

基于可通行度估计的无人履带车辆路径规划

针对现有路径规划方法对地形特征考虑不足的问题，以无人履带车辆为研究对象，提出一种基于可通行度估计的路径规划方法。基于卷积长短期记忆(Conv LSTM)网络，从连续轨迹上提取激光雷达点云的空间特征和时间关联特征，融合车辆运动特征，估计地形可通行度。基于地形可通行度，改进A^*算法的节点扩展方式和代价函数，输出满足无碰撞约束和低可通行代价的离散路点；使用无梯度迭代平滑算法减小路径松弛度和可通行度代价；再使用三次B样条曲线对离散路径进行拟合，输出平滑参考路径。以参考路径建立Frenet坐标系，构建基于可通行度代价的安全走廊，在满足无碰撞约束、低可通行度代价的前提下，在走廊内生成满足车辆运动学约束的平滑路径。试验结果表明，所提出的方法能够充分考虑地形特征，提升路径规划结果的稳定性和可通行性。     

基于拓扑路网的多挡无人履带平台路径重规划

针对越野环境中无人履带混合动力平台重规划鲁棒性差、场景适应性弱的问题,提出一种通过融入多目标函数模型进行规划路径重构,采用三次螺旋线对重构路径进行多阶段采样优化来生成重规划路径的方法。该方法主要研究无人履带平台运动过程中行驶路径出现局部动态无解、全局规划被动触发重规划功能、重新生成可达目标点的参考轨迹的策略,重点解决重规划时回退道路行驶的成本最优问题。平台搭载两挡行星自动机械变速器,无人平台在行进过程中可根据行驶速度切换到不同挡位,以应对不同路面条件下的速度需求,保证平台具有较强的可通过性。通过实车平台验证新方法针对不同越野场景,根据通行时间、能量消耗和换挡次数的三参数目标代价函数模型,得到最佳的重规划策略并生成一条最优可通行路径。研究结果表明：基于拓扑路网的多挡无人履带平台路径重规划方法降低了重规划过程的时间和能量成本,在兼备考虑时间、能量以及不同转弯半径和速度时选择适当的挡位,确保平台纵向运动动力性的同时,也充分考虑了时效性和经济性。     

基于虚拟障碍物法的无震荡航路规划

人工势场法作为路径规划的一种算法,凭借其解算得到的平滑航路,特别适用于不够灵活的移动机器人、智能体的路径规划。由于人工势场法自身不可避免地存在局部极小值以及算法执行不可避免的离散化,导致航路点解算可能会陷入局部极小值陷阱而进入死循环以及出现航路点震荡问题。针对局部极小值陷阱问题,提出改进型虚拟障碍物法;对虚拟障碍物位置的确定,引入了威胁区的概念,并提出了一个确定标准。针对航路点震荡问题,提出过滤震荡点法。仿真实验证明：改进型虚拟障碍物法能够有效地使陷入局部极小值陷阱的航路点解算,成功逃出陷阱;过滤震荡点法能够有效地消除震荡航路点,得到相对平滑的航路。     

基于Bellman-Ford算法的无人机路径规划研究

通过预先侦察和经验评估，给出了一种敌情信息未知环境中的无人机路径规划方法。采用Bayes方法求取了给定规划区域内威胁存在的概率，构建了威胁概率分布图，并将其转化成权重为威胁概率的带权图，利用Bellman-Ford算法搜索该带权图，求取了一条从出发点到目标点的无人机最小威胁路径，根据无人机气动性能约束，对最小威胁路径进行了修正和优化，得到一条可飞的最优路径，最后给出了仿真结果，验证了方法的有效性。     

局部路径规划在无人工程机械作业中的应用

为实现无人工程机械在自主作业过程中自主行驶和自主避障的目的,设计一种适用于无人工程机械自主作业的局部路径规划方法。利用环境感知系统采集环境数据,分析处理后得到环境栅格地图,并根据无人工程机械尺寸对障碍物进行膨胀处理,应用D*算法搜索出一条代价最小的无碰撞安全行驶路径。实验结果表明：该方法能根据周围环境实时规划无人工程机械行驶路径,满足复杂地形环境的路径规划要求。     

越野环境下高精地图关键技术和应用展望

随着人工智能等技术的发展，无人驾驶技术应运而生，越来越多的无人化装备也投入到作战应用中。面对复杂的越野环境，高精地图可以为无人车辆提供丰富的先验信息，辅助无人车辆进行环境感知、路径规划以及决策等，提升无人车辆越野机动能力。分析高精地图标准化、构建、应用等方面的研究现状，面向无人车辆越野环境下的自主机动任务需求，提出越野环境下高精地图的研究目标与技术体系，归纳总结越野环境下高精地图的基础理论与关键技术，并对越野环境下高精地图的应用发展进行了展望，为高精地图在无人驾驶方面的应用提供了参考。     

基于混合算法的无人机路径规划

针对无人机多目标攻击路径规划问题,提出了一种基于Voronoi图的遗传模拟退火算法。首先构建了威胁与障碍的Voronoi图,得出了无人机可行路径的集合,然后给出了目标函数,接着利用Dijkstra算法进行了模型简化,最后利用遗传模拟退火算法进行计算。计算表明,该方法在解决无人机路径规划问题上与单纯的遗传算法相比具有寻优快且好的特点。     

基于粒子群算法的移动机器人路径规划

基于粒子群算法的移动机器人路径规划,通过建立目标函数、变换坐标等对环境建模,再引入粒子群优化算法,得到全局最优路径.MATLAB仿真结果显示,此方法可有效地解决空间作业机器人路径规划及避障问题.与传统遗传算法比,该法建模容易,计算快捷,可以在不同的障碍物环境下得到不同的优化轨迹,     

无人飞行器海上航迹规划差分进化算法研究

为研究海洋环境下的无人飞行器（UAV）航迹规划问题,提出了一种基于差分进化算法（DE）的航迹规划方法。该方法通过对规划环境进行预处理将岛屿处理成地形威胁区,使问题简化为二维平面规划。采用实数编码方式对航迹进行编码,建立了航迹代价函数的数学模型,从航迹质量、算法稳定性和收敛速度3个方面比较了DE与遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO)的性能。仿真实验结果表明,所提方法能在复杂的海洋环境下为飞行器规划出一条安全的可飞航迹。     

基于改进势场法的移动机器人路径规划

针对传统势场法存在的路径不被识别、局部极小陷阱、振荡问题,提出适用于复杂障碍环境情况下机器人路径规划、结合多行为策略与可变影响范围的势场法。通过对障碍物影响范围做可变处理,消除问题共同必要条件,提前规避路径不识别、多障碍区导致的振荡、多障碍区导致的局部极小陷阱3个问题;采取新的步进与振荡分类方式,设计多行为行动策略,并给出各行为的准确起止条件,通过预判问题的共同表现形式以及起止条件的衔接进行行为切换,提前规避单障碍区导致的局部极小陷阱和单障碍区导致的振荡2个问题;基于数学仿真软件MATLAB平台的仿真结果验证所提方法在战场复杂障碍环境下的有效性与稳定性,与传统势场法、动态窗口法、A星算法、快速随机树算法的对比结果更突出了该方法的可行性与优越性。     

基于流函数法的无人机航路规划

针对无人机的自身特点和飞行任务要求,研究了流函数法在无人机航路规划中的应用.在二维平面中,将地形障碍和雷达等威胁等效为圆柱,无人机目标点等效为汇（sink）,推导了流体运动的复势.提出了流函数法避障时存在滞点问题的解决方案,并将其应用到存在多个障碍物的环境中.考虑无人机最小平飞距离和最小转弯半径约束,用流函数法得到了无人机的规划航路.仿真结果表明,修正后的流函数法可以规划出平滑的航路,同时满足无人机航路规划的要求.     

无人平台越野环境下同步定位与地图创建

为了满足无人平台在越野环境下碰撞检测以及定位的需求、解决三维点云地图处理计算资源耗费大的问题,设计一种适用于越野环境的同步定位与地图创建方案。提出一种拓扑层次地图,将整个地图划分为多个具有层级结构的三维体素子地图,并以概率方法表示每个体素的状态,进而提取可通行区域。基于三维激光雷达和惯性测量单元,提出一种基于分支定界法的旋转直方图最近邻匹配实时闭环检测方法,并使用Ceres优化稀疏位姿图实现6自由度全局位姿实时优化。越野环境下的实验结果显示：该地图的创建以及可通行区域的提取效果良好,全局定位误差在1 m以内,姿态基本与参考高精度惯性导航系统保持一致;基于该方案提取的可通行区域以及位姿优化结果可满足无人平台实时运动的需求。     

非铺装路面上某6×6越野汽车通过性因数的研究

越野汽车在非铺装路面上的通过能力是衡量其性能好坏的重要参考指标.提出一种通过性因数,将越野车辆的通过性能进行量化,便于其直观的表达.使用概率与数理统计方法以及蒙特卡罗法进行计算,得到不同驱动形式以及不同差速器类型的车辆在各路况下的通过性对比,证明了两者计算结果的一致性,并由此分析得到在不同路况下驾驶员对于差速器的操作策略.     

越野车轮胎卵石路面牵引性能有限元与离散元耦合仿真及试验验证

越野车轮与松软路面相互作用研究对提高越野车辆松软路面行驶性能有重要意义。针对有限元方法或离散元方法不能单独有效描述轮胎与松软路面相互作用的问题,基于室内单轮土槽试验,建立能表征越野车轮胎复杂力学特性和卵石路面散体介质特性的有限元轮胎-离散元卵石路面耦合模型。使用有限元仿真分析软件LS-DYNA对越野车轮胎在不同滑转率工况下卵石路面的牵引性能进行仿真实验,得到了轮胎牵引性能参数（轮胎牵引力、轮辋下陷量）以及它们随滑转率变化关系。研究表明,仿真结果与土槽试验结果的一致性良好,验证了越野车轮胎卵石路面性能评价有限元与离散元耦合模型及仿真分析方法的正确性。     

一种基于导航误差空间的无人水下航行器路径规划方法

无人水下航行器(UUV)的传统路径规划方法常忽略对路径安全有重要影响的导航误差约束。针对此问题,将导航误差引入环境模型中,提出一种基于导航误差空间(NES)的全局路径规划方法。NES综合自身位置、导航误差和环境信息,将随机导航误差转化为有确定代价的约束条件。提出符合实际导航特点的导航误差传递模型,并采用圆概率偏差（CEP）评估导航精度。目标代价同时考虑了路径长度和航行安全性等因素。运用改进A^*算法进行路径搜索,获得最优路径。数字海洋环境仿真实验表明,提出的规划算法简便、快速,可有效降低路径的安全风险。     

改进蚁群融合DWA算法的移动机器人路径规划

为实现机器人在动态环境下的自主导航,基于蚁群算法规划出全局最优路径的情况下采用DWA算法进行局部避障。根据距离障碍栅格的远近计算邻接栅格的初始信息素,提出初始信息素不均匀分配原则;对启发式函数进行自适应调整的改进,提高算法的搜索速率;利用狼群法则改进信息素更新方式,对最优、最差和普通层蚂蚁进行分类更新,提高算法的寻优能力;使用二次路径优化的方法,有效减少路径长度,提高路径的平滑度;以蚁群算法全局规划路径的关键点为目标点,采用DWA算法进行局部路径规划。仿真结果表明：改进后的融合算法能减少最优路径长度,减少路径转弯次数且有效躲避障碍物。