基于改进RRT*FN的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.在MATLAB仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,结果验证了所提算法的有效性和优越性.     

基于改进RRT*算法的移动机器人路径规划

为解决渐进最优快速扩展随机树(RRT*)算法在特殊环境下(如狭窄通道)路径规划存在的内存占用多、规划效率低等问题,提出了一种基于目标约束采样和目标偏置扩展的改进R RT*算法.首先,在采样上引入目标偏置策略,并对每次采样进行位置约束,使采样的目标导向性更强.然后,在新点扩展上摒弃了已有算法单纯朝着采样点扩展的思路,通过...     

基于改进RRT算法的七自由度机械臂路径规划

针对七自由度机械臂路径规划问题提出了一种改进的RRT算法,该算法在RRT算法的基础上加入了双向搜索、贪婪思想、动态步长和新节点生成等优化策略,缩短了算法运行时间以及路径长度。在ROS下将RRT算法与改进的RRT算法进行仿真对比实验,结果表明,改进的RRT相对于RRT算法规划时间缩短了65.1%,路径长度缩短了50.6%,成功率提高了4.0%,达到了预期效果。     

改进RRT算法的机器人路径规划

机器人已被广泛应用于日常生活之中。路径规划作为机器人的主要技术之一,优秀的路径规划算法能提升机器人的工作效率、降低其使用成本,并为研究机器人的导航打下良好的基础。RRT(rapidly-exploring random trees)算法具有扩展性强的优点,但存在路径长度并非最优、光滑性差等不足,为此提出反向寻优和三次样条曲线插值以改进算法,并在MATLAB和ROS(robot operating system)系统中仿真。结果表明：改进后的RRT算法能降低路径长度,减少节点数目,提高光滑性,实现了算法的有效性。     

一种基于RRT-ConCon改进的路径规划算法

针对RRT算法缺乏稳定性和收敛速度慢的问题,基于RRT-ConCon算法和朝向目标搜索的策略,提出了一种改进的双向搜索路径规划算法.该算法通过改变两条搜索路径的临时扩展目标点,使搜索路径不仅易于朝着目标点方向生长,而且提高了算法的稳定性,同时可以保证规划的路径接近最优解.改进的RRT-ConCon算法利用随机节点生成函数,使朝着目标点生长的搜索路径避免陷入局部极小值.同时,为了测试各种仿真实验环境,还设计了一种仿真实验环境平台,实验结果验证了本算法的有效性和稳定性.     

基于一种改进RRT算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。     

基于改进双向RRT算法的机器人路径规划

针对双向快速搜索随机树（BI-RRT）算法在路径规划中存在目标导向性差、收敛速度慢、路径拐点多的问题,提出了一种改进BI-RRT算法。通过目标导向引导随机树更快朝向目标点生长,提高收敛速度。引入贪婪路径优化策略,有效减少路径拐点,提高了路径规划算法的效率。同时提出了一种圆盘碰撞检测的算法,并在多个场景中用Matlab平台进行了圆盘移动机器人的路径规划仿真实验,实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性。     

基于改进RRT算法的移动机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人开发的核心技术,而传统RRT算法所规划的路径距离长、拐点多,对RRT算法进行改进,引入A~*算法思想,改进待扩展节点的选择。引入人工势力场思想,改进扩展方向的选择。对规划的路径消除冗余点,并采用三次样条函数进行平滑处理。将改进的RRT算法应用于虚拟简单环境地图、虚拟复杂环境地图中,结果表明改进RRT算法所规划的路径平顺性好、路径长度短且所用时间短。最后将改进的RRT算法应用于实际的移动机器人路径规划中,路径规划结果验证了该算法的可行性。     

移动机器人路径规划安全A*算法

针对移动机器人路径规划时安全性不高的问题,提出一种路径规划安全A^*算法.首先,通过扩展搜索邻域,减小路径转角角度,避免不必要的折角;然后,在启发式函数中引入新的评价指标,增加移动机器人与障碍物的距离.最后,提出安全性指数S,对路径安全性进行量化.通过MATLAB软件进行仿真对比,仿真结果表明:文中算法的路径质量和安全性更佳.     

基于模糊滚动RRT算法的移动机器人路径规划

研究了环境未知情况下的移动机器人路径规划问题,将快速扩展随机树(RRT)算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出一种新的移动机器人路径规划算法,克服了RRT算法通常只能在已知环境中进行移动机器人路径规划的限制。规划时只考虑窗口环境地图,提高了RRT算法规划效率,保证了算法的实时性。针对RRT算法路径规划缺乏确定性的问题,结合人类经验及模糊控制理论,以概率来随机取点,并引入启发式估价函数,使随机树易于朝目标点方向生长。同时运用回归分析生成新节点,增强了算法搜索未知空间的能力,避免了可能产生的局部极小。最后仿真实验验证了该算法的有效性。     

健康投资对中国经济发展的影响研究——基于省级面板数据的空间计量检验

针对全局路径规划问题提出了一种改进的A*算法.首先,采用栅格方法建立环境模型,使用A*算法进行初步的路径规划.其次,针对A*算法规划的路径冗余点较多以及路径长度和转折角度较大的缺陷,提出将A*算法规划出的路径按较小的分割步长进行分割,得到一系列路径节点.最后,从起点开始依次用直线连接终点,当直线没有穿过障碍物时,则将中间路径点剔除,减小路径长度和转折角度.在仿真实验和实物实验中,分析和比较了本文算法与A*算法以及另一种改进A*方法.另外还研究了在不同障碍率、任务点数量和分割步长的情况下,本文算法与其他算法的优劣.结果表明,本文算法能有效地减小路径长度和转折角度.     

基于改进蚁群算法的室内移动机器人路径规划

路径规划是机器人室内导航需要攻克的关键技术之一。蚁群算法可以有效实现机器人在室内智能移动的路径规划的目标,但是也存在着停滞和收敛精度低等各种问题,针对这些问题,提出了一种改进蚁群算法可以使机器人在室内智能的完成路径规划的任务,融合了确定性选择与随机性选择策略的优点,在路径转移概率中引入一个启发性的因子,可以使状态转移概率动态进行调整,从而使算法避免了陷入停滞,并对蚁群算法中的信息素更新时的策略加以改进,引入了鸟群算法中的觅食行为。算法通过仿真验证,结果表明了该算法具有较好的室内路径规划能力,实现了路径寻优和花销最短时间效果。     

基于平滑A~*算法的移动机器人路径规划

栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径存在折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题.为获得较优路径,提出平滑A*算法.在A*算法规划的路径基础上,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的这一中间节点删除,建立平滑A*模型.仿真结果表明,平滑A*算法优于Ant(蚁群),Anyti me D*算法.平滑A*算法路径长度降低约5%,累计转折次数降低约50%,累计转折角度减少30%～60%.平滑A*算法能处理不同栅格规模下、障碍物随机分布的复杂环境下移动机器人路径规划问题.     

基于GIS地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS (geographic information system)地图的移动机器人路径规划.该方法应用改进A*算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划.在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹.应用VC++编程进行实验,证明了该方法的有效性.     

“机器人”路径改进型单亲遗传算法规划及其仿真

在中国机器人大赛"机器人游中国"比赛项目的路径规划基础上,为克服遗传算法在有约束组合优化问题中计算效率不高的问题,提出了改进的单亲遗传算法.该算法在传统单亲遗传算法的计算步骤中,引入了交换算子、提前算子和修复算子,较大程度地提高了单亲遗传算法的搜索效率.Matlab仿真试验表明,改进的单亲遗传算法计算效率和路径规划能力得到大幅度提高.     

针对机器人路径规划问题的改进型遗传算法

针对路径规划的"求解质量"和"求解效率"2个问题,在传统遗传操作的基础上,通过在遗传操作中加入优化算子,减少了搜索的盲目性,使得优秀个体能较快地产生,算法在很少的进化代数中就可以求出问题最优解.算法的分析和仿真试验表明,算法的改进是有效的.     

基于改进蚁群算法的移动机器人火灾救援路径规划方法

为了解决在火灾救援中考虑多因素的移动机器人最优路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的救援路径规划方法.通过改进全局信息素更新策略,考虑影响移动机器人到达待救援点时间的路径长度、转弯次数、坡度大小等主要因素,并根据多因素综合指标来分配各路径上的信息素量,指引蚂蚁走向最优路径.通过仿真算例并与同类方法对比,结果表明,该方...     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。