基于优化的离散空间轨迹规划算法

针对无人车离散空间轨迹规划时存在路径不平滑、速度不平稳、动态规划运算时间长等问题,提出一种基于优化的离散空间轨迹规划算法。将无人车所需搜索的空间解耦为纵向-横向空间（S-L空间）和纵向-时间空间（S-T空间）,在S-L空间根据静态避障和路径平滑程度的要求设计代价函数进行动态规划,进而利用二次规划对动态规划结果进行优化;在S-T空间提出一种改进的动态规划方法,根据道路速度限制和不可倒车约束优化搜索,并引入启发函数加快对规划终点的搜索速度,减少算法计算量,提高运行效率。仿真实验结果表明,在静态避障和动态避障环境中,所提算法规划出的轨迹曲率更小、速度变化更平滑、运行时间更快,相比于传统动态规划算法单次规划时间减少了77.13%。     

基于栅格法的室内指示路径规划算法

随着导航的应用场景日趋复杂,对利用室内地图的全局路径规划提出更高的要求。为提高全局路径规划算法效率,提出一种指示路径规划算法。首先运用栅格法对已知地图进行建模,然后在算法中引入方向向量引导路径方向,接着多次执行并通过奖励与惩罚措施来将关联矩阵与路径质量形成正反馈机制,并采用路径优化策略,最终得到一条较好质量的结果路径。仿真结果表明,较A*算法而言,指示路径规划算法在时间上减少49%,并且在较复杂的栅格地图中,其路径长度缩短了17%。     

基于改进强化学习的移动机器人动态避障方法

针对未知环境下移动机器人动态避障存在规划轨迹长、行驶速度慢和鲁棒性差等问题,提出一种基于改进强化学习的移动机器人动态避障方法。移动机器人根据自身速度、目标位置和激光雷达信息直接得到动作信号,实现端到端的控制。基于距离梯度引导和角度梯度引导促使移动机器人向终点方向优化,加快算法的收敛速度;结合卷积神经网络从多维观测数据中提取高质量特征,提升策略训练效果。仿真试验结果表明,在多动态障碍物环境下,所提方法的训练速度提升40%、轨迹长度缩短2.69%以上、平均线速度增加11.87%以上,与现有主流避障方法相比,具有规划轨迹短、行驶速度快、性能稳定等优点,能够实现移动机器人在多障碍物环境下平稳避障。     

基于骨架提取和启发式算法的路径规划方法

针对农业机器人在大棚中执行搬运任务时的高效率且尽可能沿地图中心行驶的需求,提出一种基于骨架提取和启发式算法的路径规划方法。首先设计了自适应阈值的地图骨架路径关键点提取步骤,用关键点指导启发式搜索树的构建。然后采用膨胀RS曲线代替直线进行树的生长,保证机器人的运动学约束和防碰撞,同时提出一种混合碰撞检测方法,进一步提高算法效率。最后设计关键点扩展步骤,提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,简单地图下,本算法效率约是RRT*-Connect算法的5倍、Hybrid A*算法的7倍,复杂地图下约是RRT*-Connect算法的300倍、Hybrid A*算法的9倍,能够满足机器人的运动学约束。     

基于A~*算法的重力辅助导航航迹规划

根据重力辅助导航航迹规划的特点,对经典A*算法启发函数进行了修改,改进A*算法通过重力坡度值表示重力导航启发信息,使用自适应确定对应阈值,增加预处理步骤以解决任意起始点和终止点的航迹规划问题。A*航迹规划算法能够根据重力信息分布情况调整航迹,使得规划的航迹重力导航信息更加丰富。重力相关匹配结果表明:跟随改进A*算法航迹的导航平均定位误差比跟随未规划航迹的小,改进A*航迹规划算法能够提高重力辅助惯性导航精度。     

一种基于障碍物登陆点检测的全局路径规划算法

地图栅格化是机器人路径规划的常用方法,但地图规模的扩大会造成搜索栅格数量呈指数级增长,使得算法效率大幅下降。针对这一问题,提出了一种基于障碍物登陆点检测的全局路径规划算法。依据障碍物的分布特点,通过计算障碍物映射角寻找登陆点,并在障碍物边缘区域建立赋权图,缩小结点搜索范围,避免大规模搜索栅格结点;然后,依据赋权图特点对Dijkstra算法进行改进,利用改进的Dijkstra搜索全局最短路径。分别将所提的算法与传统A*算法及其变体JPS算法进行实验对比,结果表明,所提算法比传统A*算法以及JPS算法规划路径略短,搜索速度更快,尤其在走廊等障碍物块较少的大规模地图中,搜索时间仅为A*算法的1/8,JPS算法的1/3。     

一种改进 RRT* 结合四次样条的协调路径规划方法

针对空间机器人抓捕空间非合作目标的在轨服务任务,同时考虑机器人运动学约束和动力学约束,提出一种分层式的自由漂浮双臂空间机器人协调路径规划方法. 首先,在路径规划层面上基于 RRT* 算法分别规划双臂末端执行器在笛卡尔空间下的初始可行路径,为双臂设置独立的采样空间,保证路径规划过程中双臂系统不发生自身碰撞. 然后,在轨迹规划层面上利用四次样条曲线平滑 RRT* 算法生成的初始路径,设计满足样条曲线的一阶、二阶及三阶微分连续约束,同时考虑机械臂末端执行器的初末速度约束条件、初始加速度约束条件,得到适合于空间机器人执行的动力学可行的平滑 轨迹.最后,计算所规划路径的最大速度、最大加速度与机械臂末端执行器物理极限值的比值,取最小上限,即为最少路径规划时间. 所提路径规划方法能够设计出满足特定路径点约束的协调路径,且所设计的路径考虑了机械臂的物理限制条件,通过对自由漂浮双臂空间机器人进行仿真试验,验证了所提路径规划算法的有效性.      

COORDINATED PATH PLANNING BY INTEGRATING IMPROVED RRT$^{\small*}$ AND QUARTIC SPLINE$^{\bf 1)}$

针对空间机器人抓捕空间非合作目标的在轨服务任务,同时考虑机器人运动学约束和动力学约束,提出一种分层式的自由漂浮双臂空间机器人协调路径规划方法. 首先,在路径规划层面上基于 RRT* 算法分别规划双臂末端执行器在笛卡尔空间下的初始可行路径,为双臂设置独立的采样空间,保证路径规划过程中双臂系统不发生自身碰撞. 然后,在轨迹规划层面上利用四次样条曲线平滑 RRT* 算法生成的初始路径,设计满足样条曲线的一阶、二阶及三阶微分连续约束,同时考虑机械臂末端执行器的初末速度约束条件、初始加速度约束条件,得到适合于空间机器人执行的动力学可行的平滑 轨迹.最后,计算所规划路径的最大速度、最大加速度与机械臂末端执行器物理极限值的比值,取最小上限,即为最少路径规划时间. 所提路径规划方法能够设计出满足特定路径点约束的协调路径,且所设计的路径考虑了机械臂的物理限制条件,通过对自由漂浮双臂空间机器人进行仿真试验,验证了所提路径规划算法的有效性.     

航天运载器非线性动力学行为研究的若干问题综述

本文综述了航天运载器非线性动力学行为研究中的若干成果,对建模方法、模型降阶技术、局部非线性对全局动力学行为的影响、随机干扰下的动态响应、计算机建模及数值算法等热点问题进行了详细的综述,并简要展望了这一领域今后的研究方向。     

基于Kriging模型和改进MCMC算法的随机有限元模型修正

针对待修正参数维数较高时,标准马尔可夫链蒙特卡罗MCMC (Markov Chain Monte Carlo)算法不易收敛、拒绝率高的问题,提出了基于Kriging模型和在MCMC中融合花朵授粉算法的修正方法.首先,以待修正参数作为输入,以应变模态作为输出,建立Kriging模型,通过蝙蝠算法确定Kriging模型的相关系数;然后,采用最大熵的贝叶斯方法估计参数的后验概率密度函数,将花朵授粉算法融入MH (M etropolis-Hasting)抽样算法,提高局部寻优和全局寻优能力;最后,通过三自由度弹簧-质量系统和三维桁架结构的数值算例验证所提模型修正方法,修正后参数相对误差均低于0.86％.结果 表明,所提方法修正后较高维参数的马尔可夫链能够快速收敛且样本接受率也有所提高,该方法也对随机噪声具有一定的鲁棒性.