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搜索结果: 1-15 共查到控制科学与技术 路径规划相关记录102条 . 查询时间(0.135 秒)
针对密集场景中大规模冲突导致多机器人路径规划(Multi-agent path finding,MAPF)成功率低的问题,引入讨价还价博弈机制并以层级协作A*(Hierarchical cooperative A*,HCA*)算法为内核,提出一种基于讨价还价博弈机制的改进层级协作A*(Bargaining game based improving HCA*,B-IHCA*)算法.首先,在HCA*算...
由无人机(Unmanned aerial vehicles,UAV)和地面移动机器人组成的异构机器人系统在协作执行任务时,可以充分发挥两类机器人各自的优势.无人机运动灵活,但通常续航能力有限;地面机器人载荷多,适合作为无人机的着陆平台和移动补给站,但运动受路网约束.本文研究这类异构机器人系统协作路径规划问题.为了降低完成任务的时间代价,提出一种由蚁群算法(Ant colony optimizati...
为更好地解决移动机器人路径规划问题,改进蝙蝠算法的寻优性能,拓展其应用领域,提出了一种具有反向学习和正切随机探索机制的蝙蝠算法.在全局搜索阶段的位置更新中引入动态扰动系数,提高算法全局搜索能力;在局部搜索阶段,融入正切随机探索机制,增强算法局部寻优的策略性,避免算法陷入局部极值.同时,加入反向学习选择策略,进一步平衡蝙蝠种群多样性和算法局部开采能力,提高算法的收敛精度。
针对空间机械臂对运动目标的抓捕提出了一种分段的在线运动规划方法,重点解决机械臂可能遮挡立体视觉相机视线的问题,并满足抓捕时间要求.基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)建立了目标运动状态估计器.对立体视觉相机的视线遮挡约束进行了数学建模.将机械臂向目标的接近过程分成2个阶段,在2个阶段中分别使用多约束环境下的滚动RRT(快速扩展随机树)方法和能够快速接近目标的比例导引算法,并根据对目标运动状态的估计精度自...
针对足球机器人在场上采用反应式方法避障时存在的速度慢、效果差的问题,采用改进的快速扩展随机树(RRT)算法设计了一种能够适应机器人足球赛场动态移动障碍环境的路径规划器.首先,引入基本的快速扩展随机树算法,针对其随机性强、路径过长的缺点,提出了以一定概率选择目标点、增加引力分量以及路径平滑处理等改进方式;引入路径缓存区以及动态扩展随机树的方法来解决移动障碍物环境中的路径规划问题.复杂障碍物环境中的仿...
针对一类带邻域约束的空地异构机器人系统的路径规划问题,提出了一种利用混合整数凸优化模型进行求解的方法.异构机器人系统由一台空中飞行机器人与一台地面自主移动机器人构成.机器人系统的任务是按给定顺序访问已知的目标序列.由于空中机器人每次持续飞行时间受限,因此必须及时返回地面机器人以节省能量或补充能量.分别考虑了空中飞行机器人和地面移动机器人的最大运动速度,空中飞行机器人的最小充电时间、最大滞空时间,以...
针对机器鱼水中路径寻优的具体要求,提出一种以遗传算法为基础的机器鱼路径规划方法。通过介绍遗 传算法的3 种基本操作,将遗传算法应用到试验场景中规划出最优路径,分析研究了一种根据目标点与机器鱼的距 离变化而改变机器鱼运动速度的策略,并进行仿真分析和实验。仿真结果表明:采用遗传算法的水中救援路径规划 可将救援时间缩短30%以上,提高了寻优效率。说明遗传算法对机器鱼的路径规划具有积极效果和快速寻优特性。
针对机械臂运行过程中存在的碰撞问题, 提出一种基于速度修正项的机械臂避障路径规划方法. 利用B 样条曲线进行机械臂关节空间规划, 使机械臂能够在特定时刻运行到指定构型. 在运行过程中, 利用碰撞检测算法实时计算机械臂与障碍物的最小距离, 在碰撞即将发生时引入积分为零的避障速度修正项改变机械臂运行轨迹, 使得机械臂能够在实现障碍回避的同时, 保证其在特定时刻通过指定构型的要求. 仿真实验表明了所提出...
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...
路径规划识别是一种以位置信息为输入的在线识别。为了使CGF能在仿真中识别对手的路径和终点目标,在分析路径规划层次的基础上引入了抽象隐马尔可夫模型的识别框架。针对标准模型在对手更改终点目标和自上而下规划时无法识别的问题,提出了一种顶层策略可变的抽象隐马尔可夫模型。为模型的顶层策略增加初始分布和策略终止变量,更改了策略终止变量间的依赖关系,使下层策略能被强制终止。给出了改进后DBN结构,并通过推导条件...
针对复杂室外场景, 提出一种基于拓扑高程模型的三维环境建模方法. 采用自适应可变阈值聚类算法, 将映射到二维水平栅格中的激光点云划分为垂直单元和水平单元, 可实现三维场景中悬空环境特征的有效表述. 在此基础上对垂直单元进行高度离散采样, 从而构建与其相对应的拓扑结构, 并结合BOW (Bag of words)模型对室外三维环境中的典型景物进行辨识. 采用面向拓扑结构和高程图单元的分级匹配策略, ...
针对人工势场法及流场法的缺点,将模糊逻辑与几何学路径规划方法相结合,提出一种新的机器鱼顶球 路径规划方法。利用几何方法规划机器鱼的运动轨迹,采用模糊规则产生机器鱼的方向控制指令,使得机器鱼能够 沿期望轨迹运动,并在机器鱼平台上进行了验证。结果表明,该方法是有效的,能使机器鱼的位姿始终处于最佳的 顶球状态。
势场法路径规划的局部极小问题已经受到了多年关注,本文针对环境完全未知的情况为移动机器人设计了一种基于行为的解决方法.该方法通过合理设计各种行为间的转换条件以保证可靠性,并引入记忆信息以增强机器人对周边环境的认知能力,从而降低决策的盲目性, 更准确地决定当前应采用的合适行为.本文方法对于凸形边界障碍物的有效性得到了证明.针对一些复杂的凹形边界障碍物, 仿真结果表明,该方法相对于一些已有方法更加可靠....
全区域覆盖是一种特殊的路径规划,要求遍历环境中所有的可达区域。目前已经提的许多算法,如模板算法、分块算法等,都只能保证覆盖所有的区域,对于寻找全局最优解却无能为力。提出了一种基于遗传算法的全区域覆盖算法,结合分块算法和模板算法的优点。先采用矩形分解法将环境划分成若干个相邻的子模块,并为每一个子模块选用相应的模板,从而生成覆盖路径,然后采用遗传算法找出最优的路径。算法在虚拟环境中进行了实验,实验结果...
针对移动机器人最优路径规划问题,设计了一种模糊智能控制方法。利用超声波传感器对机器人周围环境进行探测,得到关于障碍物和目标的信息。通过设计模糊控制器,把得到的障碍与目标位置信息模糊化,建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好地避障,并且解决了模糊算法存在的死锁问题,从而实现了移动机器人的路径规划。仿真实验结果表明了模糊算法优于人工势场法,具有有效性和可行性。

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