针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在搜索盲目性、收敛速度慢及路径转折点多等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法。首先,利用跳点搜索(Jump Point Search,JPS)算法不均匀分配初始信息素,降低蚁群前期盲...针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在搜索盲目性、收敛速度慢及路径转折点多等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法。首先,利用跳点搜索(Jump Point Search,JPS)算法不均匀分配初始信息素,降低蚁群前期盲目搜索的概率;然后,引入切比雪夫距离加权因子和转弯代价改进启发函数,提高算法的收敛速度、全局路径寻优能力和搜索路径的平滑程度;最后,提出一种新的信息素更新策略,引入自适应奖惩因子,自适应调整迭代前、后期的信息素奖惩因子,保证了算法全局最优收敛。实验仿真结果表明,在不同地图环境下,与现有文献结果对比,该算法可以有效地缩短路径搜索的迭代次数和最优路径长度,并提高路径的平滑程度。展开更多
针对跳点搜索(jump point search,JPS)算法在寻路过程中所存在的路径拐点多、中间搜索跳点数多、寻找跳点的过程中扩展节点数多和寻路时间较长等问题,提出改进双向动态JPS算法。改进算法动态定义正、反扩展方向上的目标点,动态定义启发...针对跳点搜索(jump point search,JPS)算法在寻路过程中所存在的路径拐点多、中间搜索跳点数多、寻找跳点的过程中扩展节点数多和寻路时间较长等问题,提出改进双向动态JPS算法。改进算法动态定义正、反扩展方向上的目标点,动态定义启发函数,并利用动态约束椭圆对算法的扩展区域加以限制,以区分椭圆内、外区域的扩展优先级。在算法从起点和目标点两个方向上分别向对方进行扩展的过程中,以寻找到的新的代价最小点为新椭圆的焦点,椭圆的方位和约束区域也随之动态调整。仿真结果表明,经过优化改进的双向动态JPS算法在一般地图中有一定的表现,在障碍物较少且目标点距离起点较近的室内环境地图中表现尤为良好。展开更多
广域石化场站环境具有障碍多、路况复杂、高度受限等多重干扰,不利于移动机器人的日常探测及应急救援。为了保证移动机器人在石化场站各种复杂地形下的正常工作,针对当前移动机器人的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT...广域石化场站环境具有障碍多、路况复杂、高度受限等多重干扰,不利于移动机器人的日常探测及应急救援。为了保证移动机器人在石化场站各种复杂地形下的正常工作,针对当前移动机器人的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法及RRT*算法和Informed RRT*算法的原理,对比分析了用于移动机器人复杂石化场站环境路径规划的不同特征,并通过Pycharm仿真对比了几种算法各自的优缺点,为其进一步应用提供理论支撑。经仿真对比实验表明,Informed RRT*算法在复杂环境中表现出优越性。展开更多
为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法...为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法生成全局最优安全路径。通过消除RRT^(*)算法产生的危险节点,来确保全局路径的安全性;使用贪婪算法去除路径中的冗余节点,以缩短全局路径的长度。利用DWA算法跟踪改进RRT^(*)算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态障碍物时,通过二次调整DWA算法评价函数的权重来避开障碍物并及时回归原路线;当环境中出现移动障碍物时,通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。仿真结果表明:该算法在复杂动态环境中运行时间短、路径成本小,与障碍物始终保持安全距离,确保在安全避开动态障碍物的同时,跟踪最优路径。展开更多
文摘针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在搜索盲目性、收敛速度慢及路径转折点多等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法。首先,利用跳点搜索(Jump Point Search,JPS)算法不均匀分配初始信息素,降低蚁群前期盲目搜索的概率;然后,引入切比雪夫距离加权因子和转弯代价改进启发函数,提高算法的收敛速度、全局路径寻优能力和搜索路径的平滑程度;最后,提出一种新的信息素更新策略,引入自适应奖惩因子,自适应调整迭代前、后期的信息素奖惩因子,保证了算法全局最优收敛。实验仿真结果表明,在不同地图环境下,与现有文献结果对比,该算法可以有效地缩短路径搜索的迭代次数和最优路径长度,并提高路径的平滑程度。
文摘针对跳点搜索(jump point search,JPS)算法在寻路过程中所存在的路径拐点多、中间搜索跳点数多、寻找跳点的过程中扩展节点数多和寻路时间较长等问题,提出改进双向动态JPS算法。改进算法动态定义正、反扩展方向上的目标点,动态定义启发函数,并利用动态约束椭圆对算法的扩展区域加以限制,以区分椭圆内、外区域的扩展优先级。在算法从起点和目标点两个方向上分别向对方进行扩展的过程中,以寻找到的新的代价最小点为新椭圆的焦点,椭圆的方位和约束区域也随之动态调整。仿真结果表明,经过优化改进的双向动态JPS算法在一般地图中有一定的表现,在障碍物较少且目标点距离起点较近的室内环境地图中表现尤为良好。
文摘广域石化场站环境具有障碍多、路况复杂、高度受限等多重干扰,不利于移动机器人的日常探测及应急救援。为了保证移动机器人在石化场站各种复杂地形下的正常工作,针对当前移动机器人的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法及RRT*算法和Informed RRT*算法的原理,对比分析了用于移动机器人复杂石化场站环境路径规划的不同特征,并通过Pycharm仿真对比了几种算法各自的优缺点,为其进一步应用提供理论支撑。经仿真对比实验表明,Informed RRT*算法在复杂环境中表现出优越性。
文摘为实现移动机器人在复杂动态障碍物环境中的避障,提出一种改进的快速随机扩展树(rapidly-exploring random tree,RRT^(*))与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)相融合的动态路径规划方法。基于已知环境信息,利用改进RRT^(*)算法生成全局最优安全路径。通过消除RRT^(*)算法产生的危险节点,来确保全局路径的安全性;使用贪婪算法去除路径中的冗余节点,以缩短全局路径的长度。利用DWA算法跟踪改进RRT^(*)算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态障碍物时,通过二次调整DWA算法评价函数的权重来避开障碍物并及时回归原路线;当环境中出现移动障碍物时,通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。仿真结果表明:该算法在复杂动态环境中运行时间短、路径成本小,与障碍物始终保持安全距离,确保在安全避开动态障碍物的同时,跟踪最优路径。
