基于RRT的虚拟现实环境中ROS机器人路径规划研究

机器人技术正在渗透到社会的各行各业,移动机器人的研究具有很高的理论意义和广泛的应用场景。利用三维物理仿真软件构建仿真场景,搭建机器人模型,引入快速扩展随机树算法(RRT),使用ROS系统进行仿真环境的路径规划算法调试。通过调用RRT算法节点使单个机器人或多机器人能够在未知环境里避开障碍物自主导航建立地图,并验证该算法的稳定性与可行性。结果表明,与传统人为控制机器人扫描建立地图相比,使用快速扩展随机树算法的ROS机器人更具有便捷性。单机器人与多机器人完成探索的时间对比,证明多机器人探索具有快速性的特点。     

机器人路径规划算法研究

在机器人设计中,路径规划是最基础也是最重要的因素之一,故对其算法研究尤为重要。利用传统路径规划算法与智能路径规划算法求解机器人路径规划问题,对智能算法、蚁群算法与遗传算法进行了MATLAB仿真,验证了蚁群算法与遗传算法求解路径规划问题的可行性。     

基于差分进化算法的时间最优路径规划

提出了一种利用差分进化算法进行机器人路径规划的方法,在极坐标系下采用路径点列的极角和极径作为参数进行个体成员的矢量合成,生成的初始路径点集经过提练处理极大提高机器人移动速度;仿真结果表明该方法可以解决大范围、多障碍环境的机器人路径规划问题.     

目标规划的一种扩展及其算法

本文讨论了传统目标规划模型及算法的不足之处。给出了一种扩展的目标规划模型,并给出采用以逆积法为基础的多阶段算法及程序框图,该方法具有模型一次生成,收敛快、精度高等优点。     

基于改进狼群算法的机器人路径规划研究

路径规划是移动机器人研究的关键技术,针对狼群算法在路径规划中存在收敛速度慢、搜索效率低的问题,提出了一种改进的狼群优化算法。以栅格法构建基于改进狼群算法的机器人路径规划模型,并采用游走机制来改善模型的局部寻优能力;采用智能奔袭方式提高改进狼群算法的自适应调节能力,以使算法收敛到全局最优。仿真实验结果表明:改进后的狼群算法在收敛速度、精度、自适应调节能力上均优于对比算法且在实现机器人路径规划上更有效。     

基于RRT的机器人避碰运动规划算法研究

针对机器人避碰运动规划问题,提出了基本RRT的改进算法。首先,研究了基本RRT算法思想,进而融合J-空间采样和C-空间建模技术,提出了提升性能稳定性和收敛速度的改进RRT算法;其次,利用分离轴原理,研究了基于OBB的碰撞检测算法,并将其成功集成到改进RRT判定C-空间的机器人与障碍物是否碰撞;最后,设计和实现了三维仿真系统软件框架,通过计算仿真验证了本文提出算法的有效性和稳定性。     

基于海洋捕食者算法的乡村旅游路径规划研究

为促进乡村振兴战略实施与乡村旅游业快速发展,对乡村旅游路径进行规划以提升乡村旅游竞争力。乡村旅游路径规划是典型的旅行商问题,采用海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm, MPA)求解,获得乡村旅游规划路径。将MPA和GA、PSO对比,通过仿真试验验证了海洋捕食者算法的有效性。将MPA应用于湖北省十堰市柳陂镇乡村旅游15个景点的旅游路径规划中,结果表明所规划的最短路径为17.2 km,同时各旅游景点的游客负载相对也比较均衡,该研究对更好地促进乡村旅游的发展具有一定的参考价值。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法进行机器人路径规划时存在搜索空间大、效率低、容易陷入局部最优解、易出现死锁现象等问题,提出了一种改进的蚁群算法。在蚁群算法基础上,只对较优蚂蚁路径进行信息素浓度更新|针对U型障碍物,提出了蚂蚁回退策略,以及一些仿真实验策略改进。仿真结果表明：改进后蚁群算法能快速搜索到最优路径,有效避免死锁现象,与其它算法相比,具有良好的路径寻优能力与避障性能。     

基于扩展DOM树的XML SCHEMA文档转换为数据库模式算法

通过分析XML文档转换成数据库文件存在的问题,提出基于扩展DOM树的XML Schema文档转换为数据库模式的算法。提出了扩展DOM树的概念。描述了由XML Schema文档生成扩展DOM树算法。说明了路径键的概念及其作用。实现了将扩展DOM树转换成数据库模式的算法。实现过程使用了反向扫描优化和特殊元素处理规则。     

移动机器人路径规划中的PSO优化算法研究

随着科学信息技术的发展,粒子群优化算法凭借简单的概念与易实现的特点,获得了众多科研人员的青睐,但在粒子群优化算法应用于移动机器人路径规划时,却遇到了经常陷入局部最优值的问题.本次研究提出对PSO算法进行优化以优化该局部最优的问题.在对PSO算法进行优化的过程中,采用混沌算法对PSO算法进行初始化,随后将其早熟粒子进行混...     

基于蚁群算法的医用服务机器人路径规划方法

机器人路径规划问题是机器人学的一个重要研究领域，主要研究机器人依据某个或某些优化原则，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点的能避开障碍物的最优路径。国内外学者对此作过大量的研究，主要采用的方法有局部的人工势场法(Artificial Potential Field)和遗传算法(cene     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划方案研究

蚁群算法是机器人路径规划中的经典算法之一,在二维静态环境中,传统蚁群算法在机器人路径规划中还存在一些缺点,如算法收敛较慢、容易陷入局部最优并可能导致算法停滞等。针对这些缺陷,对传统蚁群算法提出相应改进,引入自适应启发式因子、拐点个数等参数,并采用不同启发式因子对随机概率进行更新。使用Matlab对改进前后算法的收敛速度、避障寻径和最短路径长度等进行对比分析。结果显示,改进后的算法较传统算法不仅可以使机器人有效避开所有障碍物,而且能够高效寻找到最短路径,在很大程度上避免了算法陷入局部最优。     

机器人路径规划跟踪算法研究

设计一种线性观测器模型,通过奇异值分析将观测模型分解为路标信息矩阵和机器人位置和姿态信息矩阵,并通过多重多元统计方法计算出关系矩阵,保证了移动机器人的目标跟踪。     

构造最短路径树的动态算法综述

对于以链路状态（Link state）为路由协议的大规模网络来说,根据网络流量和拓扑结构的变化来快速调整自身路由表的信息,是非常关键的问题.网络中链路状态发生变化有四种情况：链路费用的增加,链路费用的减少,节点失效,新节点的加入.回顾了以往所提出的具有关键意义的动态算法,分析了它们的创新点;其次,指出了相关文献中提出的应对网络拓扑变化的处理算法的不足之处,并提出了综合处理各种情况的思路.     

基于改进蚁群算法的 AGV 路径规划研究

近年来,自动导引机器人（AGV）一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。     

基于神经网络的移动机器人路径规划研究

利用一种并列连接的神经网络结构对移动机器人路径进行规划,并把神经网络与模拟退火算法相结合,解决了局部极值问题,最终收敛到全局最优解。计算机仿真研究表明:模拟退火算法具有计算简单,初值鲁棒性强以及通用易实现等优点。     

初始化参数对RRT算法性能影响研究

由于采用随机采样方式进行路径规划时RRT算法无需对任务空间内的障碍物进行数学建模,因而该算法在路径规划领域得到了广泛应用,但该算法的初始化参数步长和偏置概率对路径规划结果有直接影响.为了揭示初始化参数对RRT算法性能的影响规律,为参数选取提供依据,通过计算机模拟不同复杂程度任务空间下的路径规划问题,并利用RRT算法进行...     

基于改进蚁群算法的AGV全局路径规划

目的:针对传统蚁群算法存在易陷入局部最优值、前期盲目搜索和收敛速度慢等问题,提出一种改进算法并应用于AGV(Automated Guided Vehicles)全局路径规划。方法:通过优化状态转移概率以及信息素更新方法完成对传统蚁群算法的改进;然后建立环境地图模型,并将改进算法应用于AGV路径规划;最后进行对比试验,并分析算法的改进效果。结果:与现有算法比较,改进算法可更快获得更短的规划路径长度,同时可有效减少算法迭代次数。结论:通过优化状态转移概率和信息素更新方法,可有效加快蚁群算法的收敛速度,增强蚁群全局搜索能力。     

基于改进花授粉算法的移动机器人路径规划研究

针对花授粉算法收敛能力较差等问题,将差分进化思想融入花授粉算法中,构建一种改进的花授粉算法。主要思路是在种群个体进行下一次演化之前,利用差分演化策略对个体作进一步优化,以改善解的质量,从而达到提高算法优化能力的目的。通过改进算法对机器人路径规划问题进行求解,实验结果显示,其获取的路径长度与寻优时间都优于FPA算法,验证了新算法的有效性与可行性。     

一种基于A~＊算法的轮式机器人路径规划方法

提出了一种基于A＊算法的轮式机器人路径规划方法。首先,构建了轮式机器人运动模型,分析了圆弧和直线运动的实现;其次,阐述了机器人的环境有效移动空隙,并采用链接图法对环境进行建模;再次,结合A＊算法实现了机器人全局静态路径规划。实验验证了方法的有效性。