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1.
在移动机器人路径规划中需要考虑距离约束和时间约束,同时,为了使机器人在能量补给不足的情况下更高效地执行更多的任务,降低运动过程中的能耗变得尤为重要。兼顾考虑机器人对降低能耗和路径规划效率两方面的需求,本文提出了一种基于改进AD*(Anytime dynamic A*)算法的移动机器人低能耗最优路径规划方法。首先,通过构建机器人动力学模型及其在运动过程中的能耗模型,实现对路径的能耗计算。结合机器人运动学模型,采用基于采样的模型预测算法(Sample based model predictive optimization,SBMPO)生成优化轨迹簇。然后,改进AD*算法,将距离成本和能耗成本融入搜索节点的评估函数,根据轨迹簇中的节点连接关系和环境地图进行在线规划,以获得能耗最优的路径。最后,通过设计仿真测试场景,将所提出的能耗最优路径规划方法与距离最优规划方法进行规划结果对比,验证了算法的有效性。 相似文献
2.
在移动机器人路径规划中需要考虑距离约束和时间约束,同时,为了使机器人在能量补给不足的情况下更高效地执行更多的任务,降低运动过程中的能耗变得尤为重要。考虑到机器人对降低能耗和路径规划效率两方面的需求,本文提出了一种基于改进AD~*(Anytime Dynamic A~*)算法的低能耗移动机器人最优路径规划方法,该方法可以降低能耗,又兼顾距离约束和时间约束。首先,通过构建机器人动力学模型及其在运动过程中的能耗模型,实现对路径的能耗计算。结合机器人运动学模型,采用基于采样的模型预测算法(Sample based model predictive optimization,SBMPO)生成优化轨迹簇。然后,改进AD~*算法,将距离成本和能耗成本融入搜索节点的评估函数,根据轨迹簇中的节点连接关系和环境地图进行在线规划,以获得能耗最优的路径。最后,通过设计仿真测试场景将所提出的能耗最优路径规划方法与距离最优规划方法进行规划结果对比,验证了算法的有效性。 相似文献
3.
基于改进A*算法的地下无人铲运机导航路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于改进A*算法的铰接式地下铲运机导航路径规划方法。针对地下铲运机的铰接结构,采用按铰接角扩展节点的方法,使扩展节点符合铲运机的轨迹特性;针对巷道狭窄,易于发生碰撞的问题,在估价函数中引入了碰撞威胁代价,避免铲运机与巷道壁发生碰撞。通过仿真试验分析比较了传统A*算法和所提出的改进A*算法的搜索性能,验证了改进A*算法可提高搜索效率。通过多组试验参数比较表明,当碰撞代价加权系数为0.2时,可以得到在避免碰撞情况下的最短路径。最后在实验室环境下实现了无人铲运机的路径规划及轨迹跟踪。跟踪结果表明,采用所提出的算法规划的导航路径,符合铲运机的结构特性,使跟踪误差保持在0.2 m之内,同时也可使铲运机不与巷道发生碰撞,实现安全行驶,验证了所提方法的可行性和实用性。 相似文献
4.
吴亚雷 《农业装备与车辆工程》2019,(6):50-54
针对无人机路径规划中全局静态路径优化和局部动态避障的需求,提出一种基于生物神经动力学模型的改进A^*算法实现全局冬天路径规划。建立生物神经动力学模型,并应用该模型实时获取环境中的动态障碍物信息,通过神经元的活性值来引导无人机的局部动态避障。设计了一种A^*算法的优化启发函数,有效地减少A^*算法在全局路径搜索过程中的节点数量,提高A^*算法的全局搜索效率。最后,将生物动力学模型中神经元的活性值融入到A^*算法的实际代价函数中,融合算法保证了A^*算法在全局路径优化的性能,又秉承了生物神经动力学模型的局部实时避障能力。静态路径和动态路径下仿真结果表明:与生物动力学模型相比,该融合算法考虑到实际代花费问题,能够在动态和静态环境下规划出一条低代价的全局路径;与A^*算法相比,该融合算法可提高全局搜索效率,且实现实时动态避障性能。 相似文献
5.
为提高果园机器人在果园中作业的自主性、安全性和效率,需要进行有效合理的运动规划。针对传统RRT*(Rapidly exploring random tree star)全局路径规划算法在连续走廊式环境下存在搜索效率低、采样点利用率低、生成路径折线多转角大等问题,以阿克曼底盘果园喷雾机器人为运动模型,提出一种改进双向RRT*的果园喷雾机器人运动规划算法。首先,根据激光雷达建立果园二维平面地图,将果树和障碍物均视为障碍物区域,并结合喷雾机器人本体尺寸,对障碍物进行膨胀化处理;然后,通过改进双向RRT*算法搜索路径,搜索路径过程中结合动态末梢节点导向和势场导向进行偏置采样,并对初步生成的路径进行路径点去冗余以及相邻折线段转角约束处理;最后,采用三阶准均匀B样条曲线对处理后的路径点进行轨迹优化,在优化过程中主要考虑轨迹的碰撞检测和喷雾机器人底盘曲率约束。试验结果表明,相较于传统双向RRT*算法,本文所提出的改进算法规划时间平均减少57.5%,采样点利用率平均提高28.55个百分点,最终路径长度平均缩短7.14%;经三阶准均匀B样条曲线优化后所得轨迹在有、无障碍物两种环境下均满足喷雾机器人最大曲率约束,且仅在换行以及障碍物处存在转弯行为,符合喷雾机器人作业轨迹条件,提高了喷雾机器人的工作效率和自主性。 相似文献
6.
为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法(Straight-RRT)。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。 相似文献
7.
复杂环境下农业机器人路径规划优化方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对在室外复杂环境下作业的农业机器人存在因能量受限导致工作完成率降低的问题,提出了一种基于改进的启发式搜索的ECA~*路径规划算法,该算法可以在资源受限的情况下完成能量损耗最优路径的规划。首先,通过建立机器人距离-能量损耗模型,计算机器人移动行进的路程和损耗的能量,并对未来的路径和能耗趋势进行评估。然后,在传统A~*算法的基础上,将距离-能量损耗模型代入启发代价函数,通过搜索扩展子节点寻找最优路径。在每次迭代过程中,通过对比剔除处于劣势的路径,以保证算法的高效性。最后,通过设计仿真实验,将改进的ECA~*算法与传统的A~*算法搜索到路径的能量损耗进行对比,并在之后的改进算法中添加相应的能量约束进行计算。仿真结果表明,改进算法减少14. 87%能量消耗,验证了ECA~*算法的有效性。 相似文献
8.
为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法（Straight-RRT）。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。 相似文献
9.
针对目前路径规划方法存在的平滑性和效率问题,在JPS算法基础上提出了兼顾平滑性与搜索效率的路径规划方法,并利用多项式进行了轨迹优化。首先,提出2个优化目标对路径序列进行优化处理;然后,对JPS搜索规则进行改进,得到更多有价值的路径,并对每条路径进行平滑处理,再以一定规则进行选择;最后,使用多段高阶多项式对所得路径进行轨迹优化,研究时间分配问题,从而加快迭代效率。通过仿真实验和与其他算法的对比证明了本文方法的可行性和有效性。结果表明,在不同障碍物密度环境下,本文路径规划方法得到了平滑性良好的路径,相对平滑后处理JPS,长度减少了0.48%~1.80%,总转折角减少了16.93%~52.75%,利用余弦函数进行时间分配加快了轨迹优化的迭代效率,通过实验验证得到了良好的效果。 相似文献
10.
针对多自由度机械臂在采摘过程中出现的路径规划速度慢、路径成本高以及因视觉定位误差和机械臂关节位置误差引起的采摘失败问题，提出了结合视觉伺服的改进随机快速搜索树算法(Improved rapidly-exploring random trees with visual servoing, VS-IRRT),具体包括改进RRT算法和基于平移控制器的视觉伺服方法。改进的RRT算法通过使用基于超椭球引力偏置的采样方法和密度减小策略，增加树拓展的目的性，减小了树的采样密度，提高路径规划效率；引入贪心思想和B样条曲线，剔除多余节点，对剩下折线进行平滑处理，优化路径在机械臂上的实施效果；结合基于平移控制器的视觉伺服控制，减小了定位误差对采摘过程的影响。使用Matlab分别对改进RRT算法和基于平移控制器的视觉伺服在二维和三维空间中进行仿真模拟试验，结果表明，改进的RRT算法的采样点数较RRT*-connect算法减少92.9%,规划时间较RRT*-connect算法减少86.1%,路径成本较RRT算法也减少35.2%。使用六自由度机械臂进行采摘试验，VS-... 相似文献
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12.
《农业装备与车辆工程》2021,(9)
为了满足四轮转向无人车辆在湿滑路面极限转向的路径跟踪需求,设立了双排直线车道并规划了路径,建立车辆动力学模型。对反步控制跟踪算法进行改进,通过启发式优化算法结合滑模控制设计反步滑模控制器。即在反步滑模控制器设计过程中,对于影响控制器性能的常数参数,对于常数参数不确定的函数,通过粒子群优化算法寻找最优值,分别设立3s和5s变道时限以及摩擦系数0.3和0.9四种工况。通过CarSim软件与MATLAB/Simulink联合仿真,通过车辆横向偏移误差以及航偏角误差作为判断依据,发现在低摩擦系数和极限变道时长下,滑模面最后已接近零,并且车辆控制器对轨迹跟踪十分稳定,这表明反步滑模控制器满足要求。 相似文献
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针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法（Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO）。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方式和增量规则,在取得更优收敛路径长度的同时,减少路径转折点数量及路径节点数量;引入自适应调整因子改进启发函数,提高算法的全局搜索能力,并设定迭代阈值,提升算法的收敛速度;提出一种路径节点双优化策略,对规划好的路径进一步优化,提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明,DENACO算法所规划的路径更优,路径转折点数量减少,收敛速度加快,路径节点数量明显减少,表明算法具有更高的可行性和适用性。 相似文献
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基于改进人工势场法的路径规划决策一体化算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
车辆路径规划与决策算法是无人驾驶汽车的重要研究方向之一。现有的路径规划与路径跟踪决策算法中规划层与决策层存在时滞现象,往往会引起检测信息与真实行驶环境信息的偏差,使得规划的局部路径不能反映当前真实状态,是无人驾驶汽车安全行驶的不稳定因素。本文综合考虑了环境交通参与者与车辆自身运动学特征,建立了横纵向安全模型,对车辆目前行驶环境的风险特征进行了综合评估。在行驶环境特征与车辆动力学特征的基础上对传统人工势场法进行了改进,设计了基于虚拟力的局部路径规划与控制决策一体化算法,提升了算法在复杂动态环境下控制的可靠性。最后,利用Carsim/Simulink建立了联合仿真环境,分别对传统路径规划算法、路径跟踪算法与本文提出的路径决策规划一体化算法在典型工况下进行仿真。仿真结果表明,该算法能减小路径规划决策环节的时滞影响,为复杂动态环境下的无人驾驶车辆提供更加合理的控制方法。 相似文献
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多约束条件下无人机轨迹快速规划是无人机航迹规划的重要内容。通过构造无人机在定位误差约束下的数学模型,结合航迹点和转弯半径推导出空间圆弧轨迹方程,利用贪心算法对无人机的航迹进行快速规划,结合软件仿真得到飞行过程中的最优航迹方案,为应用仓储物流路径规划领域以及车辆无人驾驶目标路径规划提供了思路。 相似文献
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基于RRT算法的自由飞行空间机器人避碰运动规划 总被引：1，自引：0，他引：1
自由飞行空间机器人在微重力环境下的非完整性运动学特性是其运动规划问题的特殊难点.为此,针对空间机器人的非完整特性,提出了一个基于快速随机扩展树(RRT)算法的避碰运动规划算法.经过实验表明,该算法可以有效地求解自由飞行空间机器人的避碰运动规划问题. 相似文献
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运动规划问题是智能车辆关键技术之一,它可以分成路径规划和轨迹规划两部分。运动规划的目的是使智能车辆能够在复杂道路环境中平稳快速地行驶。针对智能车辆轨迹规划实时性及灵活性问题,基于多项式理论及微分平坦理论提出一种实时轨迹规划方法。首先,对智能车辆这一非线性系统的微分平坦性质进行分析并确定其平坦输入和输出,其次,通过一个完全参数化的多项式曲线进行智能车辆轨迹生成,最后,通过与B样条轨迹规划对比仿真验证表明该方法对于智能车辆的实时轨迹规划具有更好的有效性及可执行性。 相似文献
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提出一种基于视觉的农业机械手抓取方法,通过坐标系的建立和变换,确定前方物体位置,采用搜索树算法,建立了路径代价函数,并对算法进行了改进,对于抓取的难易程度分别设定加权因子,选择产生的采样点代价最小的路径抓取物体,最后通过实验达到了预期的结果. 相似文献
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基于改进RRT*-Connect算法的机械臂多场景运动规划 总被引：1，自引：0，他引：1
针对RRT*-Connect算法在机械臂运动规划过程中存在效率低、精度差等问题,本文提出一种基于自适应步长的启发式RRT*-Connect机械臂运动规划算法。引入目标偏向策略进行椭球子集约束采样,使采样点能够更快地收敛到最优值。在扩展节点时,设计一种自适应步长策略以减少算法的迭代次数,并有效缩短规划路径的长度。当搜索树中总节点数大于预设阈值时,通过搜索树优化剪枝方法对搜索树进行剪枝,删除无效的采样点,进一步降低运行时间。为了验证本文算法的优势,在多种规划场景下分别与RRT*、RRT*-Connect、IRRT*算法进行了Matlab仿真对比。仿真结果表明,本文算法在规划过程中收敛速度更快,精度和效率更高。为了验证本文算法的实用性,构造了不同障碍物实验场景,在Sawyer机械臂实验平台进行实验验证。实验结果表明,本文算法在不同障碍环境下具有较强的适应能力。 相似文献
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现有的自动泊车系统研究,由于忽略实际车辆转向约束和初始位姿条件而影响实际车辆跟踪参考路径效果,本文提出基于B样条曲线的路径规划算法和基于趋近律的非时间参考终端滑模路径跟踪控制算法。首先,对车辆的运动过程进行研究,建立车辆的运动学模型。其次,基于B样条曲线理论建立非线性约束平行泊车路径优化函数,并分析车辆运动学约束条件。然后,结合非时间参考路径跟踪控制和终端滑模控制方法,提出基于趋近律的非时间参考终端滑模路径跟踪控制方法。最后,通过Simulink和Car Sim联合仿真,验证了规划路径的合理性以及路径跟踪控制器的效果。 相似文献