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1.
智能飞行器航迹规划是大范围、多约束的三维规划问题。针对飞行定位误差的约束条件,在飞行区域的误差校正点对飞行航迹误差进行实时校正,考虑智能飞行器自身结构的限制,对当前规划航迹进行曲率半径调整,应用非支配排序算法NSGA-Ⅱ对航迹进行规划。MATLAB仿真结果表明,通过NSGA-Ⅱ算法能够快速有效地得出可供选择的Pareto最优解,达到航迹长度尽可能小和经过校正区域进行校正次数尽可能少的优化目标。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2021,(5)
路径规划是移动机器人、无人机飞行等技术的重要研究内容,随着约束条件的增加,对路径规划算法的效率和精确性的要求也逐步提高。采用改进的A~*搜索算法,将航迹最短的同时经过的校正点尽可能少作为目标,对智能飞行器在多约束条件下航迹快速规划进行研究。通过飞行器校正约束条件,计算每次经过校正点后的最大飞行半径,并将该点作为初始点,在可行域中选取最优点作为下一校正点。因为飞行器存在转弯半径,所以对转弯航迹进行了计算,并推导了三维空间内的旋转矩阵。结果表明,改进的A~*算法能够迅速地完成所需航迹规划需求。 相似文献
3.
基于多目标优化的飞防队作业调度模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对面向植保服务订单的多飞防队协同作业模式,综合考虑订单时间窗、病虫害侵染状况、多机协同等关键因素,建立以作业总收益最大、作业总时长最小为优化目标的飞防队作业调度模型;设计了订单优先级排序算法和基于带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的作业路径规划算法,并对调度模型进行了求解。以陕西省武功县植保作业为例,对飞防队作业调度模型及算法进行了验证,实验表明,建立的模型及算法能输出满足时间窗约束的Pareto最优解集,具有良好的搜索性能以及稳定的收敛性能。该研究可为无人机飞防队的调配与决策分析提供科学依据,为农机智能调度系统开发提供参考。 相似文献
4.
为实现拖拉机动力传动系统的最优化匹配,提高整机动力性和燃油经济性,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的拖拉机传动系统匹配优化方法。该方法引入正态分布交叉算子,在保证解集质量的基础上,扩大空间搜索范围,同时加入差分进化变异算子,抽取其中的差分向量与NSGA-Ⅱ算法结合,从而避免算法陷入局部最优,改善种群分布性。随后,以变速箱各挡传动比为输入变量,以驱动功率损失率和比燃油消耗损失率均最低为优化目标,通过分析拖拉机设计理论车速、传动比公比、驱动附着力限制等约束条件,建立了变速箱传动比匹配优化模型,利用改进算法对拖拉机变速箱传动比进行优化,并与原NSGA-Ⅱ算法及加权遗传算法进行对比。分析结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法求得的解集分布评价指标SP优于原NSGA-Ⅱ算法,表明Pareto最优解分布更均匀,且更接近测试函数的真实Pareto前沿。经本文算法优化后,理论上拖拉机驱动功率损失率和比燃油消耗损失率分别降低了41.62%和62.8%,运输挡头挡爬坡度可提高2.35%,整机综合性能得到明显改善,且优化效果均优于对比算法,验证了本文方法的有效性,可为拖拉机传动系统设计与优化提供一定参考。 相似文献
5.
针对双尺度优化问题,研究小组提出了一种将双向渐进法（BESO）与快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）相结合的拓扑优化方法,称为BESO-NSGA-Ⅱ。通过基于能量的均匀化理论推导非均质材料的有效性质,并采用多相材料插值方案实现双尺度结构多相材料的拓扑优化。为了获得“干净”的拓扑,BESO-NSGA-Ⅱ算法提出了在交叉变异过程中使用双惩罚算子来实现“干净”的拓扑结构。通过算例并与经典BESO算法进行对比,验证了BESO-NSGA-Ⅱ算法的稳定性和有效性及其获得收敛解的能力,以期为后续的双尺度拓扑优化研究提供参考依据。 相似文献
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为实现大功率拖拉机变速箱箱体在强度、刚度要求下的轻量化,提出一种基于改进非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）的大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化方法。首先,分析大功率拖拉机变速箱箱体的受力情况,提出承载式变速箱箱体的静力学仿真分析方法,利用ANSYS分析箱体的强度、刚度;然后,引入K-均值聚类算法、正态分布交叉算子（Normal distribution crossover,NDX）和差分变异搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法,并开展算例测试,结果表明,改进NSGA-Ⅱ的解集分布均匀性和算法稳定性均优于NSGA-Ⅱ,寻优效果更好,验证了所提算法的有效性与优越性;最后,基于改进NSGA-Ⅱ算法开展变速箱箱体多目标优化,对优化后的箱体进行仿真分析验证。结果表明,优化后的箱体质量、最大变形量、最大应力分别为168.16kg、0.449mm、215MPa,优于NSGA-Ⅱ的168.16kg、0.454mm、216.12MPa,在满足强度、刚度要求的前提下达到了轻量化的目的,同时进一步验证了本文算法在解决大功率拖拉机变速箱箱体多目标优化问题中的有效性和优越性。研究可为大功率拖拉机变速箱箱体的仿真、优化过程提供方法参考。 相似文献
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基于车辆系统动力学分析与最优化设计,提出了混合多目标客车悬架系统优化的数学模型。以车辆乘坐舒适性、结构空间、行驶安全性为优化目标,选择悬架系统的弹簧刚度和减振器阻尼作为优化参数,建立多目标优化函数。以四分之一车辆模型为例,采用最近发展起来的具有优良性能的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ为优化方法来求全局最优解。通过比较优化前后的仿真结果,可以看出优化后客车的各项性能都有了不同程度的提高,表明该遗传算法在悬架参数优化方面具有较好的效果。 相似文献
8.
工业及农业领域存在诸多复杂场景，使得机器人常面临由大量非连续离散局部路径组成的复杂轨迹，合理的运动规划是机器人实现预期作业目标的首要基础。本文提出一种基于非支配遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-Ⅱ)的多目标综合优化方法,算法基于个体的相互支配关系进行分层并引入“拥挤度”指标来表征个体间的差异性，从而为保持遗传过程的种群多样性提供了有力支撑。同时建立了机器人运动学模型并构造了缩短机器人空载路程、运动时间及关节冲击的路径序列优化函数，并在笛卡尔空间与关节空间进行了高阶样条拟合与插值规划，显著提升了空间轨迹的光顺性及几何特性。基于NSGA-Ⅱ生成空间Pareto最优前沿解集，解决了机器人运动时间短、关节冲击小、任务路径优等约束下的多目标优化问题。优化后机器人运动路径长度缩减74%，作业效率提升33.44%，关节稳定性平均可增强50.97%，通过仿真与实验，验证了算法在改善机器人运动效率、连续性和非突变性等方面具有显著效果。 相似文献
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赵朝辉王志昊 《农业装备与车辆工程》2022,(4):123-128
飞行器各油箱内油量的分布和飞行器供油策略将导致飞行器质心的变化,进而影响飞行器姿态控制.以某智能飞行器为研究对象,通过建立各飞行姿态下油箱质心位置与飞行器整体质心位置间联系的数学模型,将飞行器供油策略问题转化为使用贪心算法搜索每一时刻的最佳供油油箱及其供油速度的最优解问题.在各个油箱初始油量未知的条件下,选用收敛性好、... 相似文献
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随着精细农业的发展,无人机在农业生产中的应用越来越广泛,无人机定位系统是无人机航线路径规划的关键环节。由于缺乏智能算法的应用,传统的无人机航线路径规划始终无法保证处于最优路径,经常发生误撞现象,严重影响无人机在农业生产中的持续作业,降低无人机作业效率。为此,深入研究了遗传算法工作原理、进化周期模型以及算法运算流程等理论,将遗传算法应用在无人机定位系统中,用于无人机航线路径的规划。通过确定无人机定位约束条件,按照遗传算法运算流程,定位无人机下一时刻最优运动节点,从而计算分析无人机最优航行轨迹,使无人机定位系统具有较强的定位功能,保证无人机航线路径处于最优路线,避免无人机碰撞到其他物体,使其能够在任何复杂的环境下完成飞行任务。 相似文献
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随着我国信息化水平的不断提高,以及机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,移动机器人达到了一个全新的高度,智能机器人被广泛应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。在机器人众多研究问题中,路径规划和轨迹跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于遗传算法,根据移动机器人工作特点和运动特性,采用几何法建立了机器人工作空间的环境模型,并对路径进行了有效编码,为机器人实时规划出无碰撞、路线短的全局路径,对其运动轨迹进行有效跟踪。仿真实验表明:所设计研究的机器人全局路径规划和轨迹跟踪技术具有较好的效果,其在行进过程中能及时、有效地避开前方障碍,可靠性强,稳定性好,应用前景非常广阔。 相似文献
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随着国力的不断增长,我国科技产业发展突飞猛进,机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,使得移动机器人的研究也达到了一个前所未有的高度,机器人已经被广泛地应用到农业生产、工业生产、国家安全、生活服务和高等研究设计等领域的各个方面。移动机器人作为机器人的一部分,集中了智能传感技术、机械制造、电子无线通信技术、智能仪器和自动化控制工程等多学科的研究成果,是当前科技研究与设计最前沿的领域之一。为此,基于遗传算法优化RBF网络逼近算法,根据机器人运动轨迹的特性,研究了机器人运动轨迹控制技术,通过实时传感器在线感知系统,为智能机器人实时规划出无碰撞、路线短的运动轨迹。实验结果表明:所研究的机器人运动轨迹优化技术,具有较好的控制作用,其在行进过程中能及时、有效避地开前方障碍,可靠性强,稳定性好,应用前景非常广阔。 相似文献
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为了提高果蔬采摘机器人的避障和路径规划能力,实现机器人智能化和轻量化的设计,将嵌入式系统引入到果蔬采摘机器人的控制系统中,并利用EDA技术对控制系统进行了封装,植入了机器人路径规划的遗传算法。对果蔬采摘机器人的机械手进行了改进,通过机械手结构设计实现了采摘机器人执行末端的避障功能,利用遗传算法智能控制设计实现了复杂环境中的路径搜索功能。对果蔬采摘机器人的性能进行了测试,结果表明:障碍物识别率高达99%以上,路径规划的准确率也在95%以上,满足智能化采摘机器人的设计需求,为现代化采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。 相似文献
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提出基于分离-重构方法获得智能算法的适应度函数,并与解析法相结合求解一般结构多自由度机器人逆运动学,一般结构满足至少一组相邻关节轴线交于一点。利用分离-重构的方法构建分离-重构适应度函数,使用智能算法验证分离-重构适应度函数,求解出部分关节角,再结合解析法求出其余关节角。以一般结构的FANUC CRX-10iA型协作机器人为算例,使用改进的CMA-ES算法验证分离-重构适应度函数,仿真结果表明,在相同条件下求解的点对点运动中,单次平均求解时间为0.0040s,适应度函数值稳定在10-7数量级,且迭代收敛次数稳定在25次左右;在空间中对两种连续轨迹进行跟踪时,单次平均耗时分别为0.0068s和0.0102s,位置误差均稳定在10-7m数量级,且各关节运动曲线平滑,提升了多自由度机器人逆运动学分析的效率和精度。以REBot-V-6R型六自由度机器人为实验对象,基于VC++6.0创建MFC实验平台,进行连续的空间轨迹跟踪实验,仿真与实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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拖拉机自动驾驶系统上线轨迹规划方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决现有拖拉机自动驾驶系统上线距离较长,且在上线目标点附近跟踪误差较大的问题,提出了一种基于量子遗传算法优化的B样条理论局部上线轨迹规划方法。综合考虑最大曲率约束、起止点航向约束和最大转向角约束,把最优轨迹规划问题转化为B样条控制点参数优化问题,采用量子遗传算法对目标函数进行寻优,从而求得距离最短的可行驶上线轨迹。设计了4种典型作业工况,仿真结果表明,对于不同作业工况,算法均可通过优化配置B样条控制点得到满足约束的上线轨迹,曲率和等效前轮转角变化平缓,有利于路径跟踪控制器进行曲线跟踪控制。田间试验结果表明,针对设计的复杂作业工况,单独采用纯追踪算法的上线距离为78.6 m,基于上线轨迹规划方法的上线距离为23.7 m,且后者在上线点附近的横向跟踪误差更小。 相似文献
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基于蚁群算法与参数迁移的机器人三维路径规划方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决机器人进行三维路径规划时路径规划效率受算法影响较大的问题,以最短距离为目的,提出了一种基于蚁群算法参数迁移的机器人三维路径规划方法。在使用栅格法建立的机器人三维环境模型中,使用蚁群算法寻找最短路径。针对蚁群算法的参数选择问题,使用参数迁移算法得到最优参数。将已知的环境模型和其对应的蚁群最优参数作为源任务,将源任务映射到高维空间,通过迁移参数连接不同源任务,根据图论的知识建立参数迁移图,将参数迁移图扩展,使其包含目标任务,为随机未知环境模型分配一组蚁群最优参数。仿真实验表明,基于参数迁移的蚁群算法可以快速有效地完成机器人三维路径规划。相比传统的参数选择方法和其他智能优化方法,蚁群参数迁移算法可以大幅减少路径规划所需时间,提高了路径规划效率。 相似文献
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在现代农业生产中,果蔬采摘作业复杂而繁重,采摘机器人在作业过程中常常需要经历成千上万个果蔬采摘点,面对这样巨大的工作量,采摘机器人移动路径规划显得非常重要。为此,以采摘机器人运动轨迹为研究对象,以其运动轨迹总长最短为研究目标,针对机器人各关节机构运动速度变化情况及机器人运动特性,利用基本蚁群原理对六自由度采摘机器人的路径进行规划。实验结果表明:所设计的采摘机器人轨迹优化技术不但路径优化能力强、运动轨迹平滑,还具有可靠性强及稳定性好的优点。 相似文献
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刘铭 《农业装备与车辆工程》2021,(3)
以四足机器人为研究对象,针对四足机器人在正常行进过程稳定性不高的问题,提出一种基于重心移动的间歇性walk步态规划。利用SolidWorks建立四足机器人的三维建模。首先利用D-H算法推导出单腿的运动学方程,然后借助MATLAB采用摆线曲线进行轨迹规划。同时,利用五次多项式曲线借助MATLAB、ADAMS搭建联合仿真平台,采用联合仿真的方法,通过不断调整轨迹参数,实现了该机器人稳定的静步态行走,验证该结构的合理性以及轨迹算法的稳定性。 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