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余翀 《中国科学院研究生院学报》2013,30(3)
从硬件实现和软件算法两方面,对基于蜂窝地图的全方位步进式机器人系统进行设计实现.通过对6轮全向移动平台的力学、运动学和动力学分析建模,借助基于FPGA的高精度光电里程计和激光校准装置,设计出适合蜂窝地图下运行的全方位步进式机器人.结合多维度传感器的数据融合,在蜂窝栅格地图中分2个层次,分别进行基于“六向分块”思想的局部路径规划和基于遗传算法TSP优化问题的全局路径规划.实验证明了该系统在实际运行中的精确性和鲁棒性. 相似文献
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本文采用栅格法建立机器人的环境模型,把免疫算法应用到机器人的路径规划中,通过提出一种新的多因素适应度函数,使对个体的评估更符合机器人所需要的最优路径。仿真结果表明该方法可行,而且有效,可以提高收敛速度,并与遗传算法进行比较,发现使用该免疫算法解决了遗传算法后期的波动现象。 相似文献
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基于PSO和滚动优化的不确定环境下移动机器人动态路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
针对全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题,本文提出了一种结合粒子群算法(PSO)和滚动优化策略的动态路径规划方法。通过在一系列移动空间窗口中进行在线规划来充分利用机器人实时测得的局部环境信息,并用粒子群算法求解每一个移动窗口内的最优路径。为及时躲避动态障碍物,提出了一种适用于动态未知环境下的适应度函数。仿真试验表明,该方法克服了现有局部路径规划方法的高复杂性的缺点,算法操作简单、具有全局寻优能力、收敛速度快、鲁棒性好,可以满足机器人在复杂的未知动态环境下路径规划的实时性要求。 相似文献
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针对传统的蚁群算法设计机器人避障路径规划,自适应能力差,全局优化能力和搜索速度不好的问题,在传统算法的基础上,提出一种采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法。提出构建模型主体的行为规则和避障规则,通过在栅格环境中设置量子遗传进化的多个有效的行为规则,设计了信息素更新的奖惩规则,修改其路径上的信息素,改变量子本身携带的信息素,得到优化避障最小距离。最终获得了复杂环境下的最优路径。仿真实验表明采用该算法进行机器人避障路径规划,在未知复杂环境下能够快速地规划出安全的优化路径,机器人避障路径规划具有很好的自适应性,相比传统的蚁群算法,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。 相似文献
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针对旅行商(traveling salesman problem,TSP)是一个NP问题,本文使用改进的人工鱼群算法(improved artificial fish swarm algorithm,AFSA)进行线路的优化.首先阐述了TSP问题基本概念,其次针对基本的人工鱼群算法分别优化:(1)使用Laplace进行种群初始化,提高种群多样性;(2)使用正弦余弦算法取代觅食行为,保证算法在全局和局部范围内具有一定的平衡性;(3)利用人工蜂群算法对每一次迭代后的个体进行筛选,保证了算法的解的质量.仿真实验中本文算法在TSP路径规划方面具有一定的效果. 相似文献
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通过定义一些基本运算操作符的运算规则而对粒子群算法进行了改进,构造了多机器人路径规划问题的编码方式。同时,提出了两阶段法对多机器人路径规划进行优化求解:在第一阶段,即采用普通优化方法,对多机器人路径以及任务点分配进行整体优化求解;在第二阶段,依据第一阶段优化出的最优解,分别对各个机器人的路径进行再次优化。通过仿真实验验证:与普通优化方法相比,该方法具有更好的寻优能力。 相似文献
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两段式遗传算法求解CTSP 总被引：1，自引：0，他引：1
旅行商问题（TSP）是一类典型的NP完全问题,遗传算法（GA）是求解这类问题的常用方法之一。针对中国旅行商问题（CTSP）,设计了两阶段遗传算法的改进策略。第一阶段在SGA基础上采取控制参数优化和保优操作,求得若干个较优解;第二阶段采用变异操作,在第一阶段较优解组成的种群基础上寻找最优解。用该策略迅速找到了CTSP最优解,该路径长度为15378km,比目前已知CTSP解更优。对遗传算法迅速求解TSP最优解提供了可行解决方案。 相似文献
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基于研究邮递员问题的无向图法,结合奇偶点作业法,本文解决了变电站巡视路线规划问题。通过分析比较证实,本文的路径规划方法制定变电站巡视路线,在时间管理和人员安排方面优势明细。 相似文献
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TSP问题即旅游最优路线问题,是数学领域中著名问题之一.如今,把TSP用于解决物流行业中运输线路优化已成为一种新的趋向.针对TSP问题没有一种简便、统一的求解方法,提出了改进的TSP算法,即把问题转化为求解最小树和图中悬挂点的匹配问题,从而大大缩小了TSP问题解的搜索空间,降低了求解难度,得到一种改进的求解方法,解决了供应链一对多配送问题. 相似文献
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利用人工势场法对机器人在特定环境中进行路径规划,并针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,引入沿墙走行为,运用改进的人工势场法有效地克服了机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前等问题,仿真结果表明所用方法的有效性。 相似文献
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TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。 相似文献
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为了解决传统方法忽略惩罚成本、易腐蚀性产品损失等配送成本,导致路径优化结果较差的弊端,通过建立双层规划模型研究冷链物流配送开放式车辆路径优化方法。将物流中心选址看作决策目标建立上层规划模型,考虑固定成本、运输成本、惩罚成本及损失成本之和最小,建立冷链物流配送车辆路径优化下层规划模型。通过上层规划模型设定初始配送中心选址方案,在此基础上,通过下层规划模型完成配送开放式车辆路径优化,反复调整,通过上下层规划模型的相互作用达到冷链物流配送开放式车辆路径优化的目的。针对上层规划模型的决策变量进行染色体编码,获取最优解,针对下层规划模型通过粒子群算法进行求解。实验结果表明,所提方法路径优化结果成本最低,可行性最高。 相似文献