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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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针对传统方法无法有效解决物流机器人一次访问若干点的全局路径规划问题。为此,提出一种基于栅格图法的移动物流机器人全局路径规划方法。通过栅格图法构造容易被移动物流机器人理解的仓储环境。在不考虑点和点间准确路径的情况下,按照移动物流机器人初始点是否处于出口,把全局路径规划问题划分成典型的TSP问题和TS-TSP问题,针对典型的TSP问题,将全局路径点看作种群个体,针对TS-TSP问题,将中间节点看作种群个体,以此构建移动物流机器人全局路径规划数学模型,并通过势场蚁群法对其进行求解,获取全局路径点的最优访问顺序,在此基础上,通过A*法计算准确的移动物流机器人全局路径规划结果。实验结果表明,采用所提方法收敛速度快,可快速得到全局最优解,且全局路径规划结果所需时间少,实用性强。 相似文献
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研究了MIROSOT实时系统、二维的比赛环境中的蔽障路径规划问题,首先利用可视图法进行模型抽象,然后利用动态规划的思想,把路径规划转换成多阶段的决策问题,对于每个阶段的子问题,都可以用可视的搜索机制来求解,最后对求解结果进行评估,得到最短路径。对算法的设计及实现进行了仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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《科技通报》2016,(6)
基于智能仿生计算的蚁群优化算法在路径规划问题中具有较好的应用前景,通过蚁群算法优化,实现机器人路径规划和应急救援的路径规划等。传统的基于蚁群算法的路径规划在信息素转换中容易导致信息丢失,产生局部收敛,提出一种基于信息素多目标Pareto支配的蚁群优化算法实现路径规划,利用信息素多目标Pareto集合序列的均匀遍历特性和逻辑差分变尺度特征,进行变尺度搜索,根据蚁群优化算法一次次地更新搜索空间,结合负反馈机制,通过蚂蚁的信息素转化进行路径分析,采用Pareto支配集记录下最优的食物源,蚁群在寻找食物过程中,避免了局部寻优和局部收敛,仿真结果表明,采用该算法进行蚁群优化后的路径规划避障效果较好,以较快的收敛速度和较少的迭代次数找到最优路径,收敛性好。 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
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《科技通报》2015,(9)
为优化模糊神经网络的实时性、学习速度、收敛性、稳定性,在移动机器人局部路径规划中构建了基于实际隶属函数T-S(Takagi-Sugeno)模型的改进型模糊神经网络。对外部环境信息用多传感器(超声波、摄像头)采集并优化,将机器人横纵坐标及行进方向作为输入、机器人下一步行进方向及速度作为输出,以便机器人实现局部路径规划;结合动态环境下机器人路径规划的实际,综合考虑二维直角坐标体系下机器人、障碍物的位置、速度及运动方向等实时信息,推导出一种新的具有实际含义的隶属函数作为避碰隶属函数,并通过对比隐含层节点数对网络相对误差的影响来确定隶属函数层节点数,构建五层T-S型模糊神经网络;在此基础上应用改进型误差反传学习算法,通过matlab模拟实验仿真验证及对比分析,表明了改进型网络在优化网络实时性、学习速度、收敛性、稳定性方面有良好的性能。 相似文献
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机器人的同时定位与地图创建技术是实现机器人移动过程中自主定位和控制的关键技术,在机器人同时定位目标的过程中,常出现路径偏移,需要进行路径偏移纠正,实现精确控制。提出一种基于多叉树混合遗传进化的机器人同时定位路径偏移纠正控制方法,首先进行多叉树混合遗传进化机器人同时定位控制建模,在对多信息融合下进行机器人同时定位,得到基于多叉树混合遗传进化的机器人同时定位路径修正测试函数。仿真实验和研究结果表明,该算法可以实现机器人同时定位路径偏移纠正,对机器人的控制精度较高,以较快的收敛速度找到了最优路径,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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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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进化策略与进化规划同属于模拟进化优化方法中的重要分支,它们以特有的运算方式在求解复杂的、常规优化方法难以处理的优化问题上显示了一定的优势。进化策略与进化规划在很多方面存在着相似性,为了更好地挖掘、理解两种方法的优化本质,有必要对这两种方法的异同之处加以阐述。 相似文献
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本文研究了飞机副翼卡死故障下飞机的应急路径规划问题。应急路径规划可以归结为求解带有约束条件的多目标函数的最优问题,采用遗传算法选择平衡轨迹库中的一些轨迹段序列得到一条完整的降落航迹。通过对F16飞机非线性模型进行仿真,验证了方法的有效性。 相似文献