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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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利用蚁群算法对于空域内复杂环境下飞行冲突进行路径规划与动态防撞的预测算法。该算法模拟蚂蚁的觅食行为,利用多组机器蚂蚁采用局部搜索策略和趋近导向函数方法完成全局最优路径搜索,可以利用虚拟蚂蚁代替飞机作碰撞的预测,理论和仿真实验结果说明在多机冲突环境中能够迅速规划出优化路径,防止飞机间的相互碰撞。 相似文献
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为游戏中非玩家控制角色（NPC）设计自动寻路算法是人工智能研究领域的一大热点。首先模拟多目标游戏地图作为实验平台,然后以路径长度、路径安全程度和对游戏角色的耗费为评估目标,提出了基于多目标遗传算法的路径规划方法。经过实验验证,算法虽然比A＊算法实时性差,但其对地图全局有很好的把握,在多目标环境下,其得到的路径存在明显的全局最优。 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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现有的研究通常是从单纯的本地化、全球化以及两者互动的角度研究集群升级问题,本文以基于本地化、区域化与全球化空间整合的集群升级为研究视角,综合运用产业经济学、经济地理学、区域经济学理论,论述基于多层空间整合的产业集群升级机理;在对产业集群本地化、区域化与全球化的高级化途径及其空间自然演化次序分析的基础上,分别提炼出内生型与外生型产业集群基于多层次空间协同整合的升级模式与路径。分析的结论拓展了地方产业集群升级的研究领域,为地方政府制定与实施相关升级政策提供思路与理论依据。 相似文献
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基于CLUE-S模型框架的土地可持续利用情景预测——以阳泉市郊区为例 总被引：3，自引：1，他引：3
土地持续利用是区域可持续发展的核心内容与重要基础,提高土地利用效率、优化土地资源配置是推动区域经济可持续发展的必要手段。土地利用规划在推动土地资源可持续利用方面发挥了重要作用。在现有土地利用数据的基础上,充分整合自然和社会因素的影响,全面考虑各土地利用类型的供需平衡关系,合理预测未来土地利用变化情景,特别是建立一个开放性的研究框架,是土地利用研究和规划实践中亟待解决的问题。本文以阳泉市郊区为例,提出简化的CLUE-S模型研究框架,探讨研究区不同发展路径下的土地利用变化情景,以期为土地利用规划提供决策依据。研究结果表明,在土地利用规划中,耕地优先原则、生态保护原则、效益提高原则依次为发展路径的先后选择顺序。较＂生态涵养＂及＂超速掠夺＂路径,＂均衡发展＂路径安排耕地18131.57hm2,安排建设用地14069.40hm2,可以满足阳泉市郊区在未来15年内粮食自给率上升27个百分点,国内生产总值年均增幅达到13%的用地需求,为最适宜发展情景。 相似文献
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A direct approach to path planning of a 2-DOFs (Degrees of Freedom) spherical robot based on Bellman?s dynamic programming (DP) is introduced. The robot moves in an environment with obstacles and employs DP to find optimal trajectory by minimizing energy and preventing obstacle collision. While other path planning schemes rely on pre-planned optimal trajectories and/or feedback control techniques, in this approach there is no need to design a control system because DP yields the optimal control inputs in a closed loop (feedback) form. In other words, after completing the DP table, the optimal control inputs are known for every state in the admissible region and the robot can move toward the final position without colliding with obstacles. This enables the robot to function well in semi- or even non-observable environments. Results from several simulated experiments show that the proposed approach is capable of finding an optimal path from any given position/orientation towards a predefined target in an environment with obstacles within the admissible region. The method is very promising compared to other path planning schemes. 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2023,360(6):4378-4398
Dynamic path planning for mobile robots is an urgent issue that needs to be solved because of the growing use of mobile robots in daily life and industrial operations. This work focuses on avoiding moving obstacles in dynamic situations. The computational effort required by some current algorithms makes them difficult to utilize for path planning in dynamic situations whilst the computational effort required by other methods makes them simple yet prone to local minima. In this paper, an improved simulated annealing (SA) algorithm for dynamic path planning is proposed. To reduce its computational effort, the initial path selection method and deletion operation are introduced. Simulation results show the improved SA algorithm outperforms other algorithms and provides optimal solutions in static and dynamic environments. 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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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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形象资源的建设与维护是当代公共机构必须面对的使命,是组织影响力和发展空间的重要组成部分。而将组织的形象资源转化为形象资产进行管理则是新的理论及实践探索,其理论主要借鉴自无形资产计量方法和智力资本管理理论。文章诠释了形象资产管理的核心概念与内涵,思考了相应的建设路径,在理论解析基础上,将建设视野聚焦于国立科研机构这一"国有资产+科技共同体"的专有类型,期望提炼出将该类型机构的形象资源转化为形象资产进行管理的路径特征。文章以中科院形象资产体系的架构和工作规划清单的先期探索为案例,希望能为国立科研机构形象资产管理体系建设提供管理方法与推进路径的参考。 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