检索结果-南通市图书馆

基于改进A^(*)算法和动态窗口算法的自动导引小车轨迹规划

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计算机应用 2022年第S1期42卷 347-352页

作者：彭斌王力杨思霖兰州理工大学机电工程学院兰州730050 浙江亚龙智能装备集团股份有限公司浙江温州325000

针对应用于复杂仓储环境的自动导引小车(AGV)轨迹规划问题,提出了一种结合改进A^(*)算法和动态窗口算法(DWA)的混合算法,命名为IA^(*)-DW混合算法,以提高AGV在复杂仓储环境中的轨迹规划能力,保证AGV在复杂环境中安全且高效率地运行。该... 详细信息

针对应用于复杂仓储环境的自动导引小车(AGV)轨迹规划问题,提出了一种结合改进A^(*)算法和动态窗口算法(DWA)的混合算法,命名为IA^(*)-DW混合算法,以提高AGV在复杂仓储环境中的轨迹规划能力,保证AGV在复杂环境中安全且高效率地运行。该算法的主要原理是使用加权欧氏距离优化传统A^(*)算法的启发函数,并提出一种拐点识别算法去除路径冗余节点,改进后的A^(*)算法与传统A^(*)算法相比在完成相同任务时轨迹拐点数可减少57.14%;利用改进的A^(*)算法完成全局路径规划工作,保证规划的路径全局最优,接着结合动态窗口算法完成局部路径规划。仿真实验结果表明:IA^(*)-DW混合算法较传统算法更适合用于复杂环境的AGV路径规划。

关键词：轨迹规划自动导引小车 A^(*)算法动态窗口算法

改进A^(*)与动态窗口算法的移动机器人路径规划

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计算机仿真 2023年第3期40卷 447-452页

作者：徐微汤俊伟张驰纺织服装智能化湖北省工程研究中心湖北武汉430200 武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200

针对移动机器人存在的多个目标位置进行点对点路径规划的问题,对传统的A^(*)算法进行了改进,同时结合模拟退火算法来对多个目标位置实现全局最优的路径规划。进一步针对移动机器人的避障问题,结合多目标规划算法对动态窗口算法进行改进... 详细信息

针对移动机器人存在的多个目标位置进行点对点路径规划的问题,对传统的A^(*)算法进行了改进,同时结合模拟退火算法来对多个目标位置实现全局最优的路径规划。进一步针对移动机器人的避障问题,结合多目标规划算法对动态窗口算法进行改进,在完成实时动态路径规划的同时避免未知障碍物占据全局路径,实现局部避障的功能。仿真结果表明,提出的改进算法能够有效地缩短路径距离,实现障碍物的实时避障,证明了改进方法具有较高的实用性。

关键词：模拟退火算法动态窗口算法动态路径规划

基于膜计算和粒子群的煤矿移动机器人动态窗口算法研究

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工矿自动化 2020年第11期46卷 46-53页

作者：兰世豪韩涛黄友锐徐善永安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000

针对煤矿移动机器人采用传统动态窗口算法在复杂环境中规划路径时存在路径规划不合理、规划速度慢和实时性较差等问题,提出了一种基于膜计算和粒子群的煤矿移动机器人动态窗口算法。利用粒子群中的随机性和膜计算的分布式并行计算能力... 详细信息

针对煤矿移动机器人采用传统动态窗口算法在复杂环境中规划路径时存在路径规划不合理、规划速度慢和实时性较差等问题,提出了一种基于膜计算和粒子群的煤矿移动机器人动态窗口算法。利用粒子群中的随机性和膜计算的分布式并行计算能力对传统动态窗口算法进行优化,将动态窗口算法中的煤矿移动机器人速度限制空间转换为坐标空间,将煤矿移动机器人的速度坐标看作粒子位置,将速度采样方式从均匀等分采样变为随机采样,并将采样粒子均匀分配到各基本膜中,利用膜间交流和膜内粒子更新机制对粒子进行评价和更新,不断迭代输出最优速度,煤矿移动机器人根据连续时间段间隔内输出的最优速度进行路径规划。仿真结果表明,该算法通过基于膜计算和粒子群算法对煤矿移动机器人的速度限制区域进行优化,提高了速度采样的随机性和规划路径的合理性;与传统动态窗口算法相比,该算法在降低规划步数和每步评价次数的同时,可缩短7%~10%的规划路径长度和9%~32%的规划时间,并可适应含U型障碍物的特殊环境。

关键词：煤矿移动机器人路径规划动态窗口算法膜计算粒子群 MCPSO-DWA 避障 U型障碍物

基于自适应动态窗口改进细菌算法与移动机器人路径规划

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智能系统学报 2023年第2期18卷 314-324页

作者：蒲兴成谭令重庆邮电大学自动化学院重庆400065 铜陵学院数学与计算机学院铜陵244061

针对移动机器人在复杂环境下的路径规划问题,提出一种新的自适应动态窗口改进细菌算法,并将新算法应用于移动机器人路径规划。改进细菌算法继承了细菌算法与动态窗口算法(dynamic window algorithm,DWA)在避障时的优点,能较好实现复杂... 详细信息

针对移动机器人在复杂环境下的路径规划问题,提出一种新的自适应动态窗口改进细菌算法,并将新算法应用于移动机器人路径规划。改进细菌算法继承了细菌算法与动态窗口算法(dynamic window algorithm,DWA)在避障时的优点,能较好实现复杂环境中移动机器人静态和动态避障。该改进算法主要分三步完成移动机器人路径规划。首先,利用改进细菌趋化算法在静态环境中得到初始参考规划路径。接着,基于参考路径,机器人通过自身携带的传感器感知动态障碍物进行动态避障并利用自适应DWA完成局部动态避障路径规划。最后,根据移动机器人局部动态避障完成情况选择算法执行步骤,如果移动机器人能达到最终目标点,结束该算法,否则移动机器人再重回初始路径,直至到达最终目标点。仿真比较实验证明,改进算法无论在收敛速度还是路径规划精确度方面都有明显提升。

关键词：复杂环境机器人细菌算法自适应动态窗口算法参考路径局部动态避障路径规划

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一种考虑机器人转向离心力的动态窗口算法

机床与液压 2020年第5期48卷 68-72页

作者：任工昌吴梦珂刘朋陕西科技大学机电工程学院陕西西安710021

在移动机器人的相关技术中,局部路径规划技术是一项关键技术。对于自主配送机器人在配送某些易碎物品或是对运动较为敏感的物品时,为了保证被运输物品的安全性,在路径规划中还要考虑到机器人车体的离心力大小。动态窗口算法是局部路径... 详细信息

在移动机器人的相关技术中,局部路径规划技术是一项关键技术。对于自主配送机器人在配送某些易碎物品或是对运动较为敏感的物品时,为了保证被运输物品的安全性,在路径规划中还要考虑到机器人车体的离心力大小。动态窗口算法是局部路径规划的一种常用算法,针对经典动态窗口算法不能兼顾到机器人在运动过程中的离心力大小,提出了改进的动态窗口算法。在经典动态窗口算法的目标函数中加入离心力的评价项,防止机器人在转向过程中离心力过大导致车体运行不稳定。实验表明:当目标函数中离心力评价项占比更重时,机器人运行的转向半径更大,多数情况下沿直线运行,且在整个导航过程中离心力的最大值更小。

关键词：移动机器人动态窗口算法转向离心力局部路径规划速度空间目标函数

改进A*算法和动态窗口法的移动机器人路径规划研究

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改进A*算法和动态窗口法的移动机器人路径规划研究

作者：李长庚重庆理工大学

学位级别：硕士

移动机器人自主导航技术处于当前科学研究领域的前沿,在生活、生产和军事等方面都有着广泛的应用。而路径规划是移动机器人实现自主导航的关键技术之一,可分为环境信息已知的全局路径规划和根据传感器获得环境信息的局部路径规划。在实... 详细信息

移动机器人自主导航技术处于当前科学研究领域的前沿,在生活、生产和军事等方面都有着广泛的应用。而路径规划是移动机器人实现自主导航的关键技术之一,可分为环境信息已知的全局路径规划和根据传感器获得环境信息的局部路径规划。在实际应用中,由于场景复杂多变,单独使用全局路径规划或局部路径规划难以满足实时性和完备性的要求。因此,本文结合全局路径规划和局部路径规划实现了一种基于改进A算法和改进动态窗口法的混合路径规划,以得到更优的路径规划效果。在全局路径规划方面,本文针对传统A算法搜索耗时长、转折角度大以及规划出的路径曲率不连续等问题,提出了一种改进A算法。首先,将一种双向交替搜索策略引入传统A算法,正向和反向路径列表各自以对方列表中的当前路径点为目标点交替搜索路径直至相遇,提高了算法的搜索效率。然后,采用指数衰减的方式对启发函数进行加权,克服了双向交替搜索A算法的缺点。最后,引入了筛选关键路径点函数,减少路径中的冗余点,有效减小了路径转折角度,并通过贝塞尔曲线对筛选后的路径拟合,得到平滑路径。在局部路径规划方面,本文针对传统动态窗口算法存在容易陷入局部最优和对复杂环境缺乏灵活性的缺点,提出了一种改进动态窗口算法。该方法将模糊控制与传统动态窗口算法结合,设计了一个两输入三输出的模糊控制器,实时控制动态窗口法轨迹评价函数中目标方位角评价函数、障碍物间隙评价函数和速度评价函数的权重,提高了算法对不同动态场景的适应性。基于上述两种算法,本文实现了一种基于改进A算法和改进动态窗口算法的混合路径规划方法,解决了全局路径规划无法避开动态障碍物以及局部路径规划容易陷入局部最优的问题。为验证该方法的有效性,通过MATLAB平台搭建多组仿真实验场景,进行了静态环境和动态环境的仿真实验,验证了混合路径规划方法的可行性。并且,基于Gazebo平台搭建了模拟真实物理环境的仿真实验,对混合路径规划方法的有效性做了进一步验证。最后,利用Turtlebot3 waffle pi实验平台构建了实际场景地图,并验证了移动机器人利用该混合路径规划方法在静态、动态环境下进行路径规划的有效性和可行性。综上所述,本文针对传统A算法的不足,通过改进A算法提高了算法规划路径效率并得到了更平滑的全局路径;针对传统动态窗口算法的不足,提出改进动态窗口法增强了算法对不同动态场景的适应性;在此基础上,实现了基于改进A算法和改进动态窗口法的混合路径规划方法,以完成复杂动态环境下的路径规划任务。仿真实验结果和实际实验结果表明,本文所提出的混合路径规划方法能解决复杂动态场景中的路径规划问题,于移动机器人自主导航研究有借鉴意义。

关键词：移动机器人路径规划 A*算法双向交替搜索策略动态窗口算法模糊控制器 Turtlebot3 waffle pi

融合A^(*)蚁群和动态窗口法的机器人路径规划

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电子测量与仪器学报 2023年第2期37卷 28-38页

作者：赵倩楠黄宜庆安徽工程大学电气工程学院芜湖241000 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室芜湖241000

针对蚁群算法在全局路径规划时无目的搜索、收敛慢和规划的路径不平滑等问题,本文提出了一种融合A^(*)蚁群和动态窗口法(dynamic window algorithm,DWA)的平滑路径规划方法。首先,对于传统蚁群算法,利用改进A^(*)算法非均匀分配初始信息... 详细信息

针对蚁群算法在全局路径规划时无目的搜索、收敛慢和规划的路径不平滑等问题,本文提出了一种融合A^(*)蚁群和动态窗口法(dynamic window algorithm,DWA)的平滑路径规划方法。首先,对于传统蚁群算法,利用改进A^(*)算法非均匀分配初始信息素,解决算法初期搜索无目的问题;给出算法自定义的移动步长和搜索方式,提高路径寻优效率;修改转移概率函数中的启发函数值并增加障碍物影响因子,在避免死锁现象的同时加快收敛速度;采用二次路径优化策略,使得路径更短更平滑;其次在动态窗口法的评价函数中引入动态避障评价子函数,提高路径的安全性。仿真实验结果表明,改进A^(*)蚁群算法较传统蚁群算法可减少8.75%的路径长度和59%的转折点数,融合优化动态窗口法后,移动机器人既能保证在静态环境下规划出全局最优的路径,又能实现动态环境下的路径规划,有效躲避环境中出现的动态障碍物。

关键词：蚁群算法动态窗口算法动态障碍物路径规划移动机器人

基于±3σ正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

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控制与决策 2021年第12期36卷 2861-2870页

作者：包汉祝海涛刘迪哈尔滨工程大学机电工程学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学船舶工程学院哈尔滨150001

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及... 详细信息

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.

关键词：移动机器人路径规划正态概率区间融合算法动态窗口算法机器人操作系统平台

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融合改进蚁群和DWA的移动机器人路径规划

机械设计与制造 2023年第6期388卷 289-295页

作者：熊君丽黄华毅广东科学技术职业学院广东珠海519090 华南师范大学广东广州510000

针对传统蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优且动态规划能力弱等缺陷,提出一种融合改进蚁群和动态窗口算法(DWA,Dynamic Window Approach)的路径规划方法,解决移动机器人全局路径优化以及局部动态避障路径规划问题。在分析传统蚁群算... 详细信息

针对传统蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优且动态规划能力弱等缺陷,提出一种融合改进蚁群和动态窗口算法(DWA,Dynamic Window Approach)的路径规划方法,解决移动机器人全局路径优化以及局部动态避障路径规划问题。在分析传统蚁群算法路径规划原理及优缺点的基础上,通过引入初始栅格转移规则、改变信息素更新方式、删除冗余节点、圆切障碍顶点等方法,提高蚁群算法的收敛速度、规划路径的平滑度以及安全可靠度;进一步在改进蚁群算法中引入DWA进行局部路径规划,实现机器人的动态避障。对比仿真结果表明,所提改进算法在路径长度、迭代次数、收敛时间以及路径平滑度、安全可靠度等性能指标上较传统算法均有所提高。

关键词：蚁群算法动态窗口算法路径规划动态避障