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基于免疫遗传算法的移动机器人实时最优路径规划

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中南大学学报（自然科学版） 2008年第3期39卷 577-583页

作者：陈曦谭冠政江斌中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

以具有精英保留的免疫遗传算法(Immune genetic algorithm with elitism,IGAE)和栅格法为基础,提出一种新的移动机器人最优路径规划方法。其步骤为:首先采用栅格法对机器人工作空间进行划分,建立给定环境中移动机器人的自由空间模型;每... 详细信息

以具有精英保留的免疫遗传算法(Immune genetic algorithm with elitism,IGAE)和栅格法为基础,提出一种新的移动机器人最优路径规划方法。其步骤为:首先采用栅格法对机器人工作空间进行划分,建立给定环境中移动机器人的自由空间模型;每个栅格用1个序号标识,并以路径上各栅格序号作为机器人路径的编码参数。然后,采用直角坐标和序号混合应用的方法产生初始种群,群体中每1个个体表示1条机器人路径,采用IGAE算法对种群进行优化,最终找出最优路径。为了保持种群初始化和遗传操作过程中个体所对应的路径的连续性和避障要求,在IGAE算法中引入删除、插入算子。计算机仿真实验结果表明,所提出的方法比基于全局收敛型遗传算法的路径规划方法更加快速和有效。

关键词：移动机器人最优路径规划免疫遗传算法精英保留策略插入算子删除算子

空间认知导向下利用分层强化学习的最优路径规划

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武汉大学学报（信息科学版） 2012年第11期37卷 1271-1275,1320页

作者：赵卫锋李清泉李必军武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市珞喻路129号430079

针对空间认知导向下模型驱动型路径规划和人们认知偏好多样性之间的矛盾,提出了一种基于分层强化学习的交互学习型路径规划方法。该方法将最优路径标准转换为路口处转向决策的瞬时奖励值,并通过预学习和实时学习两个阶段实现高效地发现... 详细信息

针对空间认知导向下模型驱动型路径规划和人们认知偏好多样性之间的矛盾,提出了一种基于分层强化学习的交互学习型路径规划方法。该方法将最优路径标准转换为路口处转向决策的瞬时奖励值,并通过预学习和实时学习两个阶段实现高效地发现总奖励值最大的最优路径策略。其中,预学习阶段自动发现子目标节点,并构建包含局部最优策略的子任务;实时学习阶段利用预定义策略实现高效的Q值更新,并根据Q值追溯最优路径。实验表明,该方法具有足够好的实时性和最优性。

关键词：空间认知最优路径规划分层强化学习预学习实时学习

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基于出行计划数据的最优路径规划方法

浙江大学学报（工学版） 2022年第8期56卷 1542-1552页

作者：徐维祥康楠徐婷北京交通大学交通运输学院北京100084 清华大学人文学院北京100084

现有基于交通流预测的路径规划方法大多使用历史或实时交通流数据,预测时效性有待提升.针对上述问题,提出基于出行计划数据的路径规划方法(RPTP).该方法能主动捕捉出行者的未来交通需求,为车辆提供更合理的出行路线.基于出行计划的思想... 详细信息

现有基于交通流预测的路径规划方法大多使用历史或实时交通流数据,预测时效性有待提升.针对上述问题,提出基于出行计划数据的路径规划方法(RPTP).该方法能主动捕捉出行者的未来交通需求,为车辆提供更合理的出行路线.基于出行计划的思想,设计基于出行计划数据的路径规划整体框架;构建基于出行计划路线数据的未来时段路网密度估计算法;采用空间堆叠的方式融合未来多时段路网密度,以此为依据改进D*Lite算法的启发函数.采用SUMO平台仿真验证,与静态路径规划方法(SPP)和滚动路径规划方法(RPP)进行对比分析.结果显示,在相同环境下RPTP方法能提高车辆的通行效率,缓解路网拥堵,有效验证了RPTP方法的优越性.

关键词：智能交通最优路径规划 D*Lite算法出行计划数据时变路网

复杂环境中基于人工势场优化算法的最优路径规划

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机器人 2003年第6期25卷 531-535页

作者：庄晓东孟庆春高云杨少军张继军齐勇中国海洋大学计算机科学系智能技术与系统实验室山东青岛266071

本文提出一种基于人工势场优化的路径规划方法 .把人工势场的路径规划结果作为先验知识 ,对蚁群算法进行初始化 ,提高了蚁群算法的优化效率 ;另一方面 ,机器人的路径也同时得到优化 ,克服了人工势场法的局部极小问题 .仿真实验结果表明 ... 详细信息

本文提出一种基于人工势场优化的路径规划方法 .把人工势场的路径规划结果作为先验知识 ,对蚁群算法进行初始化 ,提高了蚁群算法的优化效率 ;另一方面 ,机器人的路径也同时得到优化 ,克服了人工势场法的局部极小问题 .仿真实验结果表明 ,该方法在复杂环境中能有效地实现最优路径规划 ;并提供了一种把传统规划方法和统计优化相结合。

关键词：机器人最优路径规划人工势场法优化算法复杂环境移动机器人

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多段式自动泊车最优路径规划与仿真分析

系统仿真学报 2022年第2期34卷 385-395页

作者：王启明宗高强胥津铭上海理工大学机械工程学院上海200093

针对狭小平行泊车位的路径规划和泊车轨迹曲率不连续等问题,同时考虑避撞约束,提出了一种最优化多段式泊车路径规划方法。建立了车辆方向盘转速恒定时的车辆后轴中心运动轨迹方程;其次为保证车辆安全停车,建立了避障约束函数;设置泊车... 详细信息

针对狭小平行泊车位的路径规划和泊车轨迹曲率不连续等问题,同时考虑避撞约束,提出了一种最优化多段式泊车路径规划方法。建立了车辆方向盘转速恒定时的车辆后轴中心运动轨迹方程;其次为保证车辆安全停车,建立了避障约束函数;设置泊车路径后轴中心为控制点,以泊车空间最小、最终泊车姿态角最小等泊车指标求取路径最优解。通过Simulink与Carsim联合仿真搭建模型,仿真结果表明,基于此方法设计的泊车路径,在满足泊车安全的前提下,可实现快速、稳定狭小平行泊车位停车。

关键词：车辆工程自动泊车最优路径规划避撞约束五段式路径

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出行认知约束下的最优路径规划方法

测绘科学 2013年第3期38卷 157-159页

作者：张帅毅李永树刘刚西南交通大学地理信息工程中心成都610031

基于城市交通与城市形态结构的密切关系,本文探讨了环形城市形态下的城市交通网模型,并提出了结合大众出行认知特征的城市交通最优路径规划方法。为检验本文方法的有效性,利用成都市路网数据对本方法与传统路径规划方法进行了对比实验,... 详细信息

基于城市交通与城市形态结构的密切关系,本文探讨了环形城市形态下的城市交通网模型,并提出了结合大众出行认知特征的城市交通最优路径规划方法。为检验本文方法的有效性,利用成都市路网数据对本方法与传统路径规划方法进行了对比实验,结果表明本文方法所规划路径更适应实际状况,可有效地降低时间消耗、较好地符合层次空间推理机制。

关键词：交通地理信息系统出行认知最优路径规划

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一种用于最优路径规划的改进遗传算法

信息与控制 2006年第4期35卷 444-447页

作者：李擎张伟尹怡欣王志良北京科技大学信息工程学院北京100083

设计了一种专门适用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据最短路径问题的具体要求,将传统遗传算法中的编码、交叉、变异等操作均重新进行了定义,并且在进化过程中还能够自适应调节交叉和变异概率.仿真研究表明:改进的遗传算法具有较快... 详细信息

设计了一种专门适用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据最短路径问题的具体要求,将传统遗传算法中的编码、交叉、变异等操作均重新进行了定义,并且在进化过程中还能够自适应调节交叉和变异概率.仿真研究表明:改进的遗传算法具有较快的搜索速度和较高的搜索成功率,为实际车载导航系统中最优路径规划问题的解决提供了一种新方法.

关键词：最优路径规划车辆导航遗传算法

基于灰色马尔科夫的地铁火灾逃生最优路径规划及3D模拟

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重庆理工大学学报（自然科学） 2019年第8期33卷 118-123页

作者：张先华李政谭小慧王康首都师范大学信息工程学院北京100048 首都师范大学管理学院北京100048

地铁由于其空间的密闭性以及地下位置,在发生火灾时,救援及自救难度较大。火灾中最危险的因素是浓烟,影响视线且容易引起窒息,增加了地铁逃生的难度。为此,提出一种基于灰色马尔科夫预测模型的地铁火灾逃生路线规划,根据烟雾数据对地铁... 详细信息

地铁由于其空间的密闭性以及地下位置,在发生火灾时,救援及自救难度较大。火灾中最危险的因素是浓烟,影响视线且容易引起窒息,增加了地铁逃生的难度。为此,提出一种基于灰色马尔科夫预测模型的地铁火灾逃生路线规划,根据烟雾数据对地铁逃生路线进行最优规划。灰色马尔科夫预测模型结合灰色理论和马尔科夫链各自的优点,既保留了数据的总体趋势,又缩小了波动性较大的数据带来的误差,提高了整体的预测精度。利用灰色马尔科夫预测模型对烟雾浓度的变化进行预测估算,得到拟合度较高的数据序列,从而推荐最优逃生路径。通过结合实际数据的验证和3D模拟,表明所提出算法的预测精度较高,符合实际数据变化趋势,适用于地铁火灾场景。在虚拟地铁逃生3D模拟演习中,能实时规划逃生路径,最后的模拟效果验证了该方法的可行性。

关键词：地铁火灾灰色马尔科夫预测模型最优路径规划虚拟演习

基于混合遗传算法的机器人操作臂最优路径规划

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机械设计 2008年第12期25卷 34-35,58页

作者：倪厚强陈建新张志高朱兴龙扬州大学机械工程学院江苏扬州225009

针对目标物体在空间的位置和姿态确定的情况下,机器人操作臂如何选择一条满足关节转角约束,且使所有关节转动角度之和为最小的最佳路径这一问题,提出了一种将遗传算法与SWIFT算法相结合的混合遗传算法,用于冗余度机器人操作臂最优路径... 详细信息

针对目标物体在空间的位置和姿态确定的情况下,机器人操作臂如何选择一条满足关节转角约束,且使所有关节转动角度之和为最小的最佳路径这一问题,提出了一种将遗传算法与SWIFT算法相结合的混合遗传算法,用于冗余度机器人操作臂最优路径的规划,该算法具有全局最优。最后通过对YJP-Ⅱ机器人6自由度操作臂的仿真结果,验证了该算法的正确性和可行性。

关键词：冗余度操作臂转角约束最优路径规划遗传算法 SWIFT算法