改进人工势场法的多移动机器人路径规划

针对未知环境下多移动机器人系统的路径规划问题,提出了一种新型的改进人工势场法.在吸引力、排斥力的基础上,按照统一规则对具有碰撞危险的多个机器人增加一旋转力,使它们同时右转(或左转),解决了传统势场法中多移动机器人多次避障甚至避障死锁的问题.仿真结果验证了方法的有效性.     

多工序加工单元的移动机器人调度优化

为合理分配动力电池生产线容量确定单元中移动机器人的任务,优化机器人调度路径,提高调度效率,在考虑设备加工工时、物理位置等约束下,以最小化调度任务时间为目标,建立多工序加工单元单轨约束下多移动机器人调度模型,设计遗传算法并采用MATLAB进行求解,给出不同机器人分配方案下的目标函数值和收敛情况。结果表明,采用所提出的调度方法对单轨多机器人服务范围进行规划能够减少调度时间、提高调度效率。     

多处理器在移动机器人运动并行控制中的应用

本文介绍了一个使用多Transputer处理器网络和相关并行处理技术对YCR－Ⅰ型移动机器人的运动规划和系统进行控制，以及相关的一些设计方法和技巧。实践表明，对移动机器人的运动和控制的并行求解是可行的。     

基于粒子群优化的多路径规划方法研究

借鉴遗传算法求解多峰函数优化问题的思想,开展了基于粒子群优化的多路径规划方法研究.给出了多路径规划算法的基本思想和算法流程,讨论了算法中粒子群的多样化方法以及多种群的隔离进化策略,并针对多个仿真环境进行了仿真实验.仿真结果表明,本文设计的多路径规划算法能针对不同的环境模型进行环境划分,正确、有效地规划出多条运动路径.     

基于蚁群优化的AUV全局路径规划研究(英文)

路径规划是自主式水下潜器(AUV)导航研究的重要课题,AUV可用于未知环境如海洋空间探测.在大范围海洋环境中,应用蚁群优化原理对自主式水下潜器的全局路径规划问题进行了研究.引入栅格建模方法建立了蚁群可视图模型,设计了蚁群信息素更新规则;给出了蚁群全局路径规划的操作步骤;针对蚁群规划路径不平滑问题,设计了切割算予和插点算子.仿真实验结果表明,蚁群全局规划算法非常适合于求解复杂环境中的规划问题,规划时间短、路径平滑,其原型系统可应用于非结构化无人环境监测.     

基于改进NSGA-Ⅲ的船舶路径规划方法

针对船舶路径规划过程中存在多个目标的问题,将船舶路径规划转化为多目标优化问题,提出一种基于改进NSGA-Ⅲ的船舶路径规划方法。研究建立以船舶航路安全性、平滑度及航程为优化目标的数学模型,并设计改进NSGA-Ⅲ求解模型。在种群初始化过程中,引入一种基于有向无环图的种群初始化方法。在种群进化过程中,引入安全算子、平滑算子、最短路径算子及快速修复算子以提高算法收敛速度。试验结果表明,基于改进NSGA-Ⅲ的船舶路径规划方法提高了规划效率,能够得到较好的规划结果。     

基于改进人工蜂群进化算法的移动机器人路径规划与仿真分析

针对经典人工蜂群算法在机器人路径规划中易于陷入局部极值,且寻优过程收敛速度较慢等问题,提出了一种基于约束优化的改进人工蜂群算法.通过设计变异算子来增大极值在陷入局部最优时的跳出概率,提高机器人路径规划的收敛能力.在机器人路径规划上,对文中方法、遗传算法、A*算法以及经典人工蜂群算法进行性能评估.实验结果表明,文中方法能有效避免路径规划中的局部极值,减少机器人路径规划时间损耗,提高了路径规划效率.     

水面无人艇路径规划研究综述

水面无人艇近年来受到国内外专家学者越来越多的关注。为了总结分析USV现有路径规划方法及其优缺点,通过对USV路径规划研究进行分类综述和分析,从获取环境空间障碍物的方式,将USV路径规划分为基于海洋环境信息的全局路径规划和基于传感器信息的局部路径规划。总结基于各类研究方法的主要研究成果及其主要特点,剖析其存在的主要问题,阐明USV路径规划的研究思想和意义,提出USV路径规划今后可能的发展方向。     

战时舰载导弹配送路径规划模型构建研究

针对战时舰载导弹配送路径规划问题,考虑到战时舰载导弹配送时涉及到的多个因素,从动态规划、图与网络角度进行分析,建立了单参数、多参数和多始点、多终点的配送路径规划问题的数学模型,有效地对战时舰载导弹配送路径进行了优化.同时,运用MATLAB和LINGO对有关的实例模型进行求解验证,对战时舰载导弹配送中缩短配送时间、降低配送需要投入的保障力量、确保高效、快速、准确、及时完成配送任务有一定的理论参考价值.     

基于网格算法的多仿生机器鱼协调游动控制

在多仿生机器鱼实验平台上,针对多仿生机器鱼按次通过水中一个狭孔的问题,进行了多机器鱼协调控制的初步研究.基于对实验场景视频图像的处理和识别结果,提出了一种多机器鱼游动路径规划的网格算法,实现了多条机器鱼之间无碰撞、无路径干涉的快速游动规划.