基于RRTConCon算法的船舶装配拆卸高斯采样路径规划

船舶舱室内的零部件在进行装配拆卸时,需要依据正确可行的路径进出装配体,通常采用路径规划的方法确定拆装路径。针对RRTConCon算法是采用随机采样的方法选取位姿点,在解决船舶舱室内狭窄通道的路径规划上效率不高的问题,提出了一种基于高斯采样的RRTConCon算法(RRTGaussion),采用高斯分布函数进行分区采样:在大的开阔区域设置较少的采样点,在复杂区域或狭窄通道设置较多的采样点,然后进行局部规划,找出拆装路径。通过在虚拟环境中对该算法进行仿真验证,结果表明,该算法在解决船舶舱室中狭窄通道的路径规划问题上效率高于RRTConCon算法。     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

  目的  为了解决无人艇编队在智能航行时全局路径规划与局部自主避碰问题,提出基于改进快速搜索随机树(RRT)算法的无人艇编队路径规划技术。  方法  针对无人艇编队形状稳定问题,在RRT算法扩展环节提出一种非严格保形修正向量与非严格保形控制圆区域,使搜索树有朝着严格保形坐标点生长的趋势;针对突发障碍物与非严格保形规划点碰撞问题,在RRT算法碰撞检测环节提出可调节避碰圆区域与障碍物修正向量,使无人艇安全避碰并最大程度地保持队形稳定。  结果  结果显示,无人艇编队在该算法作用下表现出了良好的保形性能,并能对突发障碍物进行有效的避碰。  结论  该算法效能高、稳定性强、路径规划质量高,在实际工程应用中具有重要的意义。     

基于RRT算法的无人艇航线重规划方法

针对利用随机方式进行采样,RRT算法在解决无人艇航线重规划时存在规划效率低、航线不平滑、难以保证结果最优等问题,提出基于RRT算法的无人艇航线重规划方法,根据任务空间中新增障碍物的位置,对初始随机树进行分割,得到残余随机树;利用具有一定偏置概率的RRT算法在残余随机树的基础上进行航线规划;最后对规划的航线进行平滑处理,以广州港、大连港、天津港附近水域为基础建立航线规划任务空间,进行仿真实验,结果表明：基于RRT算法的无人艇航线重规划方法可行,当新增障碍物出现在初始航线1/2处时,相比于传统的RRT算法,分割RRT算法的航线重规划平均耗时缩短了30%以上,航程缩短了13%以上;此外,当新增障碍引起任务空间结构变化较大时,航线重规划耗时将显著增加。     

基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法研究

以高速航行的无人艇迅速规划出较优的局部避障路径为目标,提出一种基于改进双向RRT的无人艇局部路径规划算法。针对传统双向RRT算法随机性过强,规划的路径往往曲折较多的问题,对每一个新延伸的节点施加转角约束。针对传统双向RRT算法两棵树经常不能平滑连接的问题,在主动连接点施加转角约束及距离约束。还提出了一种新的动态步长策略。仿真结果表明,用改进算法规划的路径质量更好,算法收敛时间更短。     

基于改进RRT算法的无人艇编队路径规划技术

[目的]为了解决无人艇编队在智能航行时全局路径规划与局部自主避碰问题,提出基于改进快速搜索随机树(RRT)算法的无人艇编队路径规划技术。[方法]针对无人艇编队形状稳定问题,在RRT算法扩展环节提出一种非严格保形修正向量与非严格保形控制圆区域,使搜索树有朝着严格保形坐标点生长的趋势;针对突发障碍物与非严格保形规划点碰撞问题,在RRT算法碰撞检测环节提出可调节避碰圆区域与障碍物修正向量,使无人艇安全避碰并最大程度地保持队形稳定。[结果]结果显示,无人艇编队在该算法作用下表现出了良好的保形性能,并能对突发障碍物进行有效的避碰。[结论]该算法效能高、稳定性强、路径规划质量高,在实际工程应用中具有重要的意义。     

基于约束RRT算法的船舶管路自动布置技术

船舶管路布置的路径受到工艺、规范、美观和习惯等多个约束,且管路布置是多解问题,路径选择具有一定的随机性.为此,提出基于多个约束的快速扩展随机树(RRT)算法,并应用于船舶管路布置.首先,对RRT算法增加随机采样点概率、随机采样点位置、路径点位置和特定路径探索方式约束优化,减少算法随机性和提高算法鲁棒性;其次,从管路与障碍物的距离、管路初始路径点数量、管路长度和管路方向进行约束优化;最终,在三维平台上实现船舶管路的自动布置应用,并取得良好效果.     

复杂水域环境中无人艇航行规划方法研究

针对复杂水域环境中无人艇自主航行应用需求,重点解决复杂水域环境建模与路径规划问题。依托电子海图上已知的环境信息,进行无人艇初始路径规划。在常规导航设备应用基础上设计出激光雷达感知系统,获取水域未知环境信息,构建更加完备的水域环境。使用快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划,实现快速高效的可航路径的求解。将滚动窗口规划策略应用到航行规划过程中,适应无人艇在动态不确定复杂水域环境中的自主航行。     

交互式水域环卫机器人的避障路径规划算法

为使交互式水域环卫机器人（Interactive Water Sanitation Vehicle，IWSV）在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物，提出一种将基于采样的快速搜索随机树（Rapidly-exploring Random Tree，RRT）算法与速度障碍模型相结合的路径规划算法。利用双目摄像头基于视差定位法获取水域动态障碍物的位置坐标，利用IWSV搭载的感应元件获取其自身与障碍物的相对方位角，基于速度障碍法计算可成功避开障碍物的移动角度调整范围，对更优的RRT*算法中的随机采样过程进行进一步优化，得到改进的避障路径规划算法。考虑实际应用场景，引入抗积分饱和比例积分微分控制（Proportional Integral Differential Control，PID Control）法使航向控制器的控制效果更为精准有效。在实景测试时避障路径规划算法存在稳健性，基于到达时间（Time of Arrival，TOA）定位法进行仿真分析。仿真试验结果表明，该路径规划算法比RRT算法和改进前的RRT*算法路径规划效果更优，可靠性更好，可在较短时间内避障并得到较优移动路径。在实景测试时基于TOA的Chan算法更加符合定位估计需求，且IWSV本体感应装置的噪声测算宜在10 m以内。     

基于干涉矩阵的拆卸序列规划算法研究

为解决拆卸序列规划理论算法存在的求解空间过大的问题,提出一种基于干涉矩阵的规划算法。该算法用于涉矩阵和干涉图来表现装配体零部件间的约束关系,通过对干涉矩阵的分析处理,简化干涉图,生成拆卸序列,达到了缩减求解空间的目的,保证了算法同工程实际的一致性,提高了实际应用和软件编程的能力。     

中大型无人水面舰艇及编队协同发展分析

  目的  为解决无人艇（USV）在开阔水域的多目标避碰问题,以中型无人艇为对象,开展基于国际海上避碰规则（COLREGS）的局部路径规划算法研究及应用探索。  方法  在快速扩展随机树（RRT）算法的基础上,提出虚拟障碍线方法加载COLREGS海事规则约束, 以满足开阔水域避碰路径规划的应用需求。针对RRT算法不考虑速度维度的问题,引入速度障碍算法（VO）,提出VO-RRT融合算法并给出最危险障碍物策略,以此解决多目标条件下的实时避碰问题。  结果  仿真及实船试验的结果表明,所提算法实时性较好,路径重规划耗时均在50 ms以内,且规划出的避碰路径符合COLREGS海事规则中的第6,8及13～18条相关避让要求,可有效应对开阔水域下的多目标避碰问题。  结论  所提方法的规则遵守性、实时性及安全性较好,具有较高的实用价值。