基于边界点云数据的3次B样条曲线拟合

点云边界特征线是指能够表达实物样件原始边界特征的测量点。边界不仅作为表达曲面的重要几何特征,而且作为求解曲面的定义域,对重建曲面模型的品质和精度起着重要作用。提出空间点云边界提取方法获取边界点云数据,然后通过"构造树型特征链"和3次B样条算法实现边界点云数据曲线拟合。

基于三次B样条曲线的叉车型AGV路径规划研究

针对工厂环境下叉车型AGV在沿给定参考路径运行时,因避障等问题产生的大幅度偏离参考路径的现象,将3次B样条曲线用于路径规划;规划路径在满足AGV运动学约束、最大曲率约束、起点和终点位姿等约束的条件下,使AGV以最短距离回到原参考路径;算法将路径规划问题转化为参数优化问题,将规划路径距离作为目标函数优化求解参数;算法最后使用Matlab针对直线和圆弧参考路径进行了仿真验证,结果表明文章算法能够在大偏差情况下,规划出一条最短路径,使AGV回到参考路径。

基于改进RRT-Connect算法的全局路径规划

针对RRT-Connect算法在复杂环境内的路径规划中存在探索性弱、收敛速度慢、冗余节点多、搜索路径较长等问题,提出一种改进的RRT-Connect算法。通过引入高质量随机点和动态步长的方法,提高了生成随机树的质量并减少了冗余节点数量;采用正向寻优和逆向贪婪的方式,改善了搜索路径较长的问题。实验结果表明,改进RRT-Connect算法平均路径规划时间缩短26.41%,平均路径规划长度缩短19.05%,平均路径规划节点个数减少41.91%,证明了改进RRT-Connect算法相比于原算法规划效率更高,规划时间更少,规划路径质量更优。

基于层次分析法的南极磷虾瞄准捕捞网口路径规划

为克服人工规划网口捕捞路线的主观性和滞后性,提高我国南极磷虾捕捞的自动化水平,设计了基于层次分析法的南极磷虾捕捞网口前进路线规划体系。在分析磷虾虾群体积反向散射强度数据图像获得磷虾的局部密度中心位置的基础上,以3次B样条曲线为路径规划器,构造磷虾虾群的路径簇。采用层次分析法建立路线评价模型,评价候选路线的优劣,以经济性和可控性为准则,以捕捞率、路径长度、平均曲率、拐点个数量化各个指标,构造路径择优体系,获得最优路径。在现有实测数据基础上的实验结果表明,本算法磷虾捕捞率为94.33%,比人工规划路线的捕捞率多了9.80%、规划路线平均总耗时为2.5 s,可以满足磷虾捕捞网口前进实时规划的要求,有利于实现瞄准捕捞,提高捕捞效率,降低人工成本。

基于双向同时无碰撞检测目标偏置RRT算法的路径规划方法

针对传统RRT算法在复杂环境中对不必要区域的搜索和路径规划的时间代价过高等问题,提出了一种双向同时无碰撞检测目标偏置快速扩展随机树算法——TNCG-RRT。该算法将B-RRT中的双向搜索策略和BIT中的启发式搜索融合作为文中的基础算法,引入神经网络的批量抓取数量决定一次采样的节点数目从而影响采样速度;然后,将正向树和反向树的扩展同时进行以加快路径搜索速度,通过对目标偏向策略中扩展顶点队列的改进和对采样区域的不断更新明确扩展方向,缩小随机树生长的范围;最后,利用3次B样条曲线使生成的路径趋于平滑。与B-RRT算法和BIT算法进行对比实验,实验结果表明:TNCG-RRT算法在路径生成时间上缩短4.5%,剪枝数增加80%,路径代价(即路径长度)缩短9%,证明了TNCG-RRT算法的有效性。