改进RRT-Connect与DWA算法的巡检机器人路径规划研究

针对传统RRT-Connect算法在密集复杂环境中路径规划效率低、动态避障效果差等问题,提出一种改进RRT-Connect与DWA融合算法。该算法通过改进采样策略、动态步长优化和碰撞检测引导随机树生长;在随机树中采用贪心策略和角度约束优化路径。基于巡检机器人建立运动学模型,通过速度采样空间生成轨迹簇;建立模糊逻辑系统自适应调整DWA算法评价函数的权重系数,将全局最优路径点融入DWA算法中实现全局最优路径和实时避障。仿真结果表明,在油气站场密集复杂环境中,改进RRT-Connect算法较传统算法路径缩短约27.09%,平滑度提高约84.6%,碰撞距离提高约18.75%;改进融合算法路径减少约2.97%,平滑度提高约78.8%,碰撞距离提高约30.6%,验证了提出算法的有效性。

融合目标检测与DWA算法的AGV路径

针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dynamic Window Approach)局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航,使AGV叉车在未知环境或局部环境信息未知的环境中能快速识别目标位置并完成路径规划到达目标位置。实验结果表明,相较于改进前方法,文中所提方法在路径长度、耗费时间以及AGV叉车航向误差方面均有良好表现,路径长度平均减少12%,耗费时间平均减少约5%且AGV航向与目标航向的平均误差在5°以内。所提方法提高了AGV叉车在未知环境中的工作效率以及工作灵活性。

融合改进Bi-RRT和DWA算法的无人机动态路径规划

为解决无人机在复杂环境中的避障问题,提出一种融合改进Bi-RRT和DWA的无人机动态路径规划算法。通过设置启发式函数、动态步长和安全距离改进Bi-RRT算法,提升全局路径的搜索效率和安全性;之后,修剪路径中的冗余路段并对修剪后的路径进行插值与平滑操作获得全局最优路径;对DWA修正障碍物距离评价函数并引入目标点距离评价函数,提升局部预测轨迹评分的准确性;然后,实时输出速度指令控制无人机跟踪全局最优路径并实现局部动态避障。仿真实验表明,改进Bi-RRT算法生成的路径更短更平滑、安全性更高且规划时间更少;在同时存在动、静态障碍物的复杂环境中,所提融合算法能控制无人机精准地跟踪全局最优路径并高效地完成局部动态避障。

基于改进DWA的四轮差速移动底盘模型算法研究

针对四轮差速移动底盘在路径规划中遇到的局部最优问题以及目标不可达到的问题,提出了一种改进的动态窗口法(dynamic window approach,DWA)。在传统DWA算法的基础上对评价函数进行了改进,针对局部最优问题,引入预碰撞评价函数,能够使移动底盘在移动过程中提前避开位于移动底盘和目标点之间的障碍物以及凹型障碍物;针对目标不可达问题,改进航向评价函数的权重系数,将航向角评价函数权重系数设为随移动底盘与目标距离减小而增大的权重函数,能够有效解决目标不可达问题。改进后的DWA算法可通过新的评价函数规划出更为合理高效的移动路径。通过对改进DWA算法进行MATLAB仿真实验验证表明,改进后的DWA算法具有良好的效果,保证了四轮差速移动底盘良好的避障性能。

改进A^(*)与ROA-DWA融合的机器人路径规划

为了解决机器人路径规划中传统A^(*)算法和动态窗口法(DWA)存在的遍历节点较多、冗余点较多以及路径不平滑,缺乏全局引导,易陷入局部最优以及安全性低等问题,提出融合改进A^(*)算法和随机避障动态窗口法(ROA-DWA)的路径规划算法.该算法通过启发式函数的权重调整、Floyd算法、冗余点删除策略、静态和动态障碍物分类处理和速度自适应因子等方式来提高搜索效率,减少路径长度和拐点数量,将已知障碍物对路径的影响最小化,大幅提高动态避障效率,使得机器人在平稳到达目标点的同时还提升了机器人的安全性,更好地适应复杂的动态和静态环境.实验结果表明,该算法具有较好的全局最优性和局部避障能力,在大型地图中展现出更好的优势.

基于蚁群与DWA融合的移动机器人动态路径规划

路径规划算法是移动机器人研究的关键环节,针对传统蚁群算法搜索效率慢及无法实时避障的问题,提出了将改进的蚁群算法与DWA融合的动态路径规划方法。首先,改进蚁群算法中的状态转移概率和信息素更新规则,来提高蚁群算法的搜索速度;其次,采取路径优化策略,提高全局路径的平滑度;然后,在DWA的评价函数中添加全局路径融合子函数和障碍物安全阈值来提高移动机器人的动态避障能力。仿真实验结果表明,改进算法在路径拐点次数上较传统蚁群算法提高了75%,且能够实时检测未知障碍物并成功躲避。证明改进算法在复杂的动态环境下,路径的搜索性能、平滑度及动态避障方面都有明显的改进。

基于DWA算法的配网作业机器人避障路径规划

配网作业机器人运行环境中存在不同大小的障碍物,作业过程中会出现路径冗余问题,导致配网作业机器人避障能力差,为此提出基于DWA算法的配网作业机器人避障路径规划方法。根据机器人质量、车轮半径和轮间距信息构建机器人运动学模型,描述机器人在不同时刻的位姿;确定机器人作业空间,结合起点与目标点位置构建局部地图,约束机器人运动范围;设计DWA算法的速度向量空间,多采样机器人速度,获取限速区域,在该区间内生成多条待选择的路径;利用方向评价、障碍物距离评价和速度评价3个子函数组成DWA评价函数,分别对子函数做归一化处理,选取评价值最高的路径作为最优避障规划路径。实验结果表明,该方法在简单和复杂的作业环境下均能准确避障,且路径最短。

基于改进ACO-DWA算法的轮式植保机器人避障路径研究

山地非标准果园内大型植保机械通行性差,小型轮式植保机器人有广阔的应用前景。为解决因果园枝叶郁闭所造成的视觉信息误判,作业地形复杂所造成的机器人避障不及时等问题,提出了一种基于改进ACO-DWA算法的轮式植保机器人路径规划算法。首先通过激光雷达获取果园环境信息,应用体素化网格法精简点云密度,利用栅格法分割地面点云,采用K-means算法提取机器人行间通行区域;再结合植保机器人的运动学模型及作业规范约束,采用基于模型预测算法(SBMPO)生成一系列待选轨迹集合;然后采用改进的ACO-DWA算法,将机器人的通行成本融入搜索节点的目标函数,根据环境地图在线进行路径规划;最后,利用MATLAB R2021仿真平台和机器人ROS操作系统分别进行了仿真验证和实景布置试验。试验结果表明,该方法可以明显改善机器人在果园复杂场景下的通行能力,算法路径规划效果和运行效率明显提高。

基于改进A*与DWA算法的农业机器人路径规划

针对农业机器人出入农机库的动态路径规划问题,提出一种融合改进A*算法与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的农业机器人路径规划方法。引入障碍物密度系数优化A*算法的启发函数,提出一种基于引导点的双向A*算法搜索策略,利用Bezier曲线提高路径平滑度,提取Bezier平滑路径关键点作为DWA算法局部子目标点实现算法融合。仿真结果表明,改进A*算法路径搜索时间与Dijkstra算法和传统A*算法相比平均减少66.41%和44.19%,经Bezier平滑后路径长度与传统A*算法及平滑前相比平均缩短3.15%和3.71%。仿真实验证明,改进融合算法规划出的路径安全有效,随机避障效果良好,能满足农业机器人出入农机库的现实需求。

基于改进A^(*)和改进DWA相融合的AGV路径规划

为解决A^(*)算法对无人导引车(AGV)路径规划时存在的寻路时间长、路径不平滑等问题,提出一种改进A^(*)算法与改进DWA相融合的算法。将对数衰减函数同幂函数结合作为动态权重系数引入A^(*)算法,以此调节搜索的偏向性;设计了一种路径节点平滑处理算法以减少路径中的转折点。在DWA算法的评价函数中引入全局距离评价函数,使局部路径贴合全局路径;在加权系数的调控中引入双曲正切函数,使其自动调节分配权重因子。对融合改进后的两种算法进行仿真实验,结果表明,优化后的算法在平滑度、路径长度、搜索效率等方面都有明显改善。

改进A^(*)与DWA的室内服务机器人路径规划研究

鉴于全局规划无法规避动态障碍以及局部规划可能陷入局部最优的缺陷,提出一种基于服务机器人的改进A^(*)与DWA(dynamic window approach)融合的路径规划算法。针对传统A^(*)算法搜索速度较慢的缺陷,优化了评估函数;根据差速机器人运动模型,对搜索邻域进行了优化;针对传统A^(*)算法路径折线线段多等缺陷,引入新的避障策略,对路径进行折线优化以及曲线平滑;针对全局与局部规划的缺陷,融合改进A^(*)算法与DWA算法,根据全局路径关键节点分段应用动态规划算法,确保机器人能够实时避障。仿真实验证明,改进A^(*)算法的性能更好,其中关键节点减少了75%,转折次数减少了80%,路径长度减少了5.9%,搜索时间减少了46%。融合算法相较于单一的静态算法,能够通过随机障碍物,顺利到达终点。

融合A^(*)和DWA算法的移动机器人路径规划方法

本研究旨在解决自主移动机器人在点到点路径规划中面临的搜索效率低下、易陷入局部最优解以及对未知动静态障碍物处理不够实时的问题。为此,将改进A^(*)算法与改进DWA进行了有效融合。在改进的A^(*)算法中,我们引入了基于障碍率的权重因子和双向优化策略,以提升搜索效率并生成更加平滑的路径。同时,改进的DWA算法融入了两种新的障碍物评价函数,并通过调整权重系数有效地避免了局部最优解问题。通过将改进的DWA算法与改进的A^(*)算法结合,实现了对未知动静态障碍物的高效实时避障。仿真实验结果显示,提出的改进A算法与传统A算法以及文献[23]的改进算法相比,在四种环境下的表现表明:路径转弯次数分别平均减少了30.14%和18.16%,搜索空间分别减少了35.09%和15.21%,规划时间分别降低了82.36%和38.26%。进一步地,结合改进的DWA算法后,路径规划时间、路径长度和平均运动速度相比融合传统DWA算法和文献[23]的融合算法分别平均减少了37.46%和9.82%,减少了4.59%和3.63%,提高了53.49%和7.09%。

基于图优化DWA算法的智能分拣机器局部运动轨迹最优规划

智能分拣机器人最优运动轨迹规划对于分拣效率和自动化程度息息相关;研究将以智能分拣机器人为例,创新性对图优化动态窗口方法的局部运动轨迹规划算法进行了分析;该方法首先利用动态窗口方法获取多条轨迹,然后引入避障和增加全局路径、点间距、非完整动力学、加速度、速度等约束到每条运动轨迹,进而创建超图;最后,采用C++软件开源的一般图优化采样生成的运动轨迹,并完成运动轨迹评价,找到最优运动路径;图优化前后DWA的局部运动轨迹规划算法在竖向方向位置的估计误差值较大,最小差值和最大差值分别为0.02 m和3.25 m,对应的时间为345 s和697 s;图优化前后DWA的局部运动轨迹规划算法的估计误差稍微偏大,差值约为0.02 m/s;改进人工势场法的局部路径规划算法、改进时间弹性带的局部路径规划算法的目标运动轨迹重合度依次为72.68%和68.25%;研究设计的图优化DWA的局部运动轨迹规划算法能够更好地实现对障碍物的合理避让,与目标运动轨迹重合度为89.25%;研究成果有效解决了智能分拣机器人最优运动轨迹规划存在的规划效率低等问题,为实际移动机器人的移动控制技术的开发提供新的可能。

基于RRT*算法和DWA算法的分层结构路径规划策略

为优化复杂动态环境下路径规划问题,提高路径搜索效率,缩短路径规划时间,提出一种基于改进RRT*算法和DWA算法的分层结构路径规划策略;该路径规划分层结构由全局路径规划层和局部路径规划层组成,全局路径规划层根据已知静态障碍物信息利用改进RRT*算法进行全局路径规划;当路径中出现未知动态障碍物时,根据规划策略将启用局部路径规划层,基于获取的动态障碍物信息,利用DWA算法进行局部路径规划;最终通过全局与局部路径规划策略相结合得到最终的可行路径;仿真实验结果表明:文章提出的分层结构路径规划策略在复杂动态环境中可以高效地完成路径规划任务。

基于HGS-IDWA算法的机器人路径规划研究

针对机器人路径规划问题,提出了融合饥饿游戏搜索(HGS)算法和改进动态窗口(IDWA)算法的优化思路。首先,利用HGS算法进行静态规划;其次,在动态规划阶段,针对传统DWA算法的路径选择不合理问题,引入新的目标函数以优化接近目标时的速度选择,在速度函数中加入障碍物数量以提升动态规划效率;最后,通过案例仿真与实地测试,分析机器人在规避动态障碍时获得的最佳路径。

基于DWA 算法的DAC 芯片译码电路设计

本文主要讲述了基于DWA算法的DAC芯片译码电路的设计过程,给出了具体的设计思路。在设计过程中,使用温度计码来降低数字码切换瞬间输出的模拟信号产生的噪声,使用DWA算法来避免将较大的工艺匹配误差带入到输出的模拟信号中,本设计可以用于解决由于工艺误差所导致的电流源失配的问题。本文以5位输入信号的DAC芯片开关控制信号生成电路为例,利用ModelSim和Quartus II软件对代码进行了仿真,验证了设计思路的实现效果,基本判断设计方案可行。

基于改进A-star与DWA相融合的移动机器人动态路径规划算法

A-star算法常用于移动机器人的全局路径规划,但在复杂场景中A-star算法存在耗时长、搜索节点过多、路径不平滑、不能避开环境中未知的障碍物等问题。针对于此,本文提出一种融合路径规划算法。首先,在A-star算法的基础上引入环境中的障碍物信息和搜索节点到起始位置的距离信息动态调节启发函数的权重,减少搜索节点数,提升A-star算法的性能;然后,利用自适应分段步长的高阶贝塞尔曲线对路径进行优化,减少转折点提升路径的平滑性;最后,将改进A-star算法规划的全局路径作为引导,将路径节点作为DWA算法的中间目标,实现全局路径规划和局部规划的融合,使移动机器人在找到全局最优路径的同时,能够避开环境中的未知障碍物,实现移动机器人的动态路径规划。仿真结果验证了该算法的有效性。

基于改进DWA算法的局部避障路径规划研究

文章针对传统动态窗口法(DWA)算法仅考虑智能车的静态障碍物和面对障碍物无法可靠绕开的缺点,提出一种改进DWA算法。该算法考虑动态障碍物、轨迹安全评估以及路径平滑和优化,实现更细致的局部路径规划;通过改进的评价函数,增加速度的采样范围来优化轨迹的评分,增强智能车对动态障碍物的搜索避障能力;基于MATLAB仿真平台,验证了改进的DWA算法可以更高效平顺地完成在动态障碍物环境下的局部路径规划。

融合改进A*和DWA算法的物流机器人自主导航及路径规划研究

本文提出了一种融合改进A*算法和DWA算法的物流机器人自主导航及路径规划方法。改进A*算法引入航向角策略和Floyd算法优化,生成平滑高效的全局路径;改进DWA算法引入全局路径因素和自适应窗口机制,实现实时避障与全局引导。实验结果表明,这种融合改进算法相比传统A*和DWA算法,任务完成率提高8.2%,平均用时缩短14.4%,平均能耗降低21.7%,显著提升了物流机器人在复杂动态环境中的导航性能。

基于改进DWA的移动机器人局部路径规划

针对DWA算法易陷入局部最优、路径平滑度不高和对环境适应度低等问题,提出一种自适应参数调整的改进DWA算法(IDWA)。通过引入角速度评价子函数和加速度评价子函数优化路径评价函数,并提出了基于障碍物位置信息的自适应参数调整算法。实验结果表明,改进后的DWA算法相比传统DWA算法在规划路径长度上缩短9.04%,时间上减少4.16%,速度抖振时间上减少78.57%,提高了算法的性能,能有效避免碰撞,生成更快、更短、更平滑的路径。