Application of A* Algorithm for Real-time Path Re-planning of an Unmanned Surface Vehicle Avoiding Underwater Obstacles

This paper describes path re-planning techniques and underwater obstacle avoidance for unmanned surface vehicle(USV) based on multi-beam forward looking sonar(FLS). Near-optimal paths in static and dynamic environments with underwater obstacles are computed using a numerical solution procedure based on an A* algorithm. The USV is modeled with a circular shape in 2 degrees of freedom(surge and yaw). In this paper, two-dimensional(2-D) underwater obstacle avoidance and the robust real-time path re-planning technique for actual USV using multi-beam FLS are developed. Our real-time path re-planning algorithm has been tested to regenerate the optimal path for several updated frames in the field of view of the sonar with a proper update frequency of the FLS. The performance of the proposed method was verified through simulations, and sea experiments. For simulations, the USV model can avoid both a single stationary obstacle, multiple stationary obstacles and moving obstacles with the near-optimal trajectory that are performed both in the vehicle and the world reference frame. For sea experiments, the proposed method for an underwater obstacle avoidance system is implemented with a USV test platform. The actual USV is automatically controlled and succeeded in its real-time avoidance against the stationary undersea obstacle in the field of view of the FLS together with the Global Positioning System(GPS) of the USV.

An Evolutionary Real-Time 3D Route Planner for Aircraft

A novel evolutionary route planner for aircraft is proposed in this paper. In the new planner, individual candidates are evaluated with respect to the workspace, thus the computation of the configuration space is not required. By using problem-specific chromosome structure and genetic operators, the routes are generated in real time, with different mission constraints such as minimum route leg length and flying altitude, maximum turning angle, maximum climbing/diving angle and route distance constraint taken into account.

Balance Between Jobs and Housing from Perspectives of Real Estate Development and Management and Urban Planning

Jobs-housing balance is the balance between employment and housing. Its philosophy has a long history and development process in urban planning. The concept of jobs-housing balance generally refers to that the number of employed people is roughly equal to the number of occupants within a certain range. This kind of balance is conducive to reducing the commuting time and the change of transportation mode on the way that the employed people spend at work. The realization of jobs-housing balance not only helps to optimize the structure between residence and employment in the region but also is conducive to improving the work enthusiasm and work efficiency of the employed in the region and reducing the commuting costs of workers in the region. In addition, the relegalization of jobs-housing balance also has a certain impact and effect on alleviating the traffic congestion and improving the environment of the region. In summary, the realization of jobs-housing balance has a multi-faceted impact on the development of a city, and promoting the balance between occupation and housing is conducive to promoting the development of the city. The realization of jobshousing balance involves many areas. In this article, In this article, the development history of jobshousing balance is sorted out from perspectives of real estate development and management and urban planning, and its development enlightenment is discussed.

Real-time accurate hand path tracking and joint trajectory planning for industrial robots(Ⅰ)

Previously, researchers raised the accuracy for a robot′s hand to track a specified path in Car-tesian space mainly through increasing the number of knots on the path and the number of the path′s segments, which results in the heavier online computational burden for the robot controller. Aiming at overcoming this drawback, the authors propose a new kind of real-time accurate hand path tracking and joint trajectory planning method. Through selecting some extra knots on the specified hand path by a certain rule and introducing a sinusoidal function to the joint displacement equation of each segment, this method can greatly raise the path tracking accuracy of robot′s hand and does not change the number of the path′s segments. It also does not increase markedly the computational burden of robot controller. The result of simulation indicates that this method is very effective, and has important value in increasing the application of industrial robots.

双延迟深度确定性策略的AUV路径规划控制

为了在复杂未知环境中提升水下机器人的实时控制精度,提出一种基于双延迟深度确定性策略的水下机器人路径规划控制方法。在没有环境先验知识的情况下,通过在线测量使用双延迟深度确定性策略算法计算水下无人机的连续控制输入。考虑洋流随机高斯模型,引入一种综合奖励函数,并且提出一种基于阶跃强化学习的六自由度动力学水下无人机自适应运动规划和避障技术。仿真结果表明提出方法能够有效实现位置环境下的高精度实时控制,并且具有一定的泛化能力。

Real-time accurate hand path tracking and joint trajectory planning for industrial robots(Ⅱ)

Previously, researchers raised the accuracy for a robot′s hand to track a specified path in Cartesian space mainly through increasing the number of knots on the path and the segments of the path. But, this method resulted in the heavier on line computational burden for the robot controller. In this paper, aiming at this drawback, the authors propose a new kind of real time accurate hand path tracking and joint trajectory planning method for robots. Through selecting some extra knots on the specified hand path by a certain rule, which enables the number of knots on each segment to increase from two to four, and through introducing a sinusoidal function and a cosinoidal function to the joint displacement equation of each segment, this method can raise the path tracking accuracy of robot′s hand greatly but does not increase the computational burden of robot controller markedly.

客户分级优先的即时配送路径规划方法

为了使即时配送企业能以较低的成本提高配送准时性,从而维护并发展高价值客户,首先,针对即时配送客户的特点改进RFM模型,基于已有数据使用DBSCAN算法进行客户聚类,根据聚类结果使用GBDT算法构建客户分级预测模型对即时配送客户进行分级预测。在此基础上,以即时配送的固定成本、变动成本及客户超时点种类、数量为优化目标,构建基于客户分级优先的即时配送路径优化模型,再设计遗传算法对该模型进行求解。最后,以沈阳市某一站式冷链即时配送企业为对象进行实例分析。结果显示,相比该企业原配送方案,应用客户分级优先的即时配送路径规划方法规划后的方案在配送总成本仅提高4.8%的情况下,高价值、潜在高价值客户超时点数量由6减少为2,且超时点均为边缘客户,同时配送总时间减少了7.3%,验证了该方法的有效性。采用该配送路径规划方法,企业的配送成本虽然会小幅增加,但因配送准时性提升,可以更好地维护高价值客户,同时发展潜在高价值客户向高价值客户转变,进而保持或提高长期收益。

虚实坐标智能匹配与自适应三维轨迹规划

针对数字孪生增材修复任务中,物件仿真与真实坐标对应困难、三维轨迹误差较大的问题,提出虚实坐标智能匹配与自适应三维轨迹规划方法。采用图像分割方法获取实际场景下物件的分割图像,通过最小外接矩形预估物件真实坐标,仿真端据此执行旋转与平移操作,调整仿真物件的模型位置,实现坐标智能匹配;为最小化虚实坐标误差,设计基于Attention的多尺度残差UNet图像分割模型,利用多尺度残差模块获取物件多尺度特征,通过Attention策略增强网络对位置信息的描述。三维轨迹规划部分,设计融合特征高度的自适应分层算法,减少分层高度偏移,缩减阶梯误差;根据分层结果进行轮廓提取、填充,生成三维轨迹。结果表明,坐标匹配误差小于1mm,三维修复轨迹规划质量较高。

一种建筑设计方案模型融入实景三维的方法

为提升城市建设规划审批过程中对重要建筑方案三维模型比选的直观性和便利性,弥补传统三维规划审批系统的不足,本文基于SuperMap iDesktop软件平台,通过将虚拟建筑方案设计模型、无人机航摄实景三维模型以及审批用地红线进行数据融合,展示用地红线范围内设计模型建成后与周边环境匹配的效果,并制作全方位飞行视角的浏览视频,更好地还原建筑设计意图,逼真展示建筑方案实际建成后的效果,所见即所得,为规划评审提供直观准确的真三维可视化辅助,提升三维辅助规划审批的效率和水平。

一种融合改进A^(*)算法与改进动态窗口法的文旅服务机器人路径规划

为满足复杂环境下文旅服务机器人路径规划算法搜索的导向性、静态环境下全局路径的最优性和动态环境下实时避障的安全性的需要,提出了一种基于改进A^(*)算法与动态窗口法相融合的算法。首先,在传统A^(*)算法的基础上,采用更精确的搜索邻域选取策略,并引入障碍物占用栅格率来量化地图信息,动态调节启发函数和权重系数;其次,引入安全距离概念,提出一种三次折线优化方法,剔除冗余节点和拐点,以提高路径的平滑性;针对狭窄通道环境,提出一种自适应圆弧优化方法,使路径更符合机器人的运动学约束。通过加入动态障碍物垂直距离代价函数,有效减少机器人与动态障碍物的冲突和碰撞风险;最后,将改进A^(*)算法与动态窗口法相融合,选取关键路径点作为动态窗口法的临时目标点,分段使用动态窗口法进行局部实时路径修正。实验结果表明,该融合算法同时具备搜索导向性、全局路径最优性和动态避障能力,能够安全快速到达目标点,具有一定的应用价值。

基于深度学习的机器人局部路径规划方法

为了将视觉信息融入到机器人导航过程中,提高机器人对各类障碍物的识别率,减少危险事件的发生,设计了基于二维CNN及LSTM的局部路径规划网络。提出了基于深度学习的局部路径规划方案。利用机器人视觉信息及全局路径信息推理产生机器人在当前时刻完成避障导航任务所需转向角度;搭建了用于对规划器核心神经网络进行训练和验证的室内场景;提出了以路径总长度、平均曲率变化率及机器人与障碍物之间的距离为性能指标的路径评估方案。实验表明:该方案在仿真环境及真实场景中均体现了较优秀的局部路径生成能力。

煤矿井下掘进机器人路径规划方法研究

针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘进机器人与巷道环境的碰撞检测模型,并使用层次包围盒法进行虚拟环境碰撞检测,形成巷道边界受限下的避障策略。考虑到掘进机器人形体大小且路径规划过程目标单一,在传统SAC算法的基础上引入后见经验回放技术,提出HER-SAC算法,该算法通过环境初始目标得到的轨迹扩展目标子集,以增加训练样本、提高训练速度。在此基础上,基于奖惩机制建立智能体,根据掘进机器人运动特性定义其状态空间与动作空间,在同一场景下分别使用3种算法对智能体进行训练,综合平均奖励值、最高奖励值、达到最高奖励值的步数以及鲁棒性4项性能指标进行对比分析。为进一步验证所提方法的可靠性,采用虚实结合的方式,通过调整目标位置设置2种实验场景进行掘进机器人的路径规划,并将传统SAC算法和HER-SAC算法的路径结果进行对比。结果表明:相较于PPO算法和SAC算法,HER-SAC算法收敛速度更快、综合性能达到最优;在2种实验场景下,HER-SAC算法相比传统SAC算法规划出的路径更加平滑、路径长度更短、路径终点与目标位置的误差在3.53 cm以内,能够有效地完成移机路径规划任务。该方法为煤矿掘进机器人的自主移机控制奠定了理论基础,为煤矿掘进设备自动化提供了新方法。

融合改进Dijkstra算法和动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在智能制造车间的全局路径规划和局部动态避障问题,提出一种融合改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法,对传统Dijkstra算法的路径进行平滑优化,使得路径轨迹更加平滑,动态改变DWA算法中速度评价权重函数,提高避障效率。仿真结果表明,改进Dijkstra算法路径平滑优化后,平均路程缩短比例为0.65%,平均偏航角震荡次数减少了67.70%,改进后的DWA算法运行路程缩小9.68%,路径转折次数降低了33%,运行时间缩短3.88%。基于改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法提出一种融合算法,仿真和样机实验结果表明:面对静态、动态障碍物,机器人运行线速度平缓,轨迹光滑,角速度波动明显,证明机器人运动稳定,实时调整方位,具有良好的避障能力。并且多次机器人循环定点实验中机器人纵向(X轴方向)平均误差≤30 mm,横向(Y轴)平均误差≤30 mm,定位精度满足工业需求。

基于全局优化的列车自动驾驶实时规划算法

[目的]针对现有城市轨道交通列车自动驾驶中目标速度规划算法运算量大、运算时间长而无法实时应对突发状况时线路限速临时改变的问题,提出一种基于全局优化的目标速度实时规划算法,实时生成规划速度曲线。[方法]依据列车当前位置、当前速度、运行前方线路限速等条件,首先通过逐点计算的方式生成最短用时规划速度曲线;接着调整牵引、制动级位使列车保持匀加速/减速运行,优化列车运行的舒适度指标;并结合调整最高限速段的巡航速度减少不必要的牵引和制动时间,优化列车运行的能耗指标,最后输出列车规划速度曲线。[结果及结论]仿真结果表明,采用该算法实时生成的规划速度曲线满足了安全、准时和精准停车等基本约束条件,相比传统规划算法,提高了列车的运行舒适度,降低了列车运行能耗;同时,也可以有效应对突发状况时线路限速临时改变的情况,实现多个运行指标的优化。

面向智能敏捷卫星的自主任务规划与调度

针对卫星机动能力提升和场景需求更加复杂的实际,设计了一种面向智能敏捷卫星的启发式调度方法。基于智能敏捷卫星系统,给出了调度问题的模型化描述;在此基础上,给出了滚动调度的自主任务规划调度框架,并基于系统延时指令和实时指令两个工作模式,在调度时机决策上分别采用混合触发机制和动态触发机制,并在调度算法上分别采用基于规则和优先级的启发式算法。另外,为了验证模型与算法在实际星上环境的表现,在板卡硬件上完成调度系统的设计与实现,并进行仿真实验,用以测试硬件系统的调度效果和延迟时间。

车间物流车实时配送方案规划研究

针对生产过程中人工参与度高、岗位加工工时波动较大和产线拥堵情况较多的生产车间,在物料消耗无规律的情况下,传统基于经验的物料配送方案难以快速、精准地补给缺料岗位。为提高上述车间的物流配送效率,提出一种车间物流车实时配送方案规划方法。基于车间数字孪生监测系统获取到的实时数据,为每个生产岗位划分岗位配送优先级,并基于优先级得出备选配送序列,再使用A*算法搜索最短的配送路径。通过实例分析可知,相比传统配送方案,所提方案规划时间更短、配送成本更低,验证了所提方法的可行性和优越性。

基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划研究

针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提出一种非线性能量因子优化算法在搜索和开发之间的更新比例,提高全局搜索性能;最后,引入动态窗口法提高机器人实际运行路径的平滑程度,构造结合全局路径的动态窗口评价函数以改善动态窗口法前瞻性不足的问题。实验结果表明,所提方法可以兼顾实时避障和路径最优的需求。

实景三维技术在村庄规划中的应用——以河池市小龙村为例

实景三维技术具有数字化描述与表达立体化、真实化、实体化特征,可视化程度高,使地理空间信息数据得以真实还原,契合新时期国土空间规划发展要求。本文从规划编制流程的角度,以河池市小龙村为例,梳理了实景三维技术在村庄规划调研、编制、规划后续的管理与实施以及公众参与全流程的应用,以新技术赋能实用性村庄规划,为实景三维技术在国土空间规划领域的运用拓展提供参考。

基于虚拟仿真预测的服务机器人路径规划研究

针对遥操作服务机器人受网络时延影响造成控制信号传输中断的问题,提出了一种虚拟仿真预测平台对遥操作系统中主从两端机器人进行运动预判,提高遥操作服务机器人的控制准确度。对服务机器人建立孪生模型,实现了虚实机器人的深度融合,能够有效反映真实机器人的多维信息。为服务机器人系统建立了人机交互界面,实现了对机器人的实时控制与状态显示。利用机器人的正逆运动学模型,实现了虚实机器人同步控制和轨迹实时映射。采用快速扩展随机树算法(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)实现了复杂约束下的无碰撞路径规划。通过实验验证了设计的人机交互界面能够准确控制机器人的运动,RRT算法能够规划出使机器人避开障碍物并到达目标点的路径,真实机器人能跟随孪生模型的运行轨迹实现避障。

论虚实空间融合的元宇宙城市

人类社会已开始进入虚实融合的元宇宙时代,但城市规划学界对元宇宙的讨论较少,还未就元宇宙城市的概念、影响和趋势达成共识,不利于规划师把握数字化机遇。文章首先回顾了虚实空间的相关理论,并从空间视角解析了虚实空间融合的过程,包括要素耦合、活动融合与场景融合。其次,在概念化元宇宙城市方面进行尝试,提出城市虚实融合化转型的优势与“跨时空”特征,以及元宇宙城市的空间构成框架,包括综合生活单元、专业生产空间、休闲场所与灵活的交通空间,解析了这些空间的演化趋势与分布特征。最后,从发展定位、空间利用、产业发展、城市治理等层面提出系列元宇宙城市的规划策略。