基于改进A^(*)算法的桥式起重机吊装路径规划

针对传统A^(*)算法规划路径拐点多而造成桥式起重机运行时间长、稳定性差的问题,提出了相关改进方法。首先找出A^(*)算法规划路径中所有可以相连的2个路径节点,然后通过迪杰斯特拉算法搜索得出最少拐点数量的路径。针对桥式起重机在复杂三维环境下无法得到适合工程应用的吊装路径问题,采用将三维环境信息降维至二维环境信息处理的方法,结合改进后的A^(*)算法提出了规划三维吊装路径的方法。根据实际工程应用下桥式起重机的运行特性,将z轴路径长度、二维平面路径长度和路径拐点数量作为评判吊装路径优劣的影响因子。最后引入B样条曲线对平面路径平滑处理,得到了光滑无拐点的平面运行路径,提高了起重机运行时的稳定性和作业效率,Matlab路径仿真结果证明了本文方法的可行性。

移动式起重机吊装路径智能规划方法研究

移动式起重机的吊装路径规划(Path Planning of Mobile Crane,PPMC)是吊装活动的重要支撑,而当前吊装规划通常依据项目经理或吊车操作员的经验,难以适应施工现场环境的动态性和复杂性。为了提高移动式起重机的吊装规划成效,对其路径规划问题进行了重新定义与建模,提出了基于RRT(Rapidly-exploringRandomTree)寻径算法的智能规划方法,即C(Configuration)空间预优化—RRT算法改进—路径后处理的优化框架和对应的具体优化策略。并通过案例测试验证了优化策略的可行性和有效性。这有利于移动式起重机路径规划改善效果,提高效率。

基于视觉的起重机吊装规划系统解决方案

起重机吊装方案制定过程中,针对吊装场景重建以及吊装路径规划问题,本文利用视觉传感装置直接获取作业环境的场景信息,然后,根据三维场景信息,利用蚁群优化算法获取吊装路径,且可通过权重调整选择不同条件的最优路径,生成最终吊装路径,从而为吊装方案中的路径规划提供解决方案,极大提升吊装工程施工的自动化、智能化水平。