为了完成对电力杆塔运行状态的有效监测与故障诊断,要求无人机规划最优三维航线。文章基于快速探索随机树(rapidly exploring random trees,RRT)算法,提出一种启发策略的无碰撞三维航线规划方法,该方法集成启发式搜索策略进行代价函数设...为了完成对电力杆塔运行状态的有效监测与故障诊断,要求无人机规划最优三维航线。文章基于快速探索随机树(rapidly exploring random trees,RRT)算法,提出一种启发策略的无碰撞三维航线规划方法,该方法集成启发式搜索策略进行代价函数设计,加速算法收敛,确保航线最优。在仿真环境与实际场景下的实验结果表明,同传统的RRT与改进的RRT*算法相比,本方法针对电力杆塔所规划的无碰撞三维航线,具有稳定可靠的最短路径长度,能够满足智能监测的应用需求。展开更多
基于单树随机树搜索算法(Single directional rapidly-exploring random tree,single-RRT)和双树随机树搜索算法(Bi-directional rapidly-exploring random tree,bi-RRT),对7R机械臂的避障达点运动规划展开系统研究。基于single-RRT算...基于单树随机树搜索算法(Single directional rapidly-exploring random tree,single-RRT)和双树随机树搜索算法(Bi-directional rapidly-exploring random tree,bi-RRT),对7R机械臂的避障达点运动规划展开系统研究。基于single-RRT算法进行避障达点运动的数值仿真和实物样机试验。提出一种新的bi-RRT算法,结合末端姿态调整和关节自运动来生成目标树。并利用7R机械臂的解析逆解,生成目标位形。传统的bi-RRT算法只给定了一个目标位形,而新算法中目标点树根是由一群目标位形组成。在给定的障碍物环境中,机器人自动选择某一合适的位形作为目标节点来引导搜索树最有效地生长。通过数值仿真,验证该方法的优越性。利用Matlab和C++的混合编程和OpenGL开发了7R机械臂避障达点运动规划仿真软件。利用该软件,对基于bi-RRT的7R机械臂避障达点运动规划进行虚拟样机的试验研究。展开更多
通过在快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree)算法的基础上融入状态-时间空间(state-timespace)的思想,使改进后的算法能够有效地处理动态环境中的航迹规划问题。仿真试验首先采用四元素法建立航天飞行器的六自由度动力学模型...通过在快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree)算法的基础上融入状态-时间空间(state-timespace)的思想,使改进后的算法能够有效地处理动态环境中的航迹规划问题。仿真试验首先采用四元素法建立航天飞行器的六自由度动力学模型,在三维空间中验证该算法搜索高维空间的能力。其次运用改进的算法在动态环境中进行航迹规划试验,证明了该算法的有效性。展开更多
路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规...路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规划算法,具有建模时间短、搜索能力强、方便添加非完整约束等优点。介绍了快速扩展随机树算法的基本原理与性质,并从单向随机树扩展、多向随机树扩展、其他改进等方面概括了算法的研究现状。最后,展望了算法未来的研究方向与挑战。展开更多
针对多关节机械手路径优化问题,提出一种改进快速搜索随机树(Rapidly-exploring random trees,RRT)优化算法。利用标准RRT算法规划初始可行路径,根据路径长度与路径安全性计算出该路径代价。在后期搜索树生长过程中,中间目标点并非随机...针对多关节机械手路径优化问题,提出一种改进快速搜索随机树(Rapidly-exploring random trees,RRT)优化算法。利用标准RRT算法规划初始可行路径,根据路径长度与路径安全性计算出该路径代价。在后期搜索树生长过程中,中间目标点并非随机采样,而是选择能使当前路径代价低于其之前路径代价的节点,同时对该节点进行距离检测,避免产生过于密集的节点集。为加快搜索树向未知区域的扩充速度,从最近节点向中间目标点扩充过程中,采用一种贪婪启发式扩充算法:节点以一定步长循环扩充,直至扩充到达目标节点或产生不连通节点。最后对6自由度检修机械手进行路径规划仿真试验,结果表明相对于标准RRT算法,规划路径的质量得到大幅提高。展开更多
文摘为了完成对电力杆塔运行状态的有效监测与故障诊断,要求无人机规划最优三维航线。文章基于快速探索随机树(rapidly exploring random trees,RRT)算法,提出一种启发策略的无碰撞三维航线规划方法,该方法集成启发式搜索策略进行代价函数设计,加速算法收敛,确保航线最优。在仿真环境与实际场景下的实验结果表明,同传统的RRT与改进的RRT*算法相比,本方法针对电力杆塔所规划的无碰撞三维航线,具有稳定可靠的最短路径长度,能够满足智能监测的应用需求。
文摘基于单树随机树搜索算法(Single directional rapidly-exploring random tree,single-RRT)和双树随机树搜索算法(Bi-directional rapidly-exploring random tree,bi-RRT),对7R机械臂的避障达点运动规划展开系统研究。基于single-RRT算法进行避障达点运动的数值仿真和实物样机试验。提出一种新的bi-RRT算法,结合末端姿态调整和关节自运动来生成目标树。并利用7R机械臂的解析逆解,生成目标位形。传统的bi-RRT算法只给定了一个目标位形,而新算法中目标点树根是由一群目标位形组成。在给定的障碍物环境中,机器人自动选择某一合适的位形作为目标节点来引导搜索树最有效地生长。通过数值仿真,验证该方法的优越性。利用Matlab和C++的混合编程和OpenGL开发了7R机械臂避障达点运动规划仿真软件。利用该软件,对基于bi-RRT的7R机械臂避障达点运动规划进行虚拟样机的试验研究。
文摘通过在快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree)算法的基础上融入状态-时间空间(state-timespace)的思想,使改进后的算法能够有效地处理动态环境中的航迹规划问题。仿真试验首先采用四元素法建立航天飞行器的六自由度动力学模型,在三维空间中验证该算法搜索高维空间的能力。其次运用改进的算法在动态环境中进行航迹规划试验,证明了该算法的有效性。
文摘路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规划算法,具有建模时间短、搜索能力强、方便添加非完整约束等优点。介绍了快速扩展随机树算法的基本原理与性质,并从单向随机树扩展、多向随机树扩展、其他改进等方面概括了算法的研究现状。最后,展望了算法未来的研究方向与挑战。
文摘针对多关节机械手路径优化问题,提出一种改进快速搜索随机树(Rapidly-exploring random trees,RRT)优化算法。利用标准RRT算法规划初始可行路径,根据路径长度与路径安全性计算出该路径代价。在后期搜索树生长过程中,中间目标点并非随机采样,而是选择能使当前路径代价低于其之前路径代价的节点,同时对该节点进行距离检测,避免产生过于密集的节点集。为加快搜索树向未知区域的扩充速度,从最近节点向中间目标点扩充过程中,采用一种贪婪启发式扩充算法:节点以一定步长循环扩充,直至扩充到达目标节点或产生不连通节点。最后对6自由度检修机械手进行路径规划仿真试验,结果表明相对于标准RRT算法,规划路径的质量得到大幅提高。