基于危险斥力场的车间AGV挂接路径规划算法研究

自动导航车辆(AGV)要实现物料的运输,需要通过车钩等装置挂接料车。在对车间AGV物流车的导航算法研究中,避障路径规划一直都是研究的重点。借鉴人工势场法和万有引力定律,使用危险斥力场对车间自动导航小车挂接工况中的道路和障碍物建立模型,考虑到AGV慢速行驶的特点,选择线性二自由度动力学模型对车辆建模,进一步分析AGV挂接过程中的约束条件,采用危险斥力场积分最小的“最安全”及兼顾快速的性能指标作为优化目标,建立最优控制问题数学模型,使用高斯伪谱法进行求解。求解结果和仿真分析验证算法的有效性,基于危险斥力场的车间AGV挂接路径规划算法能够规划出一条安全无碰撞的路径。

基于危险斥力场的自动驾驶汽车主动避撞局部路径规划

针对平直道路上碰撞交通事故的多发性和复杂性,借鉴人工势场理论思想,提出了一种基于危险斥力场的自动驾驶汽车主动避撞局部路径规划算法.该算法建立了算盘式道路和危险斥力场模型,根据算珠受到来自道路边界斥力、障碍物边界斥力和线性拉伸弹簧拉力共同作用达到的受力平衡状态,得到一个非线性方程组,用牛顿迭代法求解出一条能安全避开障碍物且符合汽车动力学性能要求的避障路径.仿真结果表明,该算法有效可行,且具有运算量小、实时性好、安全可靠的特点.

基于障碍物斥力场的汽车主动避撞系统

为提高汽车行驶安全性,设计了基于障碍物斥力场模型的汽车主动避撞系统,建立了道路算盘模型和驾驶员预瞄跟随模型,利用算盘模型可求解出避撞路径,使用驾驶员预瞄跟随模型可求解出汽车转向盘最优转角。通过动静态障碍物环境下的仿真试验表明,利用算盘模型规划出的路径平滑、安全、可跟踪;驾驶员预瞄跟随模型的路径跟随精度高,实现了汽车主动避撞。

基于斥力场的动态系统调制的避碰算法

为了提高机器人在动态未知环境下的适应性,提出了一种机器人实时避碰算法。首先,利用机器人与障碍物点云之间的欧式距离来计算人工势场法中的斥力场;然后,通过该斥力向量构造动态系统调制算法中的避碰调制矩阵;最后,通过该调制矩阵改变机器人的状态,从而使得机器人能够沿着障碍物的表面一定安全距离进行运动,进而避开障碍物并到达目标点。该算法直接利用障碍物的点云进行避碰,无需事先对环境进行描述,并且机器人与障碍物表面之间的距离值可以参数化。通过仿真验证了所提出的算法的有效性,分析了算法中的参数对于机器人运动路径的影响,以及其相比于传统的斥力场避碰算法所存在的优越性。

模拟在斥力与引力场中分子碰撞时能量转换和受力研究

根据磁性材料同性相斥的的特性,利用磁悬轨,观测在斥力与引力作用下分子碰撞时的受力情况和能量转换.用实验方法模拟了一对磁偶极子的相互作用力和势能随距离变化的规律.验证得到:分子作用远距离时,以引力势能为主;近距离时以斥力势能为主的结果.

改进A^(*)算法和人工势场法的路径规划

A^(*)算法存在折线路径多和搜索节点多的问题,人工势场(artificial potential field,APF)法存在局部最优和不可到达的问题,针对两种算法存在的问题进行了研究。利用欧氏距离与投影距离提出一种新的混合式启发函数,依据该函数对A^(*)算法的流程进行改进,减少A^(*)算法的搜索节点,提高搜索效率。利用新A^(*)算法生成的最优节点作为APF算法的局部目标点,辅助机器人摆脱局部最优点;通过加入机器人和目标点的位置关系改进势场函数,修改斥力的增益,优化斥力的生成方向。在改进的基础上将两种算法融合提出一种新的算法,利用APF法的势场函数引导A^(*)算法的搜索。从路径长度、避障效果、迭代次数对改进算法进行对比分析,仿真结果表明,提出的改进算法搜索效率高,实现避障的同时保证计算的路径最优。

基于改进人工势场算法的煤矿井下机器人路径规划

路径规划是煤矿机器人在煤矿井下狭小巷道空间中应用亟待解决的关键技术之一。针对传统人工势场(APF)算法在狭小巷道环境中规划出的路径可能离巷道边界过近,以及在障碍物附近易出现目标不可达和路径振荡等问题,提出了一种基于改进APF算法的煤矿机器人路径规划方法。参考《煤矿安全规程》有关规定建立了巷道两帮边界势场,将机器人行驶路径尽量规划在巷道中间,以提高机器人行驶安全性;在障碍物斥力势场中引入调节因子,以解决目标不可达问题;引入转角限制系数以平滑规划出的路径,减少振荡,提高规划效率,保证规划路径的安全性。仿真结果表明:当目标点离障碍物很近时,改进APF算法可成功规划出能够抵达目标点的路径;改进APF算法规划周期数较传统算法平均减少了14.48%,转向角度变化累计值平均减少了87.41%,曲率绝对值之和平均减少了78.09%,表明改进APF算法规划的路径更加平滑,路径长度更短,规划效率和安全性更高。

人工势场法的复杂光学曲面加工最优路径求解

加工路径对于复杂光学曲面表面质量与工件光学性能具有重要影响,为此,研究人工势场法的复杂光学曲面加工最优路径求解方法,提高加工质量,并满足实际应用需求。依据等残高条件,确定复杂光学曲面加工的刀位点;以该刀位点为人工势场法求解最优加工路径时的目标点;通过在人工势场斥力场函数内引入相对速度斥力势场,改进斥力场函数,利用引力势力场函数与改进斥力场函数,确定各刀位点的合力;依据各刀位点的合力决定刀具的进给方向,即复杂光学曲面的最优加工路径。实验证明:该方法的加工精度最高为98.15%,可有效确定复杂光学曲面的刀位点,完成最优加工路径求解;应用该方法加工的复杂光学曲面工件表面粗糙度较低,加工质量较高。

基于改进人工势场法的内河应急抢险船舶路径规划

针对应急抢险船舶在极端洪涝灾害时的路径规划问题,提出一种改进人工势场法的路径规划算法,实现内河应急抢险船舶的快速精准救援。由于传统人工势场法中存在局部极小点、目标不可达等影响应急抢险船舶救援的安全问题,通过改进斥力势场函数解决了船舶在靠近障碍物的救援点时的目标不可达问题;引入逃逸力避免了局部极小点问题。通过数值仿真试验对比验证,改进后的人工势场法能够帮助应急抢险船舶在复杂的内河航道环境中安全到达救援点。

改进人工势场法无人机脱离局部极小值问题

针对现有人工势场法在无人机路径规划应用过程中存在无人机陷入受力平衡,导致目标不可达,且当无人机陷入局部极小值时,该方法无法根据环境信息使无人机脱离力平衡点的问题,提出一种基于自膨胀系数改进的人工势场法。针对无人机陷入局部极小值的问题,建立自膨胀函数;当无人机陷入局部极小值时,针对无人机与目标点的距离为膨胀提供方向。通过改变自膨胀系数增大最近障碍物对无人机产生的斥力从而改变无人机受力形式,解决无人机陷入最优解的问题。仿真实验结果表明,改进后的人工势场法多次改变了无人机陷入最优点的情况,能够解决人工势场法无人机陷入局部极小值无法自主脱离的问题。

基于改进人工势场法的水下自主航行器路径规划

针对水下自主航行器(AUV)在水下复杂环境下的路径规划问题,提出改进人工势场法的路径规划算法。在传统人工势场法的基础上,提出考虑避障半径的斥力场函数方法,进一步优化规划路径。通过设置子目标点法和距离比较法,有效解决二维和三维空间下的局部最小值点问题和目标不可达问题。通过仿真对比验证提出的基于改进人工势场法的水下自主航行器路径规划算法的有效性。

战场环境侦察无人车避障算法的优化设计

为了避免由于战场环境的未知性和危险性造成作战人员伤亡,提出了一种战场环境侦察无人车避障算法。在人工势场法基础上,针对局部最小点问题提出了“米”字试走改进方法;针对目标点不可到达问题,提出了重新定义斥力场函数的改进方法。通过设计人工势场法和其他常用避障方法的对比性实验以及改进人工势场法与人工势场法的对比性实验,验证了改进人工势场法的可靠性和快速性,相较于其他避障方法对战场环境有更好的适用性。

基于改进入工势场算法的无入船路径规划

无人船的路径规划技术是保证无人船能够有效执行任务、独立自主完成路径跟踪、轨迹跟踪,并在航行中自动规避障碍物、优化航行路径的关键技术。针对无人船出港口的实际过程,主要解决传统的人工势场法存在的目标不可达问题和局部极小值问题,在Krogh算法的基础上提出了新的人工势场函数,并增加了逃逸力因数。无人船出港的仿真实验验证了改进人工势场算法的有效性,与传统人工势场法的对比结果表明,改进后的人工势场法应用于无人船的航行轨迹规划规避障碍物更加灵活,规划的航行轨迹更加符合实际航行需求。

基于改进人工势场法的井下救援机器人的路径规划研究

为使井下救援机器人能在路径相对最优的情况下快速到达目标点,基于传统人工势场法,通过改进斥力场函数,对机器人所受斥力进行分阶段处理并在局部极小值点时增加附加力;提出基于改进人工势场法的井下救援机器人的路径规划算法;利用MATLAB基于模型预测控制的路径跟踪仿真平台,对改进模型进行了验证.仿真结果表明,改进的路径规划算法安全有效地实现了井下救援机器人的局部路径规划.

基于改进人工势场法的局部路径规划

在无人驾驶车辆的路径规划中,传统人工势场法存在障碍物势场设置不合理和道路边界势场不完善的问题。因此,提出了一种基于行驶车速的可变边界斥力势场,其在增加道路边界斥力势场以保证车辆不会驶出道路边界的前提下,根据汽车当前行驶车速主动调节障碍物斥力势场大小,其中行人障碍物优化为直径为1 m的圆形斥力场、汽车障碍物设置为长短轴之比为2.5的椭圆形斥力场。实验结果表明:改进的人工势场法具有良好的路径规划能力,生成的路径曲率绝对值小于0.25 m-1,因此该算法不仅能满足路径规划的需求,还能保证路径的平顺性,综合性能优于传统势场法。

基于改进人工势场法的四旋翼无人机航迹规划算法

利用传统的人工势场法进行四旋翼无人机的航迹规划时,存在易陷入局部最小解的问题,从而使得四旋翼无人机不能按照预期要求到达目标位置,为了解决此问题,提出了一种改进的人工势场法。首先,在斥力势场函数中加入了航迹点和目标点之间的距离,同时引入了协调力,解决了传统人工势场法的极小值问题;其次,在三种U型槽障碍物环境中进行了所提算法的验证;最后,在相同的障碍物环境下与蚁群算法进行了规划的航迹对比。仿真结果证明了改进算法的有效性和优越性。

万有斥力及天体浮力原理概述

通过万有斥力原理阐述了太阳系天体运动的本质,并以万有斥力为基础建立了天体浮力原理。天体浮力原理揭示了天体量子化轨道半径、天体半径、质量、密度等相互之间的关系。论述立足于理论与实际相结合,通过对太阳系天体运动进行的大量验证,证明万有斥力及天体浮力原理是客观的量化理论。从而为客观认识天体运动的本质和掌握天体运动的规律提供了可能。

万有引力场中的Guass定理与stokes定理及其应用

从普遍矢量场的散度和旋度出发 ,并引入物体的负质量的概念 。

移动机器人自主动态避障方法

针对基于水流场的全向移动机器人动态避障过程中可能出现的避障失效和避障路径过长问题,提出了一种基于速度斥力场改进人工势场方法的全向移动机器人自主动态避障方法。详细分析基于水流场改进的人工势场法在动态避障过程中存在的移动机器人从障碍物前方绕过而引起的避障路径过长或避障失效问题;在基于水流场的人工势场避障方法中,根据移动机器人和动态障碍物的相对速度,引入速度斥力场,使得移动机器人从动态障碍物的后方通过,实现全向移动机器人的安全自主动态避障。通过仿真和室内避障实验,验证了所提自主动态避障方法的有效性和实用性。

基于改进融合蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法搜索盲目、全局性差及收敛慢等缺点,文中提出了一种改进融合蚁群算法。采用扩展后的Dijkstra算法对转移概率进行改进,扩展了搜索范围,并引入终点信息对初始信息素改进,增强了初期路径搜索的导向性;在启发函数中加入自适应因子与终点信息,提高算法的自适应性与收敛速度。同时,引入自适应挥发因子对信息素更新优化,增强全局搜索能力。为避免与障碍物边缘触碰,将改进的蚁群算法与斥力场融合,并采用B样条曲线对路径进行优化,得到连续平滑的最佳移动路径。通过试验将改进的融合蚁群算法与其他蚁群算法在不同环境下进行比较,结果表明:该算法在路径长度、收敛速度、触碰障碍物边缘次数和转弯次数方面都优于其他蚁群算法。