概率地图UAV航线规划的改进型蚁群算法

采用蚁群算法对基于概率地图(PRM)的UAV航线规划问题进行研究。在概率地图对战场环境进行描述的基础上,对航线规划蚁群算法进行设计。针对基本型蚁群算法易于出现停滞现象以及搜索效率不高的特点,将再励学习(RL)机制引入到基本型蚁群算法中,提高了算法的搜索效率和求解精度。仿真结果表明该方法是一种有效的航线规划方法。

基于概率地图的军用飞行器航迹规划方法研究

提出了一种基于概率地图的航迹规划方法。文中所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。在此基础上设计的带权系数的航迹规划算法,可以通过改变权系数的值,实现在寻找较短的航线和寻找具有较小失败概率的航线之间进行权衡,以此反映规划者的主观意图。另外,此方法还能给出航迹的失败概率值,可以作为指挥决策时的一个评价指标。仿真实验证明,该方法能够获得满意的效果。

基于概率地图方法的无人飞行器快速航迹规划

在复杂大范围环境下,针对可自主导航的低空飞行无人飞行器,设计了一种基于概率地图方法(PRM)的快速规划方法。先采用启发式策略构造概率地图,通过局部规划算法检测路标地图连通性,再应用图搜索算法规划出路径,最后通过剖面规划等优化手段对航迹进行完善。试验表明该方法具有较高的效率和环境适应性,可在单处理器上进行有效的快速航迹规划。

基于改进概率地图的无人机实时避障研究

基于空间点采样的概率地图方法能够很好地表示出自由空间的连通性,该方法已在路径规划领域得到了成功的应用。但是,由于在由已得到的采样点基础上构造连通图时,需要检查图的边是否与障碍物发生碰撞,即进行相交检验,限制了概率地图的构造速度,难以满足在实际应用中的实时性要求。针对无人机路径规划问题,以等高线地图作为任务空间,提出了一种新的采样模型,在该模型框架下,依据适当的规则构造临近点集,便可以避免相交检验,提高了路径规划速度。

基于概率地图的低空突防威胁空间量化算法

威胁回避问题是TF/TA系统的核心问题,针对概率地图中空间威胁的量化问题,给出一种方便快捷的计算方法。首先在不考虑地形遮蔽情况下,给出雷达或者火力扫描边界点的计算方法。在此基础上考虑地形遮蔽情况下,利用地形通视图算法,确定雷达扫描盲区,实现基于概率地图低空突防威胁空间通视量化算法。仿真结果表明,该算法能够快速给出计算对雷达扫描盲区的界定范围,提高了计算效率,从而可以提高无人机进行低空突防的生存几率。

改进型概率地图航迹规划方法

针对在线航迹规划对时间和内存要求较高,提出一种基于遗传算法的改进型概率地图算法。该方法引入分层规划的思想,在离线航迹规划时,利用遗传算法找到最优初始航迹并建立航迹走廊,以此来缩小概率地图的规划空间。概率地图方法在缩小后的空间中建立概率地图,自由线路数量大大降低,同时使得在线航迹规划搜索范围减少,时间缩短。仿真实例表明,该方案比传统PRM更能满足在线航迹规划的要求。

一种基于概率地图的移动机器人最优期望时间目标搜索

在基于概率地图的移动机器人目标搜索规划中,目标在工作环境中的存在概率通常被设置为服从离散均匀分布,进而采用路径长度指标优化搜索任务的全局路径.然而,真实工作空间中的概率分布绝大多数并不服从均匀分布,这将导致所获搜索策略并非预期的最短时间.对此,根据实际工作环境构建概率测算模型,并基于该模型构建概率地图,进而提出一种以预期最短时间为优化指标的机器人目标搜索路径规划方法.该方法采用分层规划模式,在上层拓扑地图中进行拓扑点序列规划,而在下层特征地图中进行拓扑点间局部路径规划.实验结果表明,该方法可以显著缩短移动机器人目标搜索的期望时间,更适用于目标不服从均匀分布的工作环境.

基于概率匹配的栅格地图拼接算法

栅格地图拼接是栅格地图扩展和多地图合并成大地图的一项关键技术,现有拼接方法主要是基于图像的特征提取和匹配,应用在彩色图像中的效果较好,但在栅格地图中却存在着匹配可靠性差和精度不高的问题。针对现有不足,提出了一个基于自适应分支定界匹配和双向概率残差优化匹配的栅格地图拼接算法。首先,从源地图和目标地图中提取源点云和目标点云;其次,将目标点云和源地图进行分支定界匹配,获取目标点云在源地图中的初始位姿;然后,将目标点云通过初始位姿投影到源地图,构建概率残差的第一个约束,再将源点云通过初始位姿的逆变换投影到目标地图,构建概率残差的第二个约束;之后,构建两个约束的代价函数,通过非线性优化得到目标地图在源地图中的最优位姿;最后,通过占据概率融合得到拼接后的栅格地图。结果表明,该算法匹配效果好、迭代收敛速度快、匹配精度高,满足工业场景的可靠性和精度要求,对于工业场景下的地图构建和AGV导航具有重要意义。

基于BP-GIS的京津冀Q235大气腐蚀预测地图

目前对京津冀地区Q235钢的腐蚀地图未见报道。应用误差反向传播(BP)神经网络,创建了Q235大气腐蚀预测模型,并实现了京津冀地区的腐蚀预测。基于地理信息系统(GIS)绘制了京津冀地区碳钢大气腐蚀速率、腐蚀等级和腐蚀等级概率地图。结果表明:京津冀地区Q235大气腐蚀等级为二级、三级和四级,大气腐蚀速率、腐蚀等级及达到各腐蚀等级的概率在空间上分布基本相同,呈现出东南高西北低、沿海高内陆低的趋势。唐山和邢台的Q235大气腐蚀速率和达到高腐蚀等级概率最大,此现象与该地区大气中污染物SO2和NO2含量相对较高相关。

利用智能手机GNSS信噪比反演三维地图的方法

本文利用智能手机GNSS信噪比观测值在建筑物周围的变化特征,分析其与建筑物对GNSS信号遮挡的关系,提出了一种二维概率地图的概率消减反演算法和建筑高度的邻近边界点体素化反演算法,进而采用大量观测数据反演三维地图,并对反演精度进行分析。试验结果表明,在5 m栅格地图上,取高度角为5°以上卫星的GNSS信噪比数据,达9000历元时各项精度趋于稳定,超过12000历元时反演的建筑物中心坐标、建筑面积、角点点位及建筑高度综合效果最佳。其中心点位误差为1.16~1.74 m,面积误差为1.12%~2.39%,角点误差绝对均值为5.00~5.30 m,均方根误差为5.82~6 m,建筑高度误差为0.04~2.1 m,基本实现了利用智能移动终端GNSS信噪比数据反演三维地图的目标。

基于网格PRM的无人机多约束航路规划

目前,无人机航路规划技术存在约束条件少,不能满足实际飞行需求,规划效率低等不足,文章主要针对上述问题提出改进措施。首先,将航路约束条件进行分类,提出了基本约束、平台安全约束和链路载荷约束,并对约束条件建模,完善无人机航路约束模型。为了提高无人机航路规划效率,提出了网格概率地图法(grid probabilistic roadmap,GPRM),利用约束模型构建代价函数,实现无人机航路的多约束快速航路规划。GPRM的实验仿真表明,GPRM规划效率相比较传统PRM有显著提升,同时规划结果更加符合实际任务需求,证明基于GPRM的无人机航路规划具有一定的工程应用价值。

一种三维环境中的无人机多路径规划方法

为了解决三维环境中的无人机多路径规划问题,提出了一种基于改进概率地图的多目标蚁群算法。在构建地图时为了增加窄通道中的采样点数量,改进了概率地图法的采样策略,将落在威胁上的采样点移动到自由空间中,可以更好地覆盖规划环境。为了使蚁群算法可以得到多个解,提出了一种多目标蚁群算法。通过引入Pareto解集,播撒不同种类的信息素,使蚁群算法可以同时优化路径长度和威胁大小2个目标,并能得到一组非支配解,有利于决策者选择合适的路径。仿真结果表明,改进的概率地图法可以更好地覆盖规划环境,多目标蚁群算法可以得到一组解,并能收敛到最终解集。

基于无线传感器网络的移动机器人智能导航算法

结合了无线传感器技术和群集智能技术两者的优势,提出一种新的基于无线传感器网络的移动机器人智能导航控制算法,并考虑了能量消耗的问题。算法利用基于多传感器信息融合的全局概率地图构建技术、使用群集仿生智能的基于微粒群算法的实时在线路径规划以及避障策略,提高了智能导航的整体性能,满足了在复杂环境和未知障碍物下导航的实时要求。最后设计并构造出了实际的无线传感器网络和实际的机器人系统,验证了算法成功实现机器人导航的有效性和准确性。

限制区域水面无人艇路径规划与跟踪控制研究

路径规划与跟踪控制是水面无人艇自主航行的关键技术。首先,采用概率地图法(PRM)对水面无人艇的路径规划进行了研究,详细介绍了概率地图法的原理以及算法实现流程,针对传统方法在工程实际中存在的问题,结合无人艇操纵性能约束提出了简单有效的改进方法,进行了算例验证;其次,以PRM规划路径为目标对象,开展了欠驱动无人艇路径跟踪控制技术研究,对操舵响应非线性模型进行线性化处理,考虑舵角饱和约束限制,设计了模型预测控制器,舵角的执行指令可以通过二次规划算法求解;最后,进行了限制区域水面无人艇路径规划和跟踪控制的联合仿真验证。研究结果表明:概率地图法可以成功地应用于限制区域无人艇路径规划,方法可实现性好、效率高;规划所得的路径由一系列直线段组成,有利于路径跟踪控制;通过模型预测控制可以快速平稳地实现欠驱动无人艇对目标路径的跟踪控制。

基于稀疏A*算法与文化算法的无人机动态航迹规划

针对无人机动态航迹规划问题,结合数字地形和天气等信息建立全数字概率地图,采取先离线静态全局规划后在线实时动态规划的两级分层规划方法,基于稀疏A*算法与文化算法实现了无人机动态航迹规划,改善了稀疏A*算法的绕径问题,提高了航迹的可靠性和实时性.

基于无线传感器网络的未知环境下移动机器人实时路径规划

利用无线传感器网络技术、多传感器信息融合技术、基于占用网格的概率地图构建和基于群集智能的微粒群仿生学算法,采用三层控制结构的规划策略,提出了一种新的在未知环境下移动机器人在线实时路径规划方法。最后设计并构造出了实际的无线传感器网络,验证了算法的有效性、准确性和实时性。

无人机航路规划及视景仿真系统设计与实现

为提升无人机自主任务执行能力,对飞行特性、任务执行能力进行预演仿真,以减少实际试验投入、降低研制风险、缩短研发周期。针对某型无人机的飞行特性,开发了一套交互式无人机航路规划及视景仿真系统,解决了复杂飞行环境建模、三维空间大范围航路规划及大场景、真实环境三维场景建立等关键问题,实现对无人机的三维航路规划、视景仿真等功能,该系统是无人机模拟仿真系统的重要组成部分。仿真结果表明:该系统航路规划模块能适应不同环境的需求,规划速度快、规划结果准确,三维视景中直观显示无人机三维飞行特性,三维场景震撼真实,操作交互方便,可满足无人机任务飞行的航路规划及模拟验证等需求。

基于改进PRM的采摘机器人机械臂避障路径规划

针对采摘机器人机械臂在不确定的环境中进行采摘作业的要求,提出了一种基于改进概率地图(PRM)算法的机械臂避障路径规划方法。将机械臂工作空间分割成离散单元集合,通过遍历的方法,获得机械臂工作空间中任意离散单元与机械臂有撞位姿之间的映射关系。将空间障碍物分割成离散单元,并通过索引映射关系获得与障碍物有撞的所有机械臂位姿信息,并以此建立关节构形空间。通过PRM算法在关节构形空间中快速搜索机械臂避障路径。仿真结果表明:相比传统PRM算法,改进算法速度提高22. 2%,能够有效地实现机械臂无碰撞路径规划。

不确定环境下无人机区域目标搜索及载荷参数影响

针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访和网格探测次数控制,建立搜索目标函数;建立了基于粒子群算法的搜索路径滚动优化方法;通过对任务区域平均探测时间步数和误判概率的估计分析,建立了机载光电载荷参数优化配置策略。使用蒙特卡洛方法验证了区域搜索方法的有效性和光电载荷参数配置对搜索效率、误判概率的影响。

基于修正PRM算法的智能车辆路径规划研究

针对概率地图算法(Probabilistic Road Map, PRM)存在选取采样点缺乏导向性、路标图复用率低和算法搜索效率低等问题,设计一种以空间主轴线为参照轴的伪随机采样策略,优化采样点的生成方式,去除冗余采样点;设置路点之间距离阈值,采用双向递增方法进行碰撞检测,优化碰撞检测调用次数,提取规划路径的关键路点作为贝塞尔曲线的离散控制点,对路径进行平滑处理,使生成的路径更加符合车辆的行驶工况,利用Matlab、ROS搭建试验平台对修正PRM算法的正确性进行验证分析;对比基本PRM算法,修正PRM算法在路标图的构建速度、路径规划速率和路径长度3方面具有明显的优势。