改进人工势场引导的双向扩展随机树路径规划算法

针对地面移动机器人在复杂环境之下要求规划路径实时性强、路线平滑度高、避障精确完备等需求,在快速扩展随机树算法(RRT)的基础之上,提出一种由改进人工势场法(APF)引导的双向扩展随机树算法(APF-Bi-RRT^(*))。首先,在每次迭代的过程之中两棵随机树同时分别从起始点和目标点进行扩展,以加快算法收敛速度;其次,在算法随机树生长方向上,引入目标偏置策略来优化随机子节点的选取,并在随机树和障碍物中加入人工势场分量,限制路径方向选择的随机性,改进算法克服引力和斥力过大导致陷入局部最优值或目标不可达的问题;最后,在形成锯齿型规划路径之上应用一种采样优化和关键节点平滑策略,进一步缩短和平滑原路径的总距离。对比实验结果证明,该算法既克服了传统随机树算法的节点盲目扩展的问题,又兼顾了生成路径的效率和平滑性,与目标偏置RRT算法相比,在规划路径长度上减少了9.7%左右,在运行时间上缩短了65.3%左右,在算法迭代次数上减少了78.2%左右。

改进势场蚁群算法优化路径自动规划

针对势场与蚁群联合的自主路径规划存在局部最优解、初始路径选择随机导致效率不高及环境适应性差等问题,提出了基于自适应域和参数自适应设置的改进算法。算法首先基于自适应域改进势场目标不可达问题,并过滤震荡点以平滑路径;其次,通过状态转移函数和信息素更新等相关参数的自适应设置,提高算法在收敛效率和搜索能力上的平衡性,进而提高对障碍环境的适应性。实验结果表明,所提算法能够有效避免局部最优、目标不可达和复杂环境的适应性问题,在路径长度和效率上优于实验采用的已有算法,从而验证了算法的有效性。

基于改进粒子群算法的定日镜场优化设计模型

定日镜场是塔式光热电站的重要子系统.定日镜的优化布置问题是塔式光热电站建设需要解决的关键问题.以塔式光热电站的定日镜场为研究对象,建立阴影遮挡效率模型、余弦效率模型、截断效率模型以及大气透射率模型,得出定日镜场的光学效率.以镜场年平均输出热功率作为目标函数,建立非线性规划模型,用基于同心圆的粒子群算法进行圆形定日镜场的参数设计及优化求解.通过迭代寻优,找到年平均输出热功率最大时即可找到粒子的特征因子的最优解.

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。

一种改进人工势场的矿车避障路径规划方法

为克服传统人工势场算法以局部最优解为目标造成路径规划中路径偏离过于频繁的问题,提出了基于改进人工势场算法的动态避障路径规划方法。该方法通过格栅图法无人驾驶矿车行进路线和环境进行建模,进而形成连接了起始点和目标点的网格图。针对障碍规避问题,根据矿区路径特点建立引力势场、斥力势场以及综合势场模型,模型中改进了人工势场函数,并对势场作用区域进行优化,构建强化远距点斥力为主的综合势场模型。考虑到矿山的山地场景环境比较单一,改进算法通过仿真实验模拟道路的方式对搜索路径进行限制,使无人驾驶矿车在既定限制空间内搜索最佳路径。仿真结果表明,路径规划算法能较大程度避免轨迹偏离以及局部震荡问题,改善了矿车行进效率。

基于改进人工势场法的非结构化道路路径规划

自动驾驶车辆在园区内的非结构化道路会车避让时常因距离过小而无法顺利会车。针对这一问题引入改进的人工势场法。首先,增加道路边界斥力势场和车道中心线势场以保证车辆不会驶出道路边界和驶回原有道路;其次,为解决难以实现会车问题,在车辆前进方向和障碍物的碰撞范围外设置临时目标点,避免因势场合力为零无法规划路径。此外,引入障碍物动态斥力势场,根据障碍物的当前位置和速度,可以预测未来一段时间内障碍物的位置,将障碍物速度斥力与传统的静态斥力场相结合,得到最终的斥力场。仿真表明,引入的改进人工势场法在非结构化道路中会车避让的通过时间缩短了约34%。

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划研究

为解决传统人工势场法存在的不足,针对机器人与障碍物发生碰撞问题,引入障碍物半径和机器人半径,对斥力函数进行改进;针对机器陷入局部极小点的问题,在不同环境下根据中心线法改变合力。在MATLAB平台上对改进人工势场法进行验证,由仿真结果可以看出,改进后的人工势场法能够成功解决机器人与障碍物发生碰撞的问题,避免机器人陷入局部极小点现象。

基于改进人工势场法的无人机集群作战策略

针对岛礁复杂环境中无人机集群路径规划效果差,在短时间内无法集中力量对高价值目标进行主要打击的问题,提出基于改进人工势场法的岛礁无人机集群攻击作战策略。通过对攻击目标进行高强度侦察确定敌方目标位置。根据目标特性确定攻击所需无人机类型,并赋予目标势场引力吸引特定无人机,在目标点引力场中建立一定范围的斥力势场,使无人机在目标的攻击范围内保持滞空,同时赋予集群内部无人机一定的斥力势场,避免无人机集群飞行过程中发生碰撞。在集群飞行过程中引入蜂群控制算法,通过控制集群聚合度、离散度和速度实现对单一无人机的姿态控制以实现对集群控制。进行无人机集群模拟攻击测试,仿真结果表明,加入蜂群算法的改进人工势场法成功完成了无人机集群的路径规划,相比未加入蜂群算法的改进人工势场法攻击时间窗缩短了3.208 s,集群完整度提升了18.2%。

基于改进人工势场的水下无人航行器路径规划仿真研究

为解决动静态障碍物环境下水下无人航行器避障与路径规划问题,提出一种改进人工势场算法。针对传统人工势场算法存在目标不可达和局部最小值问题,将水下无人航行器与期望目标之间的距离及障碍物之间的预计碰撞时间加入斥力势场函数,利用改进后的人工势场算法实现动静态障碍物环境下的避障与路径规划,保证水下无人航行器的航行安全。仿真结果表明,改进人工势场算法在两种环境下均可使水下无人航行器成功避障并到达目标点。通过仿真研究可提高学生独立开展工程问题研究的能力。

基于改进人工势场法前车切入场景下的主动避撞路径规划

为保证自动驾驶汽车在前车切入场景下转向避撞的主动安全性,提出了基于改进人工势场法的主动避撞路径规划方法.在传统人工势场法的基础上,改变了斥力势场函数,通过增加道路边界斥力势场,保证车辆避撞结束后仍保持直线行驶,同时,引进速度调节因子建立动态障碍物势场,解决人工势场在动态障碍物下的避撞路径规划.利用MATLAB与Carsim的联合仿真在前车切入这一动态场景下对所提出的路径规划方法进行仿真试验.结果表明:利用改进后的算法可获得平滑且安全的局部避撞路径,自动驾驶汽车沿该路径行驶时满足车辆动力学要求.

基于改进PF算法的ADS-B风场反演

将装载自动相关监视广播(ADS-B)机载端的民航飞机视作传感器,利用ADS-B下行数据实施风场反演是近年来新颖的风场探测手段之一。现有的反演算法在飞机小角度转弯情况下存在精度不高的问题,大面积空间风场重建也对风场探测提出了新的挑战。针对上述问题,利用数据的几何结构和Kullback-Leibler Divergence(KLD)采样对粒子滤波(Particle Filter,PF)算法进行改进,该算法通过结合ADS-B数据对航线上的固定位置不同高度层上风矢量进行反演,构造垂直风廓线,并与欧洲中期天气预报中心气象数据作对比,验证了算法的可行性与准确性;最后,利用气象粒子(Meteo-Particle,MP)模型对航线外大面积的风矢量进行估计。实验结果表明,该方法能够反映真实的风场。

基于改进人工势场法的危险天气下路径改航

航空器在飞行过程中易受危险天气的影响,造成财产损失,威胁人员生命安全。为保障飞行安全,需对航空器实施改航,以避开航路中的危险天气。本文首先对航空器飞行过程中改航问题进行研究,以最短改航路径为目标,综合考虑多种航空器性能及飞行安全约束构建改航路径规划模型,提出基于改进人工势场法的改航路径规划算法。其次,为解决传统人工势场法中目标点不可达问题,将传统斥力势场函数进行改进,同时融合模拟退火算法,解决局部极小值问题。最后,对该算法进行仿真分析,实验结果表明,相比传统人工势场法改航路径减少了18.52%。该算法可为空管部门对危险天气下的航空器改航提供理论参考。

基于改进SSA的井下周转料场选址研究

在经济结构调整、能源结构优化等政策的影响下,煤炭企业的发展逐渐聚焦到企业内部。煤炭生产物料供应物流作为企业内部物流环节的源头,其井下周转料场(配送中心)选址规划的科学合理性对整个物流系统的运作起着至关重要的作用。为了降低供应物流成本、提高物料周转效率,构建了考虑时间和成本的多目标混合整数规划选址模型,并改进了麻雀搜索算法对模型定量求解。以陕西正通煤业公司为例,通过对模型和算法的分析与应用,得到了该煤矿井下周转料场最终的选址配送方案,为大型煤矿生产物料的供应物流管理提供了参考。

基于格拉姆角场-改进残差网络的小电流接地系统故障选线

针对小电流系统发生单相接地故障时特征信息不明显、现有选线方法易受故障情况和环境噪声影响的问题,本文提出一种基于格拉姆角场(GAF)和改进残差网络(PrResNet)的小电流接地故障选线新方法。首先,搭建仿真模型采集零序电流等数据,利用GAF变换将一维零序电流时序信息转换成二维图像信息;然后,对残差网络(ResNet)进行改进,提出PrResNet用于提取图片特征;最后,通过Softmax输出选线结果。通过测试GAF-PrResNet在配电网不同运行工况和故障条件下的选线效果,证明了基于GAF-PrResNet的故障选线模型能够在强噪声干扰场景下实现不同故障位置和过渡电阻条件下的高精度选线,且具有较强的鲁棒性。

基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法

在保证船舶航线安全的前提下,以最短航程为目标,提出基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法。对船舶AIS数据进行预处理,去除船舶AIS数据中的冗余数据,完成船舶AIS数据提纯;采用基于粒子群与K均值混合聚类算法的核心转向点筛选与识别方法,筛选并识别船舶AIS数据中船舶航线核心转向点数据;通过基于改进蚁群算法的航线规划方法,以核心转向点数据为基础,构建航线网络,在此网络中,通过人工势场法对蚁群算法进行改进,对船舶航线进行寻优,实现船舶航线规划。经实验验证,本文方法能够规划出安全合理的船舶航线。

改进人工势场法的机械臂避障路径规划

针对人工势场法在机械臂避障路径规划中易陷入局部最小值等问题,提出一种改进人工势场法的机械臂避障路径规划方法。首先,对机械臂连杆及障碍物进行包络体建模,将避障碰撞检测问题转化为圆柱体与球体、圆柱体与长方体的最短距离求解;其次,提出在机械臂关节空间建立目标点的引力场和斥力场,在笛卡尔空间建立引力场相结合的算法,并采用快速随机搜索树法(RRT)解决传统人工势场法局部极小点的问题;最后,采用MATLAB开展仿真与实验,结果表明该算法规划目标位置平均误差为0.010 m,相较于传统的算法更接近于目标位置,可实现机械臂逃离局部极小点并完成避障路径规划。

基于预添加虚拟力的改进人工势场算法

针对传统人工势场法在路径规划时会因目标点与障碍物的位置原因,出现引力与斥力合力为零而陷入局部最优点无法脱离的现象,提出了引入虚拟力辅助人工势场摆脱局部最优点的方法。改进算法首先将预添加的虚拟力细化等分为8个方向,再根据虚拟力与人工势场的势场力合力重新规划轨迹,在选择合适的时机撤去虚拟力后会获得多条新轨迹,然后根据每条新规划的轨迹情况,去除不合理的轨迹。最后计算出所有可行的预添加虚拟力方向的轨迹长度,选择出最优的轨迹。通过设置的五组仿真实验获得改进算法与传统人工势场法仿真结果的对比,验证了改进算法在面对单个障碍物与多障碍物的复杂环境下都能够解决传统人工势场法的缺陷,规划出合理的路径,可以有效地解决复杂环境下传统人工势场法适应性差等问题,证明了通过预添加虚拟力对传统人工势场法进行改进的可行性与有效性。

优化改进RRT和人工势场法的路径规划算法

针对传统快速搜索随机数(RRT)算法在规划路径中随机性较大,搜索效率较低且规划的路径不利于机器人移动等缺点,从3个方向进行改进。首先,对于随机树扩展时随机性较大的问题,将传统的扩展方向加入改进人工势场法约束,使得随机树偏向目标点生长;其次,将改进RRT算法规划的路径进行关键点提取,并优化路径;最后,将优化后的路径按照关键点分段使用改进评价函数的动态窗口法。实验表明,优化改进RRT算法相较于传统A*算法、传统RRT算法在路径长度、路径规划时间以及拐点等方面效果都更好,融合算法在复杂环境中规划出的路径能够很好地避开障碍物,路径更加平滑且更短。

基于改进人工势场法的再入制导方法

针对带有禁飞区的高超声速飞行器再入制导问题,基于改进人工势场法(artificial potential field method,APFM)提出一种再入制导方法。在纵向上,将动压、过载、热流过程约束视为“虚拟障碍”,将终端高度、速度视为“虚拟目标点”进行纵向轨迹设计。然后,改进纵向人工势场函数以适应跳跃式和平衡滑翔式再入两种弹道形式的轨迹设计。为了整体考虑禁飞区对三维轨迹的影响,设计双层预测-校正算法求解待调参数。仿真结果表明,所提出的改进APFM规划方法能够适应不同类型的禁飞区形状,相比现有方法可适应横程需求更大的目标点,参数调节简单,易于工程实现。

改进势场蚁群算法下的物料传输平台路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优与人工势场法目标不可达等问题,在物料传输分拣平台的路径规划中提出了一种改进势场蚁群算法。全局路径规划时,通过增设物料传输时下一节点位置与目标点位置间的距离与动态权重系数以优化启发函数,并考虑信息素启发因子、距离期望函数因子及信息素挥发因子在不同时刻的重要程度不同,采用了因子自适应更新策略。在局部路径规划中,通过引入物料与目标点的距离调节因子和模糊斥力点,改进了传统人工势场法。最后,将全局路径中的拐点作为局部路径中的子目标点,设计了改进势场蚁群融合算法,并对物料传输路径规划进行了仿真分析。仿真结果表明,改进势场蚁群算法可使传输路径长度缩短13.1%,拐点数目减少71.4%,并能有效避开障碍物,从而验证了算法的合理性。