基于DBS-RRT^(*)算法的机械臂复杂狭窄场景路径规划

针对目前RRT^(*)算法在机械臂复杂狭窄场景路径规划中,存在着规划时间长、路径冗长、狭窄环境规划成功率低的问题,提出一种动态偏置采样DBS-RRT^(*)(dynamic biased sampling RRT^(*))算法。首先,DBS-RRT^(*)算法采用动态偏置率,设计智能椭球子集采样作为偏向采样方法,利用自适应生长策略调整新节点的生长方向与步长,实现动态选择采样方法,提高采样效率,减少无效空间探索,改善搜索导向性的效果;然后,通过设计二维实验验证算法的有效性,实验证明DBS-RRT^(*)算法与RRT^(*)算法相比,规划效率更高,规划路径更短;最后,将DBS-RRT^(*)算法应用于复杂狭窄场景中的机械臂仿真实验。实验数据表明,DBS-RRT^(*)算法与RRT^(*)算法相比,规划路径长度减少了26%,规划时间减少了22.6%,成功率提高了32%。DBS-RRT^(*)算法在复杂狭窄场景中,相比RRT^(*)算法,能够更加有效地实现机械臂避障路径规划。

基于目标导向采样的机器人改进概率路图法研究

鉴于采样的完全随机性,传统PRM算法往往较难适用于具有狭窄通道工作环境下的机器人路径规划。为此,本文提出了一种融合全局目标导向采样、局部节点增强的改进概率路图法(Improved PRM),并将其应用于平面栅格地图场景及六自由度机器人的路径规划。首先将全局目标导向采样与随机采样有机结合,通过混合采样的方式来提高全局采样点落在狭窄通道内的概率,实现启发式地图增强;其次,经由节点权重思想对位于狭窄通道中的节点进行提取,并利用基于高斯分布的局部节点增强策略在狭窄通道中扩展新节点,增强地图连通性,以提高路径规划的成功率;最后,采用冗余节点剔除策略对算法规划的初始路径进行优化。Improved PRM算法在平面栅格地图中的仿真结果表明,该算法对于机器人路径规划的成功率可达89.3%以上,且综合评价指数及路径质量评价指数均高于其他算法;在六自由度机器人的仿真实验中,Improved PRM算法得到的平均路径代价比传统PRM算法降低约42.7%,成功通过狭窄通道概率也比传统PRM提高68个百分点。因此,相比文中所提其他算法,在具有狭窄通道的工作环境中,改进概率路图法在提高路径规划成功率、减少路径节点、保证路径质量等方面具有优势。

城镇街巷空间人群通行疏散及碰撞风险定量模拟

为合理规划城镇街巷空间布局,定量化研究城镇街巷空间人群通行安全风险,组织实地场景人群通行活动的模拟试验。设计瓶颈式街巷空间布局试验、窄径式街巷空间布局试验、窄径式街巷阻碍物布局试验、速度试验4种实地模拟试验,量化分析通行时间、碰撞隔断设施次数、街巷宽度、街巷长度、阻碍物布局及通行速度等变量间的关系,探索城镇街巷空间布局及人群通行速度与人群疏散及碰撞风险的定量化关系。研究结果表明:瓶颈式街巷宽度与人群疏散及碰撞风险存在显著负相关,街巷宽度为1.5 m时出现安全风险拐点;窄径式街巷前的空间限定能起到较好引导组织人流的作用,减少人群疏散及碰撞风险;街巷空间内阻碍物集中设置在中间且变化频率大的布局对通行影响最大,增加人群疏散风险;狭窄街巷中快速行走未必能达到减少通行时间的效果。

基于障碍物尺度的封闭狭长空间路径规划研究

栅格法广泛应用于移动机器人环境建模和路径规划中。为了解决在狭长空间如煤矿巷道环境中,障碍物、机器人和空间尺寸失调,以机器人中心点到自身轮廓最远距离的2倍为栅格尺寸建模容易导致路径规划失败的问题,采用以影响机器人通行的障碍物大小为基准设定栅格尺寸、机器人尺寸在地图上占据多个栅格的狭长空间地图建模方法,利用障碍物碰撞检测函数对传统A^(*)算法进行改进,仿真研究了改进算法在狭长空间中的全局路径规划的有效性,开展了实际环境下的路径规划实验。研究结果表明,采用提出的栅格建模方法和改进A^(*)算法可得到一条起始点到终点的无碰撞路线,可完成狭长空间的复杂环境路径规划。

智慧城市背景下的火灾实时疏散系统

为尽可能减少火灾给城市居民带来的生命威胁与财产损失,首先提出基于物联网(IoT)技术的智慧城市火灾实时疏散系统构建思路;该系统由感知层、数据处理层和应用层组成,其中,感知层主要通过窄带物联网(NB-IoT)技术、超宽带(UWB)技术,实时采集并传输建筑内的火情信息和人员位置信息;数据处理层主要基于Floyd算法和建筑拓扑图规划人员最优疏散路径;应用层则根据疏散路径规划结果指导人员疏散。然后以天津市智慧城市建设示范区域中的学术交流中心为例,选取人员密集区域分析UWB基站布置原则,将建筑平面结构拓扑化;并结合建筑内火灾危险源位置,利用Floyd算法规划疏散路径,同时利用三维模型展示疏散路线;再借助Pathfinder软件模拟优化前后的人员疏散情况,对比所用疏散时间和疏散距离,结果表明:人员自由疏散选择的路径距离较长,算法优化后的疏散距离为34.9 m,缩短了11 m,疏散用时为30.9 s,减少了9.7 s,提高了疏散效率。

基于人工神经网络的狭水道无人船航行避碰路径建模

当无人船在狭水道内航行时,设计一条安全的航行路线可以有效地避开浅滩、浮标、灯标、桥墩等障碍物.在航行水域中选取一系列平面分布点,将相邻分布点之间通过平滑曲线连接起来,用于表示狭水道无人船航行的避障路径.定义上述路径的总能量函数为路径的长度能量函数和对障碍物的碰撞罚函数能量之和。通过求解目标总能量极小,可使每个路径点朝着能量减小的方向运动,最终便能达到总能量最小的路径,即为最优避障路径.计算机仿真验证了模型的可行性。

基于概率路线图法的窄道采样与轨迹优化

提出一种结合莱维飞行和概率路线图法(Lévy-probabilistic roadmap,LPRM)的路径规划算法。将莱维飞行方法应用于窄道采样,障碍物中的随机点通过莱维飞行走至自由空间,并延长碰撞测试来确保采样点位于窄道内,提升狭窄区域的采样质量与效率;为避免大量无效点的生成,在采样前先对地图进行预处理,膨胀障碍并对其进行边界提取,根据边界信息计算狭窄区域采样点数量,保证了全图采样的合理分布;进一步考虑移动机器人的实际工作情况,采用分段贝塞尔曲线对路径轨迹进行优化使其符合运动学约束,提高移动机器人的机动性。仿真实验在不同环境地图下对比了LPRM、传统概率路线图(PRM)和桥测试3种算法,结果表明LPRM算法相较两者在单一窄道环境下规划效率分别提升35.1%和32.2%,在复杂环境下其规划效率分别提升32.9%和15.5%,且提前400和100个采样点达到收敛,规划效率和成功率显著提高,总体耗时更短、路径更优,能减少移动机器人本身的能耗,提高整体工作效率。

地下狭窄空间探索无人车的改进路径优化算法研究

针对微型无人车使用传统RRT(Rapidly-exploring Random Trees)算法在地下空间探索过程中,相对于狭窄通道或狭窄入口的环境,路径生长困难,探索效率低.提出了一种改进的IA-RRT(Improve Adaptation RRT)算法,引入距离优先的启发式采样策略和环境自适应的步长选择策略.微型无人车首先计算环境中障碍物占比,优化选择较小的步长保障有效通过地下空间狭窄环境.为了验证算法的有效性,设置3个障碍物占比不同的试验环境场景,IA-RRT算法分别与RRT、RRT*、Informed RRT*算法的路径规划结果对比,结果表明:改进的IA-RRT算法的平均搜索时间比传统RRT减少约53%,搜索覆盖率减少约28%,能够解决地下狭窄空间通道较多的环境中路径规划困难的问题.

离心压缩机窄流道闭式叶轮抛光工艺研究

离心压缩机工作时,由于叶轮旋转和流体发生摩擦,造成机械和流动损失功率,降低了压缩机的效率。损失功率大小与叶轮的表面粗糙度有关。窄流道闭式叶轮是高压小流量离心压缩机采用的一种结构形式的叶轮,由于流道截面面积小,形状复杂,表面粗糙度对压缩机效率的影响尤为显著。为此,本文针对窄流道闭式叶轮的结构特点,采用了多种抛光方法对叶轮外表面和流道内部进行了抛光试验,比较和分析了各种方法的实际效果。结果表明,叶轮整体首先采用湿喷砂+喷丸清理,然后对外表面采用超声振动抛光,流道内部采用磨粒流抛光的方法,抛光效率高且质量好。其表面粗糙度最终可达Ra0.2μm左右,满足了叶轮的表面粗糙度要求,从而解决了高压小流量离心压缩机制造中的叶轮抛光难题,提高了压缩机的效率。

离心压缩机叶轮流道磨料流抛光及其对压缩机效率的影响

叶轮是离心压缩机的核心部件。窄流道闭式叶轮的流道截面非常小，流道的表面粗糙度对压缩机效率影响较大。在AFM机床上进行了叶轮流道的磨粒流抛光试验；研究了流道表面粗糙度的检测方法；对比了叶轮流道抛光前后表面粗糙度对压缩机效率的影响。结果表明，经过磨粒流抛光后，叶轮流道的表面粗糙度可达到Ra0.14～0．45μm，抛光后压缩机的效率提高了1％左右，解决了高压小流量离心压缩机制造中的叶轮抛光难题。

基于改进遗传算法的狭窄空间路径规划

针对室内或地下等狭窄而复杂环境下的移动机器人全局路径规划,提出了一种基于Dijkstra算法的改进遗传算法路径规划策略,以解决传统遗传算法在狭窄环境下难以有效初始化的问题。首先借助Dijkstra算法得出基准路径,然后以此基准路径为基础,通过改进的编码方式与搜索空间进行初始种群的编码,最后通过遗传算法获得最优路径。提出了全局通行度和路径安全度的概念,用来评估当机器人不可视为质点时的环境状态与路径优劣。仿真实验结果表明,与传统遗传算法和人工势场法相比,本方法在保证路径距离较短的情况下,能使路径安全度提高50%以上,或者将时间复杂度降低一半以上,表明了所提方法的实用性和有效性。

利用Teager-Kaiser算子的多径信号抑制

为了解决多径干扰对无线定位精度的影响,该文在传统的窄带相关技术的基础上,利用TK算子对其进行改进。改进后的技术在不过多地增加计算负担的情况下,不仅保持了窄带相关技术对于长时延多径信号抑制的功能,而且还改善了其对短时延多径信号抑制效果不佳的缺陷。仿真结果证明,该算法对于无线信道的多径信号抑制起到了一定的改善作用,从而提高了无线定位精度。所以,该研究对于无线定位技术的工程应用和理论研究具有一定的参考价值。

改进的RRT-Connect双足机器人路径规划算法

针对当组态空间内存在大量的窄道时,快速搜索随机树算法(RRT)难以取得连通路径的问题,提出了一种改进的RRT-Connect算法。该算法利用改进的桥梁检测算法来识别和采样窄道,使得路径规划在窄道内能轻易取得连通性;同时将RRT-Connect算法与任意时间算法相结合,显著地减少了RRT-Connect算法的移动代价。每个算法分别运行100次,与RRT-Connect算法相比,改进后的算法成功次数由34提高到93,规划时间由9.3 s减少到4.2 s。双足机器人的仿真实验结果表明,该算法能在窄道内取得优化路径,同时可以有效地提高路径规划的效率。

基于改进PRM算法的路径规划研究

为了解决传统PRM算法在处理窄通道问题时的缺陷,提出了一种改进的PRM算法。通过在规划环境中引入人工势场,对落在威胁体内的点施加势场力,使之移动到自由空间内,从而增加窄通道内的节点数量,在不增加采样次数的情况下完成路线图的构建。仿真结果表明,改进PRM算法提高了采样点的利用率,缩短了存在窄通道环境中的路径构建时间,在突发威胁时能快速完成路径生成。

超声波流量计关于矩形流道的研究设计

针对时差法超声波流量计,在计算流速时需要对测得的线速度进行修正,修正系数在层流状态下随着雷诺数变化明显,容易引起较大的偏差。本文通过计算流体力学(CFD)数值仿真对管道内流速分布进行分析,计算面流速与线流速之比,说明了矩形流道可以通过加装整流片来减小修正系数随雷诺数的变化,提升超声波流量计在小流量计量时的准确度,并通过加长整流片解决了因流道间距过小而产生修正系数波动变化的问题,为研制非圆形测量管道的高精度超声波流量计提供设计方案。

面临最窄环境通道的中国物流

随着我国经济的快速发展,物流已成为国民经济发展的基础产业,同时也是提高人民生活水平的基础手段之一。物流成为企业继降低物资消耗、节约劳动力之后的第三利润源泉,它在提高社会专业化程度、节约成本支出、减少环境负荷等所表现出的强大优势,最终将对经济发展和社会进步产生深远影响。因此我国未来物流的发展将直接关系到我们能否成功顺利度过最窄环境通道时期。

船舶在狭水道中运用GPS、ARPA、ECDIS定位技术研究

船舶在狭水道或进出港航道航行时,为确保船舶航行在预定的航迹线上,传统的定位与导航方法大多是利用助航标志。本文基于GPS、船用雷达(ARPA)和电子海图(ECDIS)等航海仪器与设备功能特点,就船舶运用GPS、船用雷达和电子海图以确定船舶在狭水道航行的航迹线方法作了研究,并就方法的运用提出了相应的注意事项。

半合子Bt基因抗虫杂交棉产量主要构成因素分析

通过对15个半合子Bt基因抗虫棉杂交种产量主要构成性状的遗传相关分析,研究了抗虫棉杂交种构成产量的主要性状间相关性及其对产量的影响。结果表明,陆地棉杂交种在Bt基因半合子状态下,株铃数对皮棉产量的作用最大,直接通径和综合作用均为第1位。衣分次之,综合作用为第2位,直接通径为第3位。铃重对皮棉产量的直接通径较大,为第2位,综合作用为负值,主要是与衣分、株铃数较高的负相关所致。据此认为,不可片面追求铃重的提高,要特别注意协调与其他产量性状的关系。霜前皮棉产量与皮棉产量具有较高的负相关,对早熟性的选择应以在有效生长时间内具有较高的产量或具有较高的经济效益为宜。

窄脉冲调理及光路同步识别的安全光幕电路

在现代化生产过程中,人机交互十分频繁,保障作业人员安全的电路系统显得十分重要,由此,提出了一种新型的红外安全光幕电路。针对光幕电路中红外光线远距离、高抗干扰的工作要求,提出了大电流窄脉冲调理的方案,并且巧妙地利用收发两模块之间信号的逻辑关系,实现了光路的同步识别。实测结果表明该安全光幕电路完全满足光电安全保护的需要,具有较强的实用价值,应用前景良好。

隘路环境下排爆机械臂Multi-RRT路径规划算法

排爆机械臂通常工作在类似隘路的环境中,传统的基于采样的路径规划方法在隘路环境下计算效率较低;提出一种采样增强的Multi-RRT路径规划方法,该方法分为两个部分:第一部分为区域随机桥采样法,该方法以采样特征决定局部C空间(configuration space)随机桥测试的参数并采集有限隘路样本;第二部分为Multi-RRT算法,以起始点、目标点和随机桥采样所得点为树根,多树多方向协调生长规划路径;仿真实验结果表明该方法提高了快速扩展随机树算法的计算效率,有效地解决了隘路环境下排爆机械臂的路径规划问题,适用于多维高自由度机器人系统的路径规划。