基于栅格地图的火星车路径规划方法

火星车路径规划是实现火星车完成预定探测任务的关键。然而传统路径规划算法,如A*和D*等,存在计算速度较慢,算法复杂度较高等问题。本文将对传统路径规划方法 A*法改进并且得到一种快速高效的全局路径规划算法,之后结合合适的局部避障算法,得到一种基于栅格地图的完整的火星车路径规划方法,最后通过仿真验证了此方法的有效性及合理性。     

一种基于概率路线图的月球巡航车路径规划算法

为提高月球巡航车自主探测时的安全，提出一种基于概率路线图(Probabilistic Roadmap, PRM)的改进路径规划算法.该算法基于距离变换地图，改善PRM算法的采样方式，控制采样点远离障碍物，使规划的路径远离障碍物，避免紧贴障碍物前进的危险情况，提高了月球巡航车自主探测过程中的安全程度.为评估路径的安全性，提出安全警戒系数和最小安全警戒系数两个安全指标，并在月球表面仿真环境下对A*，PRM和改进的PRM算法生成的路径进行安全评估.结果表明改进的PRM算法相较于A*算法，安全警戒系数和最小安全警戒系数分别提升了2.20 m，1.00 m；相较于PRM算法，安全警戒系数和最小安全警戒系数分别提升了1.68 m，1.00 m.改进的PRM算法不局限于月球巡航车的路径规划，还可以应用于对路径安全性要求较高的探索机器人和自动驾驶汽车.     

未知环境下移动机器人单目视觉导航算法

提出了一种未知环境下移动机器人单目视觉导航算法,算法包括障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划3部分.为减小光照等环境因素对基于特征的障碍物检测的影响,对彩色图像在HSI颜色空间中用基于像素的直方图比较进行分割,获取障碍物轮廓序列的图像坐标点集.在单目视觉测距中,通过几何关系推导法建立图像坐标系和机器人坐标系间的变换关系,进而实现由障碍物图像位置计算其与机器人间的实际距离.局部路径规划对摄像机梯形视场区域转换后的矩形区域建立模型划分栅格,由障碍物轮廓序列图像坐标和单目视觉测距计算构建障碍物栅格图,并用提出的栅格搜索算法搜索障碍物栅格图,得到机器人安全行驶路径.实际环境中进行的实验结果表明,算法能有效减小反光、阴影等的影响,在未知环境中正确规划出机器人局部可行路径实现导航.      

动态环境中的无人机路径规划方法

为了解决动态环境中的路径规划问题,提出了一种引入时间轴的方法.在构型空间的基础上引入时间轴,将构型空间扩展为构型-时间空间,在构型-时间空间中可以表示动态障碍物所有时刻的位置.在路径生成阶段,提出了一种改进的蚁群算法,将方向信息作为启发信息引入蚁群算法中,使蚂蚁在初始搜索路径时更有针对性.仿真结果表明:构型-时间空间可以解决动态环境的表示问题,改进蚁群算法可以更快地收敛到全局最优解.      

基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法

针对集群无人机完成高精度协同编队的需要,提出了一种基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法。首先,在传统A*算法的基础上,引入了障碍威胁系数改进A*算法,为领航无人机规划从起点到目标的全局安全路径;其次,采用Hermite多项式在离散化后对领航无人机的全局安全路径进行参数化表示。当遇到新的障碍信息时,利用改进A*算法重新规划路径;随后,领航无人机将跟随无人机的空间编队信息与编队路径参数信息在集群中完成同步;最后,基于一致性原理设计了编队队形协同控制器,并基于改进人工势场法设计了动态避障控制器。仿真结果表明,与传统的领航-跟随方法相比,该方法可以降低编队误差,提高了复杂曲线路径下无人机的编队精度与稳定性,具有一定的工程应用价值。     

关节型机器手臂笛卡尔轨迹规划

为了消除机器手臂空间轨迹规划中采用一般插补法产生的尖角,且让机器手臂在非匀速运动状态下,能够具有连续的速度和加速度.结合空间直线插补和圆弧插补算法,提出一种新的圆弧连接均值直线插补法,并在此基础上进行二次插值,从而使得该算法在加速和减速时也可以获得很好的平滑性,在MATLAB环境下对算法进行了仿真.通过该算法以及对拟合度的调整可以获得最优规划路径.该算法在机器手臂轨迹规划当中具有较好的可行性.     

车辆定位与导航系统中的快速路径规划算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,并提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法的最优实现的基础上,引入基数堆结构缩减了算法的时间复杂度,再利用启发式搜索和地图分级搜索技术减小搜索空间,从而获得最短路径规划算法的高效率实现.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

基于二维连通图的无人机快速三维路径规划

针对复杂真实环境下无人机三维路径规划解算速度慢的问题，提出一种基于二维连通图的快速三维路径规划方法。首先解析真实地理环境的地形特征和建筑要素，构建基于数字高程模型(DEM)的多层次等效三维数字地图；在此基础上，经过无人机可行空域到二维连通图的转化、连通图中的路径规划及路径的三维化与优化，快速获得一条可执行的三维路径。针对连通图中的全局路径规划，设计了一种基于步长地图的变步长稀疏A^*算法，在保证路径质量的同时有效降低路径搜索的时间；针对连通图中的局部路径规划，提出一种基于障碍预测的随机路标图(PRM)实时路径重规划算法，以满足无人机的实时性避障需求。分别在山地环境和城市环境中进行仿真飞行，结果表明：所提方法能够有效降低三维路径规划的解算难度，在短时间内完成复杂环境下不同尺度和需求的路径规划，全局路径规划算法同比三维A^*算法和基于二维连通图的二维A^*算法搜索时间分别降低了99%和95%，局部路径重规划算法能够在1 s的单次采样周期内完成路径重规划，实时躲避未知障碍物，保证飞行过程的安全。     

冗余空间机械臂粗捕获段无碰撞轨迹规划算法

现有的基于C空间的无碰撞轨迹规划算法需要求解C空间以获得C空间障碍边界。对于多自由度的冗余机械臂,求解过程需要消耗很大的计算量和内存,不适用于计算资源紧张的空间机械臂轨迹的快速规划。文章提出了一种不需要求解C空间的试探性规划算法,包含4个子算法：碰撞检测算法、无碰撞目标构型求解算法、无碰撞路径搜索算法和路径平滑算法。已知期望的末端作用器位置和姿态,利用目标构型求解算法得到无碰撞的目标构型,然后由路径搜索算法在C空间障碍边界未知的情况下,利用碰撞检测算法,采用一定的试探规律,在C空间中搜索出一条无碰撞路径,最终由路径平滑算法使该路径平滑,易于实现。仿真算例表明,该算法是快速有效的,适用于冗余空间机械臂粗捕获段的快速轨迹规划。     

面向探测效能增强的导弹路径规划方法

针对空空导弹在拦截飞机目标时规避人工诱饵干扰的探测路径规划需求,提出了一种面向探测效能增强的导弹路径规划方法。在传统A*路径规划方法的基础上,采用基于运动学的连续多步扩展方式生成路径扩展点,用于对干扰威胁区域的提前检测;采用速度与时间乘积表示规划步长,将固定距离步长转换为固定时间步长,以适应不同导弹速度下的路径规划;采用动态虚拟目标点替代真实目标点以将规划路径导向期望的探测进入角度。仿真结果表明,采用本文路径规划方法可以得到较小曲率、较短长度且可避开干扰威胁区域的路径,通过设定合适的探测进入角度可以减少导弹机动量并提高对目标的探测覆盖时长占比,有利于增强导弹对目标的探测效能。     

多种群合作学习的多模态多目标路径规划算法

为同时规划出满足多种目标需求的多条可行路径,提高规划路径的鲁棒性与实用性,提出一种基于多种群合作学习的路径规划算法。基于粒子群算法的基本思想,先针对单一种群在多维目标空间内搜索时容易陷入局优的问题,提出基于多目标分解的子种群划分策略,平衡算法在目标空间内各个维度上的搜索能力。再依据地图中栅格点的出入度信息提取关键路径点。在编码阶段,根据关键路径点提供的维度信息,利用实数编码的方式初始化种群,降低解空间大小;在解码阶段,提出利用精英解的解码经验指导可行解的快速搜索,使解码经验能够被有效传递,降低解码的不确定性,提高了算法的寻优能力。最后,将多个种群的搜索结果进行非支配排序,得到满足优化目标的所有路径。实验结果表明:与标准粒子群算法相比,基于解码经验表指导的多种群合作学习算法具有更强的搜索能力和寻优能力,能够解决多模态多目标路径规划问题。      

基于改进人工鱼群算法的无人直升机编队航迹规划

针对无人直升机（UH）编队的航迹规划问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法（AFSA）的航迹规划算法。从邻域学习和算法特性2个角度出发,针对人工鱼群算法中的人工鱼视野模型提出了一种人工鱼自适应视野模型,并对其鱼群的进化策略在无性繁殖方式的基础上进行了改进;从规划原理、代价函数、约束条件3个方面建立了无人直升机编队航迹规划模型;针对航迹规划中普遍存在的搜索效率低、精度差等特有问题改进了所提算法的编码方式和聚类策略。利用三机编队航迹规划的算例对所提算法进行了验证,仿真结果证明,通过对人工鱼群算法的改进、航迹规划模型的建立等措施实现了良好的无人直升机编队航迹规划,同时在搜索效率、收敛速度及求解精度上都有了显著提高。      

基于模糊旅行时间的动态交通分配模型

提出了一种新的模糊动态交通分配(FDTA)模型,采用模糊集合理论描述动态旅行时间,应用模糊h截集的最短路径方法找出模糊最短路径集合,计算各条路径的隶属函数,并采用C-LOGIT模型实现网络加载,最后比较了FDTA模型和经典的随机动态交通分配(SDTA)模型.仿真结果显示:在正常交通状况下FDTA模型能够获得与SDTA模型非常接近的分配结果,并更加符合实际的交通状况;当有交通拥堵、事故、施工/管制等动态交通状况发生时,FDTA模型能够解决动态交通状况的建模问题;当交通网络结构复杂时,通过改变h值可以有效减少模糊最短路径的数量,提高计算效率.     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

路径规划是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对常规路径规划算法求解的路径长度非最短以及在前后两次规划过程中规划路径不连贯的问题，提出一种基于改进遗传算法的帧间关联平稳路径规划方法。首先，结合随机和定向两种搜索方式生成候选路径；然后，在常规遗传操作算子中引入插入算子和删除算子，并将规划路径的连贯性考虑进适应度函数中来计算每条候选路径的适应度值；最后，输出适应度值最高的路径作为当前最优路径。仿真结果表明了所提方法的正确性和可行性。实验结果表明，所提方法与A*算法和常规遗传算法相比，移动机器人行驶路径长度分别减少了3.05%和1.85%；行驶过程中的最大偏航角变化量分别减少了38.02%和32.43%，转角绝对值之和分别减少了23.97%和19.94%，所提方法能规划出更优的路径，并显著提高移动机器人的行驶效率和平稳性。      

一种基于地形方向通行性的改进Theta*算法

提出了一种基于Basic Theta*改进的任意航向路径规划算法,利用星球巡视器在俯仰和滚转方向上抗倾覆能力的差异,对不同航向上的地形可通行性进行了分析,分别区别出障碍以及方向性障碍,并在此基础上将Basic Theta*扩展节点时的可视性检查改进为可通过性检查,从而筛选出能够通过方向性障碍的路径.仿真实验表明,该算法克服了Basic Theta*算法的局限性,能够更加充分地利用巡视器特性,在复杂地形上找到传统方法无法通行的最短路径,扩展了巡视器的行驶范围和工作能力,对于巡视器穿越崎岖地形及撞击坑底探测等星球表面特殊任务具有实用价值.      

基于小波分析的地形多分辨率建模方法

以提高运算效率和存储效率为目的研究了基于小波的数字高程模型（DEM,Digital Elevation Model）数据的多分辨率建模,根据DEM的数据特点在Mallat多分辨率分析算法的基础上,提出了基于小波分析的DEM数据多分辨率建模算法,对算法实现过程中的小波函数以及边界延拓方式的选取进行了阐述,提出了评价建模精度的相关指标,并通过仿真实验确定了恰当的小波参数.仿真结果表明,小波分析法是实现DEM多分辨率建模的有效方法,同时保证了良好的运算效率和存储效率.该方法可应用于地形的快速可视化、飞行器的动态和静态航路规划等工程应用中.     

智能化战术任务管理系统研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A^*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化.     

一种基于时延约束的最优路径求解算法

作为QoS路由和流量工程的关键技术之一,基于时延约束的最优路径问题一直没有得到有效的解决.针对现有的算法很难得到最优解和计算复杂度过大等问题,提出了一种基于时延约束的最优路径求解(DCOP)算法,该算法通过减少算法的搜索空间来有效地降低算法的计算复杂度,可得到最优的无环解.算法采用自适应参数设计,提高了对网络规模和复杂业务变化的适应性.仿真表明该算法比同类算法计算复杂性降低了近一个数量级,且算法具有自适应能力,设计简单,易于工程实现.