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针对四足机器人在静步态行走过程中面对非平坦路面上障碍物的情况,提出一套完整的四足机器人翻越障碍物的步态理论分析方法,同时使用ADAMS虚拟样机软件对该步态进行运动仿真与测试。文中详细叙述了机器人膝关节与髋关节的运动轨迹规划,将规划的轨迹离散化后导入ADAMS和利用ADAMS/PostProcessor得到仿真测试结果。该研究通过虚拟样机平台弥补了前期客观条件限制下的测试局限,测试结果验证了四足机器人翻越障碍物的理论分析。四足机器人翻越障碍物的步态理论对未来四足机器人实物样机的设计和制造工作有着指导意义。 相似文献
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针对无人机基于环境感知进行局部路径再规划的实时与安全性问题,提出了一种基于改进速度障碍法的局部路径避障规划算法。将传统速度障碍法拓展到三维空间中,建立三维空间速度障碍模型,将机动性动态障碍物在速度空间中的运动不确定转化为位置不确定,实时性更好,提高了避障水平与安全裕度;通过定义和引入自适应威胁距离,提高了无人机在避障过程中对原航迹的利用率;利用空间几何分析,求解无人机空间自主避障的最优速度,实现局部路径动态实时规划。通过比较分析对遇、追击和交叉3种场景下的局部路径避障规划仿真结果,验证了该算法的实时性、可行性和有效性。 相似文献
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针对自由漂浮空间机器人(FFSR)轨迹规划问题,提出了一种基于动力学RRT*算法的FFSR轨迹规划方法。首先,建立了FFSR的运动学与动力学模型,将系统模型伪线性重构为状态空间模型,并设计了考虑位姿调整时长和能量消耗的加权目标函数;然后,针对机械手初末位置间的障碍,简化避障方法,提出了机械臂避障与机械手避障两层次避障策略,提高碰撞检测效率;接着,给出了多体系统的动力学RRT*逼近最优轨迹的方法;最后,为验证算法有效性并不失一般性,选取平面2连杆FFSR模型进行数值仿真并用经典RRT*算法和高斯伪谱法与之对比。仿真结果表明,该方法能够以较快的速度生成可行的机器人移动轨迹。 相似文献
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针对冰下避障航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的三维冰下避障航迹规划算法.不同于传统的A*航迹规划算法,该算法结合了人工势场航迹规划算法的思想,将水下地形碰撞约束、海冰碰撞约束以及UUV巡航高度约束重新编排.算法分析表明,该避障航迹规划算法能够有效增强UUV冰下避障能力与定深巡航高度控制能力.基于改进的A*冰下避障航迹规划算法,给出了上述约束的设计方法并进行了仿真验证.仿真结果表明,基于上述约束的航迹规划算法具有良好的避障能力、巡航高度控制能力以及航行距离控制能力. 相似文献
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移动机器人通过跟随一个指定行人实现导航是一种便捷的方式。针对行人跟随中的机器人跟随和避障问题,提出了一种基于路径规划的无碰跟随方法。该方法结合激光点云分割提供的非行人障碍信息生成静态障碍代价地图,并根据3D行人定位结果,利用基于无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)和最近邻联合概率数据关联(Nearest Near Joint Probabilistic Data Association,NN-JPDA)的多行人跟踪器估计干扰行人运动状态,进而生成动态行人代价地图。在此基础上,基于A*的全局规划器结合静态障碍代价地图输出指向目标行人的全局路径,而基于时间弹性带(TEB)算法的局部规划器也将动态行人代价地图纳入考虑范围以规划优化的局部路径,这能够帮助机器人实现行人感知的避障且跟随全局路径。通过低频全局规划与高频局部规划结合的方式实现对目标行人安全无碰的跟随。实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对无人机运动避障人工势场算法本身存在的极小值问题和局部最小值问题,采用改进的人工势场算法,提出了一种新的路径规划方法。不同于目前的人工势场法,该模型从双机相互作用开始,在障碍物斥力的基础上,增加了无人机之间的斥力,同时定义集群的前置形心作为另一个引力源。算法分析表明,该方法能够有效避免无人机陷入局部最小值,并增强了无人机机群的控制和避障能力。基于该无人机控制模型,给出了路径规划设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的无人机机群控制具有更好的避障性能和追踪目标的能力。 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(9):199-209
In this paper, a bio-inspired path planning algorithm in 3D space is proposed. The algorithm imitates the basic mechanisms of plant growth, including phototropism, negative geotropism and branching. The algorithm proposed in this paper solves the dynamic obstacle avoidance path planning problem of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the case of unknown environment maps. Compared with other path planning algorithms, the algorithm has the advantages of fast path planning speed and fewer route points, and can achieve the effect of low delay real-time path planning. The feasibility of the algorithm is verified in the Gazebo simulator based on the Robot Operating System (ROS) platform. Finally, an actual UAV autonomous obstacle avoidance path planning experimental platform is built, and a UAV obstacle avoidance path planning flight test is carried out based on this actual environment. 相似文献
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传统翼伞系统的航迹规划主要考虑落点精度及逆风着陆等指标,而当空投区域环境较为复杂,在翼伞系统归航路径上存在障碍时,如何规避这些障碍也成为翼伞系统航迹规划所必须要考虑的因素。针对翼伞空投过程有可能遇到高山或者高大建筑物阻碍的问题,提出了一种复杂环境下翼伞系统的组合式航迹规划策略。该方法将翼伞空投的区域分为障碍区和着陆区,在障碍区中采用快速搜索随机树(RRT)算法进行可行路径搜索,考虑到RRT算法生成的轨迹包含棱角,导致路径不够平滑的问题,结合翼伞系统质点模型的运动特性,对其进行了适用性改进,以使规划的航迹满足实际翼伞空投需求。为了解决RRT算法搜索方向随机,难以满足逆风着陆的问题,当翼伞系统进入着陆区后采用分段归航的方式设计航迹,并借助遗传算法(GA)求解目标参数,实现翼伞系统能量控制及逆风着陆。提出的复杂环境下翼伞系统的组合式航迹规划策略求解速度较快,能够同时满足翼伞系统避障、能量控制及逆风着陆要求,得到的参考航迹较为平滑。 相似文献
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考虑运动学约束的不规则目标遗传避碰规划算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对复杂环境下不规则目标的路径规划问题,提出了一种带有运动学约束的遗传避碰规划算法。以舰载机在航母甲板上的路径规划问题作为研究对象,并且该算法可推广至其他具有此类约束的路径规划问题中,它较好地解决了目标形状复杂、障碍环境复杂、目标运动时带有回转半径约束等特殊问题。在传统遗传路径规划算法的基础上,针对性地设计了三维位置和姿态混合编码、三段法路径解码、轨迹包围盒的碰撞检测及距离计算等方法,并在遗传操作中引入惩罚项和修补策略来辅助算法寻优。最后,为得出复杂环境下的最优路径,基于VC++平台对算法进行了仿真验证。结果表明,在复杂障碍环境下,本文提出的算法可求得最优避碰路径,并满足预先设定的目标回转半径约束,能够有效地解决此类目标的避碰路径规划问题。 相似文献