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.     

基于改进优先经验回放的SAC算法路径规划

为解决智能体在复杂环境下的路径规划问题,提出一种基于改进优先经验回放方法的在线异策略深度强化学习算法模型.该模型采用柔性动作评价算法,通过设计智能体的状态空间、动作空间及奖励函数等实现智能体无碰撞路径规划;利用样本状态优先度与TD误差构建的样本混合优先度的离散度计算样本采样概率,进一步提出基于改进优先经验回放方法的柔性动作评价算法,提高模型学习效率.仿真实验结果验证了提出的改进柔性动作评价算法在各个参数配合下的有效性及改进优先经验回放方法在连续控制任务中模型学习效率的优越性.     

无人机自主引导跟踪与避障的近端策略优化

针对无人机地面动态目标跟踪问题，建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障2个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上，提出了一种改进的近端策略优化（PPO）算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在上下文关联，所提算法采用长短期记忆（LSTM）网络，通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值，更新网络参数，并进行自适应优化迭代。通过基于ROS系统的仿真测试平台进行试验，结果表明：所提算法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动，与传统的PPO算法相比，LSTM的引入缩短了模型训练时间，跟踪与避障的效率明显提高，进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。     

基于贪心策略的直角坐标机器人动态分拣规划

针对直角坐标机器人在动态分拣过程中顺序规划算法效率低下的问题,提出了一种适用于机器人连续分拣作业的改进贪心策略规划算法。建立直角坐标机器人的运动学模型,确保物体被准确拾取。设计时间窗口,对传送带上的连续运动物体进行区域划分,并应用贪心策略对同一时间窗口内的物体规划分拣顺序。考虑物体存在分拣遗漏的风险,设计评价函数对贪心策略进行改进,增强了所提算法的实用性。设计模拟程序对所提算法进行仿真,并利用搭建的机器人平台开展分拣实验,验证了算法的可行性和有效性。实验表明:所提算法可在机器人实际分拣作业中规划出有效的分拣路径,平均分拣距离和分拣时间均小于顺序规划算法,提高了机器人对平面随机分布的连续运动物体的分拣效率,实时性好,实用性强,对机器人动态分拣场景下的分拣路径优化研究具有一定的指导意义。      

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法

移动机器人在复杂环境下沿Dijkstra算法规划的路径运动时,由于所规划的路径存在转折点多、部分转折角度小等问题,导致移动机器人不得不频繁转向,甚至要暂停才能完成转向,严重影响机器人的工作效率。利用几何拓扑学方法,结合实际场景信息,提出一种基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法。根据应用场景获取连续化地图,将连续化地图离散化后随机生成离散点阵,计算各点之间的欧氏距离,选取与各离散点距离较近、且连线不跨越障碍的多个点,将其连接并生成离散图。在离散图中利用Dijkstra算法搜索最优路径作为引导路径。当移动机器人沿引导路径运动时,结合实际场景信息,采用几何拓扑学计算出移动机器人每一时刻应该采取的最佳动作和运行路线。实验结果表明：所提方法能够有效减少移动机器人运动中的累计转弯角度,增大最小平均转折角度,提高所规划路径的平滑度,从而缩短移动机器人的运动时间,提升机器人的工作效率。     

基于障碍物代价势场的移动机器人避障算法

移动机器人所处的环境通常是动态的,机器人需要及时做出响应,同时保证路径的平滑度及与障碍物间的安全距离。针对此问题,提出了一种基于障碍物代价势场的移动机器人动态避障算法。通过建立静态栅格地图及障碍物的代价势场,获得动态场景下的等势线及经过起点、终点的切线,求解最小生成树获得初始候选路径,针对路径的长度、障碍物距离及平滑度对候选路径锚点进行调整。通过引入障碍物速度对代价势场的影响,使得机器人能对移动中的障碍物做出及时的响应。为验证所提算法的有效性,在分辨率为1 200×1 000 m的栅格场景下分别对静态场景和动态场景进行仿真,结果表明：所提算法能够在保证路径具有较高的平滑度且与障碍物间保持安全距离的条件下使路径尽可能得短;同时在动态障碍物场景下依然能保持路径的平滑和避障的安全性,满足动态场景下移动机器人路径规划的要求。     

基于PPO的移动平台自主导航

为解决强化学习算法在自主导航任务中动作输出不连续、训练收敛困难等问题,提出了一种基于近似策略优化(PPO)算法的移动平台自主导航方法。在PPO算法的基础上设计了基于正态分布的动作策略函数,解决了移动平台整车线速度和横摆角速度的输出动作连续性问题。设计了一种改进的人工势场算法作为自身位置评价,有效提高强化学习模型在自主导航场景中的收敛速度。针对导航场景设计了模型的网络框架和奖励函数,并在Gazebo仿真环境中进行模型训练,结果表明,引入自身位置评价的模型收敛速度明显提高。将收敛模型移植入真实环境中,验证了所提方法的有效性。     

基于改进蚁群算法的月面机器人的路径规划及虚拟仿真

针对月面机器人在复杂地形下的路径规划问题,提出了一种改进的蚁群算法。算法构建了栅格化地形图,基于人工势场法改进了蚁群算法的启发函数,加快了算法收敛速度;引入空间信息素划分方法,提高了蚁群在最短路径附近区域的搜索能力;实验证明,改进后的蚁群算法,路径规划成功率显著提高,收敛速度加快。在算法规划出月面机器人的最短路径后,采用虚拟仿真技术,基于unity3D构建虚拟月面环境和月球车,直观地展示了月面机器人在月面环境下的路径规划效果。     

复杂低空物流无人机路径规划

针对复杂低空物流无人机路径规划问题,考虑空域环境、运输任务等内外限制,以飞行时间、能耗及危险度最小为目标函数,建立多限制条件物流无人机路径规划模型,设计启发算法以快速解算路径。采用栅格法对规划环境表征,引入物流无人机性能约束确保路径可飞。针对A*算法存在的问题及物流无人机航空运输特色,引入栅格危险度因子、货物质量惩罚系数,增加飞行时间、能耗等代价以提升避障能力、降低成本。为匹配所提启发算法解算效率与精度,采用动态加权法对函数赋权。为筛除冗余路径点及保证平稳飞行,采用双向交叉判断法等对原路径优化平滑。为验证所提路径规划模型及启发算法的有效性,对比4种算法规划结果,分析栅格粒度大小与代价权重值对结果的影响。在既定的运输环境及物流无人机性能约束下,研究结果表明:所提算法与A*算法相比,保证了物流无人机飞行安全、能耗少,将飞行时间由406 s降至386 s,降低了5%;飞行路径点数为129个、栅格危险度因子为11.69,降低了姿态改变次数,保证了运输安全;当栅格粒度大小为5 m,代价权重值为0.4、0.1、0.5时,采用所提算法规划的路径最佳。      

基于目标导向的连续型机器人路径规划

采用连续型机器人对空间约束严格的飞机油箱进行检查,研究了其在类似凸体空间内的路径规划问题,提出一种基于目标导向的规划算法.针对空间盲目搜索算法时间复杂度高问题,研究降维和区域划分策略.引入目标导向角,建立目标点与变量搜索范围的关系,优化搜索过程并设计评价函数对搜索结果寻优.进行仿真实验,结果验证了算法的可行性和有效性.     

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.      

一种基座姿态可控空间机器人的通用避奇异算法

针对基座姿态可控空间机器人笛卡儿路径规划中的奇异问题，提出了一种通用的运动学奇异回避算法。通过虚拟机械臂的方法建立空间机械臂的雅可比矩阵，实时判断雅可比矩阵行列式的值与角速度的关系确定奇异区，采用Newton-Raphson迭代法进行逆运动学求解，并设计了一种“微分项提取+二次拟合”的分段路径规划算法应用于奇异回避，直至关节角脱离奇异区。仿真结果表明:所提算法能够有效回避奇异，适应各种自由度与构型机械臂，调节计算时间与跟踪精度之间的关系，具备较好的通用性。      

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。     

一种动态环境下空间机器人的快速路径规划方法

针对动态环境下空间机器人采用深度强化学习进行路径规划时存在的收敛速度慢问题,采用迁移学习算法设计了一种适应动态环境的快速路径规划器.首先,综合考虑空间机器人运动过程中存在的避障、时间和扰动约束,在静态环境下对深度神经网络进行预训练.其次,将上述训练后的权值作为动态环境下深度神经网络的初始权值,再经过动态环境下的训练进行参数微调.最后,以平面五自由度空间机器人为例对所设计的方法进行了验证,并与直接训练方法进行了比较.实验结果表明,该方法能够将训练收敛时间从1033回合缩短到450回合,在保证规划路径准确率的前提下,提高训练的收敛速度.     

室内多移动机器人协同建图与路径规划

多机器人协同定位与路径规划是协同侦察、作战等场景中的首要问题,其难点在于如何在未知环境下完成自主定位。提出了将多机器人同步定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统应用于室内环境,,以解决此问题。针对机器人定位存在的相关定位误差,采用了增加惯性测量单元的方法,以进行修正。为解决单个机器人在构建地图时速度较慢的问题,将基于坐标变换的方法用于多机器人的地图融合。此外,基于冲突检测和冲突规避思想,对多机器人路径规划方法进行了研究,并将其部署在了多机器人系统中。实验结果表明,采用多机器人协作进行环境探测,在确保全局地图信息完备的同时,可以提高构图效率。基于冲突规避的多机路径规划方法,可以为机器人个体规划出无碰撞路径,机器人可以根据该路径到达目标位置。     

基于近端策略优化算法的四足机器人步态控制研究

足式机器人步态控制是机器人研究领域的难点问题,应用强化学习让机器人自主学习策略提供了一种很好的解决思路.基于ROS机器人操作系统搭建了四足机器人仿真平台,将近端策略优化算法用于四足机器人步态控制,并与其他深度强化学习算法进行了对比分析.仿真实验结果表明,近端策略优化算法在实际应用中具有更好的训练效果.     

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。     

单目标概率约束规划的微种群免疫优化算法

针对无先验随机分布信息的单目标概率约束规划,探讨了微种群免疫优化算法。算法设计中,受危险理论启发设计微种群免疫优化算法进化框架;借助估计值的误差幅度,提出2个方法分别估计概率值和目标值;依据个体间的优劣关系,划分群体为3个类型子群协同进化;构建生命周期模型,设计自适应的交叉与变异概率、变异策略,结合交叉算子促进子群信息有效交流,并沿不同方向协同进化。数值实验统计结果说明:所提算法拥有良好的搜索效率、搜索效果及降噪能力,具有一定的竞争力和应用潜力。      

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。