基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

智能移动机器人导航控制技术综述

智能移动机器人在制造业、服务业、军事、星际探测等领域获得了广泛的应用,导航是智能移动机器人实现自主控制需要解决的重要问题.对不同领域智能移动机器人导航技术发展现状进行了调研.针对环境感知与建模、定位和路径规划等机器人导航控制关键技术,深入分析了其实现方法.在此基础上归纳出智能移动机器人导航控制未来的发展趋势.     

多无人机协同路径规划研究综述

多无人机协同路径规划是多无人机协同控制的重要研究内容之一。首先介绍了多无人机协同路径规划的问题描述、数学模型和求解框架,然后总结出在路径规划中常见的几类环境表示方法,最后分别介绍了在多无人机协同路径规划中用到的几类路径规划算法。此外还提出了多无人机协同路径规划应关注的几个问题及可能的发展方向。     

基于A*和TEB融合的行人感知无碰跟随方法

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。     

基于SUPERMAP的无人机三维航迹规划

在对SUPERMAP进行了简介后,介绍了基于SUPERMAP进行无人机路径规划的基本思路,然后按照这个思路较为详细地介绍了路径规划的具体步骤,同时程序的运行结果以及菜单界面等也列于文中.     

信息联网下的多无人作战飞机多任务规划

针对信息联网条件下多无人作战飞机的多任务规划问题展开研究。提出信息联网的概念,介绍了单架无人作战飞机单个目标的路径规划算法和信息联网所包含的威胁联网和任务联网任务规划的代价计算,并由此构建了多无人作战飞机多任务规划的代价计算模型,设计了整数编码和遗传算子,运用遗传算法对任务路径进行仿真,仿真结果表明了所提出方法的正确性和可行性。     

移动工业机器人在飞机装配生产线中的应用研究

在总结移动工业机器人在飞机装配生产线等航空制造场景典型应用的基础上,重点分析了移动工业机器人多传感器融合的同步定位和建图、移动机器人导航控制、机械臂精度控制和数字化测量等关键技术,并对未来航空领域移动机器人的人机协作、多传感器数据融合、智能规划与决策、数字孪生体系等发展趋势进行了阐述.     

基于进化算法的测控飞机跟踪路径规划

提出一种基于进化算法的测控飞机跟踪路径规划方法,对进化算法进行了简单介绍,给出了规划算法的计算条件、算法要素和流程,并对3种假想的目标轨迹给出了规划结果。规划结果显示,该方法是可行的。     

飞行器航迹规划算法综述

首先给出了飞行器航迹规划的概念和问题描述对航迹规划算法中的轨迹优化、路径规划和基于类比的航迹规划进行了分类介绍，其次对多飞行器编队航迹规划的两种控制方式进行了简单说明．最后指出了航迹规划中需要进一步研究的问题。     

递进式路径转移姿态机动快速规划方法

当前空间探测活动需要航天器具有大角度姿态机动能力,然而复杂的空间环境和航天器姿态约束限制了姿态机动的可行空间和姿态规划效率。针对这一问题,进行了多约束条件下大角度姿态机动快速规划研究,提出一种基于路径转移策略的快速规划方法。该方法由参考路径规划、松弛路径规划和路径转移规划3部分组成,递进式处理姿态规划中的初始参考路径生成、姿态有界约束满足和姿态指向约束满足问题。在路径转移规划中,建立基于指向角的姿态指向约束评价函数,设计对应的转移动作集合,能够快速得到满足多种约束条件的安全机动路径。最后,通过大角度姿态机动对比仿真,验证了该方法在机动时间方面的快速性和规划速度方面的高效性。     

飞机数字化装配中IGPS导航的AGV路径规划方法

以机翼翼盒数字化装配为研究对象,介绍了飞机数字化装配系统研制中AGV自主导航系统的构成,详细叙述了笔者自主研发的AGV路径规划仿真软件,该软件可在全三维飞机装配虚拟环境中,通过IGPS实时获得AGV在飞机装配现场的位姿,规划AGV在飞机装配作业中的运动路线,并在虚拟装配环境中实现AGV沿规划路径的碰撞干涉检查并加以消除,保证了AGV自主导航的安全实现,解决了飞机数字化装配中IGPS导航的AGV路径规划难题.     

一种环境探测球形移动机器人的运动控制

 球形移动机器人具有结构紧凑、运动灵活等特点,在环境探测等应用领域具有独特优势。介绍了一种新型的、带有双摄像头的环境探测球形移动机器人BHQ-2的结构与运动原理,并对其运动控制问题进行了研究。由于该球形机器人属于非完整约束系统,其不存在位置级的运动学逆解,因此从速度级上讨论了它的运动控制问题。基于旋量理论推导了该球形移动机器人的速度雅可比矩阵,采用广义逆的解法求得了它的速度逆解,并采用可控性李代数证明了BHQ-2球形移动机器人系统是满秩的,因此该机器人系统是完全非完整的并且是可控的。基于运动学速度逆解对BHQ-2球形移动机器人进行了直线和圆形运动轨迹的仿真和实验,仿真和实验结果验证了该球形机器人的可控性及速度逆解的正确性。     

基于遗传模拟退火算法的机器人路径规划

探讨了利用遗传算法来进行机器人路径规划的方法,分析了可能产生的问题及其产生原因,并在此基础上提出利用遗传算法与模拟退火算法相结合的方法来解决机器人路径规划问题。仿真结果表明,这种遗传模拟退火算法切实可行,它能够有效地提高路径规划的计算速度和保证路径规划的质量。     

基于人工地标的移动机器人定位与调整技术

在飞机大型构件测量领域,针对测量设备自动化转站时存在移动机器人无法准确到达站位的问题,提出了采用基于人工地标的移动机器人定位与调整技术实现转站时的精确定位。其次,设计了一种人工地标,给出使用激光跟踪仪的地标标定工装以及标定方法,通过该方法可得到地标在全局坐标系下的坐标。同时,介绍了地标的编码与位姿的解算方法,以及移动机器人位姿调整策略。最后,试验表明,人工地标测量的位置和角度误差均较小,移动机器人通过人工地标的定位与调整后的精度可以满足自动化转站的精度要求。     

基于威胁评估和扩展Voronoi图的战术飞行轨迹规划方法

针对目前各种基于Voronoi图的路径规划方法在威胁处理过程中存在的问题,提出了一种基于威胁评估和扩展Voronoi图的战术飞行轨迹规划方法。建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑的威胁源威胁度和路径威胁度评估模型,在此基础上建立包括路径威胁度和燃油在内的最优路径代价计算模型。结合扩展Voronoi图的路径生成方法以及Dijkstra路径规划算法,得到了从飞行起点到目标点的能够适应战场态势变化的最小代价路径。最后利用κ-Trajectory路径圆滑算法,得到了与所规划路径等长的圆滑可飞的最优路径。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

等离子熔积制造CAM系统中的路径规划研究

介绍了新型直接快速制造金属原型的等离子熔积制造 (PDM )及其CAM系统 ;分析了在快速成形中使用的几种扫描路径 ,并比较了它们的优缺点 ;阐述了在PDM中采用的路径规划方式 ,分区折线、轮廓等距偏移和两者的复合方式 ,并说明了其路径的生成方法。     

基于“虚拟范围”的多机器人围捕算法

 讨论了基于SQL Server数据库的栅格地图建立方法。介绍了一种建立在势场法和栅格地图上的室外多机器人路径规划方法，分析了在已知地图中应用势场法进行路径规划时的路径死点和规划失败问题，并给出了解决方法。以势场栅格法为基础探讨了多机器人协作围捕动态目标的策略。在围捕算法中，根据室外机器人工作环境的特点，提出了“虚拟范围”的概念，以减少动态规划次数，提高围捕速度。介绍了机器人以“虚拟范围”为基准，在各种状态之间的转换机制。利用基于无线局域网的室外多机器人系统进行了试验，试验表明引入“虚拟范围”之后能有效缩短围捕时间，并且存在最短时“虚拟范围”。
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基于导向强化Q学习的无人机路径规划

随着无人机的广泛应用,其飞行能耗和计算能力面临着瓶颈问题,因此无人机路径规划研究越来越重要。很多情况下,无人机并不能提前获得目标点的确切位置和环境信息,往往无法规划出一条有效的飞行路径。针对这一问题,提出了基于导向强化Q学习的无人机路径规划方法,该方法利用接收信号强度定义回报值,并通过Q学习算法不断优化路径;提出"导向强化"的原则,加快了学习算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法能够实现无人机的自主导航和快速路径规划,与传统算法相比,大大减少了迭代次数,能够获得更短的规划路径。     

基于不同威胁体的无人作战飞机初始路径规划

 提出一种基于不同威胁体的路径规划新方法。从理论上建立了具有不同威胁体的局部空域路径选择原则,给出了根据不同威胁体建立相应路径图的步骤和方法。描述了基于图形模型的进化优化算法,并应用此算法进行了路径优化。进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的路径规划方法不仅可行,而且有效地突破了原Voronoi 图只能对相同威胁体进行路径规划的局限。     

考虑运动学约束的不规则目标遗传避碰规划算法

 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。