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基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划 总被引:1,自引:4,他引:1
协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题,其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法,使用反向传播(BP)神经网络自适应调整人工势场函数系数,并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题,基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练,并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性,利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划,比经典人工势场法有明显性能提升,且计算开销可接受,计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。 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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为了获得高性能的指尖密封结构型式,根据指尖密封的结构组成特点,提出了“定制”型线和“广义”型线概念下的指尖密封结构优化策略,以及反映指尖密封基本组成特征和具有“单元叠加”功能的最小优化单元。通过采用统一优化法和分步优化法对两类指尖密封结构的多目标优化问题进行了优化分析,研究结果表明,“定制”型线指尖密封结构优化和 “广义”型线指尖密封结构优化的策略和方法,可以达到同步降低指尖密封迟滞率和综合刚度的多目标优化目标,是获得具有良好综合性能的指尖密封结构的有效途径。从工程意义上讲,“广义”型线指尖密封结构优化技术更具选择指尖密封性能优化取向和程度的优势。 相似文献
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针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。 相似文献
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在危险天气条件下,需要研究航班改航路径规划的问题。对传统人工势场法中的斥力势函数进行修正,将目标点与障碍物的距离以及航空器与受限区的运动速度考虑在内,建立了动态人工势场法的多机改航路径规划模型。模型解决了障碍物附近目标不可达问题,并且适应动态运行环境。算例验证了模型的有效性和可行性。 相似文献
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航迹规划是实现无人机自主导航飞行的关键。针对人工势场法应用于无人机航迹规划时出现的规划失败、实用性不强的问题,本文提出一种基于平面约束人工势场的航迹规划算法。首先,利用约束平面切割障碍物,简化了障碍物的分布。其次,构建航迹的可行性约束条件,并建立了基于约束平面的人工势场法。最后,综合并改进了一种额外控制力法和常用的改进势场函数。仿真验证表明,该算法克服了传统人工势场法未考虑无人机物理性能限制、易陷入局部最小值以及目标不可达的问题,同时提高了航迹规划质量。通过本文研究,人工势场法的不足得到了改善,有利于人工势场法在无人机航迹规划领域的应用与发展。 相似文献
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针对复杂城市环境下多无人机(UAVS)协同巡检、配送等任务,提出一种基于多指标动态优先级的协同路径规划方法,以节省运行成本和增加任务效率。综合考虑碰撞风险、总路程、等待时间等指标构建动态优先级模型,并在优先级单边避碰机制下,定制组合规避策略以处理局部冲突,更好地权衡协同规划效率和路径质量。针对无人机个体路径规划,在Lazy Theta*算法基础上引入拥堵权值地图,引导无人机避开拥堵区域,降低冲突发生可能性。对比仿真试验表明:提出的个体规划算法可以减少拥堵区域和降低拥堵持续时间,提出的多指标动态优先级协同规划算法相比于飞行时间驱动的动态优先级,能够提高规划效率和结果最优性。 相似文献
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Industrial robots are used for automatic drilling and riveting.The absolute position accuracy of an industrial robot is one of the key performance indexes in aircraft assembly,and can be improved through error compensation to meet aircraft assembly requirements.The achievable accuracy and the difficulty of accuracy compensation implementation are closely related to the choice of sampling points.Therefore,based on the error similarity error compensation method,a method for choosing sampling points on a uniform grid is proposed.A simulation is conducted to analyze the influence of the sample point locations on error compensation.In addition,the grid steps of the sampling points are optimized using a statistical analysis method.The method is used to generate grids and optimize the grid steps of a Kuka KR-210 robot.The experimental results show that the method for planning sampling data can be used to effectively optimize the sampling grid.After error compensation,the position accuracy of the robot meets the position accuracy requirements. 相似文献
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为了解决目前机器人路径规划中时效性低、避障解算量大的问题,借鉴直流电路中理想电感元件两端电压能够从感抗状态恢复到稳定状态的现象,提出了一种利用机器人状态检测量对机器人状态实时检测,从而实现避障的机器人路径规划算法.首先对绕行单个固定障碍物的机器人进行深入分析,然后采用状态叠加的方法,生成任意位置多障碍物同时存在的避障路径.同时对斥力系数进行改进,以确保机器人能够有效到达目标点.为了验证算法在多障碍物环境下的路径规划能力,进行了数值仿真模拟实验.仿真结果表明,使用该算法规划机器人路径时,能够在避免局部极小值点和目标不可达问题的前提下,在较短时间内规划出机器人由起始点到目标点的路径. 相似文献