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融合改进A^(*)算法与DWA算法的机器人实时路径规划 被引量:21
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作者 张振 张华良 +1 位作者 邓永胜 白士宇 《无线电工程》 北大核心 2022年第11期1984-1993,共10页
对于利用传统A^(*)算法规划的路径存在搜索效率低下、节点冗余且不平滑及转弯易靠近障碍物等缺点,基于全向移动机器人提出了一种改进A^(*)算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相融合的实时路径规划方法。在传统A^(*)算法的... 对于利用传统A^(*)算法规划的路径存在搜索效率低下、节点冗余且不平滑及转弯易靠近障碍物等缺点,基于全向移动机器人提出了一种改进A^(*)算法与动态窗口法(Dynamic Window Approach,DWA)相融合的实时路径规划方法。在传统A^(*)算法的评价函数中加入环境中障碍物信息和父节点到目标点的代价信息,提高路径搜索效率;对当前节点扩展时进行安全检测,优化节点扩展方向;基于安全阈值提取路径关键点,优化搜索路径;将优化后的关键点作为DWA算法的临时目标点,将2种算法融合规划出一条基于全局最优的圆滑曲线路径。实验结果表明,基于融合导航算法规划的路径能安全快速地躲避动态障碍物。 展开更多
关键词 路径规划 A^(*)算法 DWA算法 安全阈值 融合导航算法
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基于GA-PSO的六轴机械臂轨迹规划方法
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作者 石征锦 董恩奇 白士宇 《内燃机与配件》 2022年第14期37-39,共3页
就目前遗传算法收敛性差且速度较慢,以及粒子群算法较容易跳进局部最优而非全局最优的情况下,提出了一种人工智能算法——GA-PSO的混合优化算法,来达到机械臂运行时间的最优。采用人工智能算法对关节空间中的位置以及事件进行优化,以此... 就目前遗传算法收敛性差且速度较慢,以及粒子群算法较容易跳进局部最优而非全局最优的情况下,提出了一种人工智能算法——GA-PSO的混合优化算法,来达到机械臂运行时间的最优。采用人工智能算法对关节空间中的位置以及事件进行优化,以此实现六轴机械臂运动轨迹的优化,即从起点位置到达目标点所花时间最短。运用5次多项式来构造关节空间插值曲线,以时间优化作为主要研究的运动轨迹规划转变为非线性且有约束的轨迹规划,进一步结合GA-PSO的混合优化算法来获取全局的最优解;利用MATLAB软件进行仿真,得出仿真结果显示该方法优于单一的GA与PSO算法。 展开更多
关键词 轨迹优化 六轴机械臂 混合优化算法 五次多项式
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