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基于改进鲸鱼优化算法的动态无人机路径规划 被引量：3
1
作者 王兴旺 张清杨 +1 位作者 姜守勇 董永权 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期928-936,共9页
针对复杂地形环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(MWOA)的动态UAV路径规划方法。首先,通过解析山体地形、动态目标和威胁区,建立三维动态环境与UAV航路模型;其次,提出一种自适应步长高斯游走策略,并将该策... 针对复杂地形环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(MWOA)的动态UAV路径规划方法。首先,通过解析山体地形、动态目标和威胁区,建立三维动态环境与UAV航路模型;其次,提出一种自适应步长高斯游走策略,并将该策略用于平衡算法的全局探索与局部发掘的能力;最后,提出一种辅助修正策略对种群最优个体进行修正,并结合差分进化策略,在避免种群陷入局部最优的同时提高算法的收敛精度。为验证MWOA的有效性,使用MWOA与鲸鱼优化算法(WOA)、人工蜂鸟算法(AHA)等智能算法求解CEC2022测试函数,并在设计的UAV动态环境模型中进行验证。仿真结果对比分析表明,与WOA相比,MWOA的收敛精度提高了6.1%,标准差减小了44.7%。可见,所提MWOA收敛更快且精度更高,能有效处理UAV路径规划问题。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 自适应步长高斯游走 辅助修正策略 差分进化 无人机 动态路径规划
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基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划 被引量：1
2
作者 王兴旺 张清杨 +1 位作者 姜守勇 董永权 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1401-1408,共8页
针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目... 针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目标,建立山体动态环境模型;其次,提出一种自适应攻击策略,加快算法前期收敛速度,平衡算法全局搜索和局部挖掘的能力,设计线性锁优策略,获取优质个体,加速种群收敛;最后,通过设计可变缩放因子改进差分进化策略,并将其融入黑翅鸢算法中,以提高算法避免陷入局部最优的能力,同时提出了动态响应机制以应对环境动态变化。为了验证所提算法的性能,与一些现存的智能算法在CEC2022测试函数中和不同规模的环境模型中进行实验对比。结果显示,与标准黑翅鸢算法相比,所提算法的收敛精度提高了6.25%,标准差减少了54.6%。实验结果表明,所提改进黑翅鸢优化算法在收敛速度和收敛精度方面具有显著优势,能够有效处理动态无人机路径规划问题,提高无人机在复杂环境中的路径规划性能。 展开更多
关键词 黑翅鸢优化算法 自适应攻击策略 线性锁优策略 差分进化 动态响应机制 动态无人机路径规划
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群智能优化算法下冗余机械臂路径动态规划
3
作者 陈艳霞 高岳林 黄丹 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期318-322,327,共6页
冗余机械臂灵活性和适应性更好,在工作空间内的可达范围较大,增加了路径动态规划的难度,导致部分机械臂规划路径长度过长,应用效果不佳。为此,本研究以群智能优化算法为支持,面向冗余机械臂设计了一种路径动态规划方法。选取群智能优化... 冗余机械臂灵活性和适应性更好,在工作空间内的可达范围较大,增加了路径动态规划的难度,导致部分机械臂规划路径长度过长,应用效果不佳。为此,本研究以群智能优化算法为支持,面向冗余机械臂设计了一种路径动态规划方法。选取群智能优化算法中的麻雀搜索算法作为基本算法,将其与高斯变异和Tent扰动策略相结合,以此求取机械臂的最优运动学逆解,确定各关节角度。然后融合三次与五次两种多项式插值,构建用于描述关节轨迹的混合多项式函数。最后基于该函数的关节三段运动指标,构建路径动态规划的目标函数,并设定最优问题,利用群智能优化算法中的沙猫群算法求取问题的最优解,实现路径动态规划。以KUKAiiwaR820冗余机械臂为对象开展实验,实验结果表明,所提出方法能对冗余机械臂运动路径进行动态规划,在整个运动过程中,机械臂与各个障碍物之间的距离始终在10cm以上,且其规划路径效果较为稳定,长度均小于40cm,具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 冗余机械臂 群智能优化算法 可达范围 沙猫群算法 路径动态规划
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决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划 被引量：1
4
作者 张乐 胡毅文 +2 位作者 杨红 杨超 马宏远 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页
针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,... 针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,利用折射反向学习计算得到候选解,在一定程度上提高个体之间影响的同时增强算法跳出局部最优的能力;若相似,利用所提出的链式邻近学习引导蜣螂个体,增加影响个体更新的因素,充分促进个体之间的信息交流。在CEC2017测试套件的29个测试函数上进行了充分的对比实验,结果表明,DLDBO性能明显优于其他六种先进的变体算法。利用DLDBO规划无人机群的飞行路径,最终能够得到较为理想的协同路径并且有效避开威胁,优于其余三种优秀的协同路径规划算法,满足了无人机协同飞行的需求。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 折射反向学习 链式邻近学习 无人机协同路径规划
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改进蜣螂优化算法的无人机路径规划 被引量：1
5
作者 吕亚娜 袁慧玲 +1 位作者 于舒娟 刘东 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期1-10,共10页
针对传统蜣螂优化算法在路径规划中易陷入局部最优的局限性,提出了一种改进蜣螂优化算法的路径规划方法。通过引入佳点集初始化、改进的正弦算法、结合莱维飞行和布朗运动的变异策略、单纯形法和自适应反向学习策略,帮助算法跳出局部最... 针对传统蜣螂优化算法在路径规划中易陷入局部最优的局限性,提出了一种改进蜣螂优化算法的路径规划方法。通过引入佳点集初始化、改进的正弦算法、结合莱维飞行和布朗运动的变异策略、单纯形法和自适应反向学习策略,帮助算法跳出局部最优以及增强算法的寻优能力。同时考虑了无人机的运行约束,进一步提升其在实际应用中的可行性。算法测试和仿真数据验证了改进算法的性能优于其他算法。研究结果表明,在复杂环境中改进算法规划出的飞行路径是可行且高效的。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 蜣螂优化算法 莱维飞行 布朗运动 单纯形法 反向学习
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优化时间窗改进Dijkstra算法的无人驾驶磁悬浮车路径规划
6
作者 古玉锋 凌浩 +1 位作者 赵耀晶 黎程山 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第7期2080-2085,共6页
针对无人驾驶磁悬浮车同轨道多车运营及车辆密度大的特点,研究了一种基于优化时间窗改进Dijkstra算法的磁浮车路径规划算法,考虑了路径冲突、调度成本等一系列现实问题,将Dijkstra算法与时间窗相结合,顺序规划各磁浮车的路径。首先,在... 针对无人驾驶磁悬浮车同轨道多车运营及车辆密度大的特点,研究了一种基于优化时间窗改进Dijkstra算法的磁浮车路径规划算法,考虑了路径冲突、调度成本等一系列现实问题,将Dijkstra算法与时间窗相结合,顺序规划各磁浮车的路径。首先,在路径规划前预处理地图信息,根据地图节点生成最短路径索引,按照索引寻找路径。其次,利用时间窗校验路径冲突;然后,对冲突路径具体分析,冲突时间较短的路径通过车辆变速方式实现避让,避免了路径重规划,在无碰撞的基础上订单运行时间得到了优化。最后,利用OpenTCS进行算法仿真。结果表明:优化时间窗后的Dijkstra算法平均执行时间为0.328 ms,车辆每千米运行时间为36.64 s。在无路径冲突的前提下,提高了订单执行的实时性及车辆运行效率,且随着运行里程数的增加,算法的优势越明显,能满足无人驾驶磁悬浮车的无碰撞路径规划要求。 展开更多
关键词 轨道交通 磁悬浮车 智能路径规划 DIJKSTRA算法 优化时间窗
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基于鲁棒优化的再制造作业车间动态调度模型与算法研究
7
作者 张帅 徐惠芬 +2 位作者 张文宇 毛灿 景鑫 《运筹与管理》 北大核心 2025年第4期113-119,I0048-I0056,共16页
针对具有柔性工艺规划的再制造作业车间多重不确定性和扰动事件影响的问题,提出了一种新的基于鲁棒优化的再制造作业车间动态调度模型,将再制造调度过程分为预调度阶段和动态调度阶段。预调度阶段采用离散场景集来描述再制造作业车间中... 针对具有柔性工艺规划的再制造作业车间多重不确定性和扰动事件影响的问题,提出了一种新的基于鲁棒优化的再制造作业车间动态调度模型,将再制造调度过程分为预调度阶段和动态调度阶段。预调度阶段采用离散场景集来描述再制造作业车间中的多重不确定性,并使用鲁棒优化方法来构建数学模型。动态调度阶段设计了一种混合型重调度策略,以避免扰动事件所导致的再制造系统效率降低的问题。在此基础上,提出了一种采用二维不等长编码方案的扩展型生物地理学优化算法,引入了正弦迁移模型并采用新的迁移算子和新的变异算子来引导种群进行高效迁移,还设计了一种局部搜索策略以提高算法性能。最后,通过仿真实验验证了上述模型和算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 再制造作业车间 预调度 动态调度 鲁棒优化 扰动事件 生物地理学优化算法
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自适应动态分级平衡优化器算法及收敛性
8
作者 刘景森 高赛男 +1 位作者 李煜 周欢 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第11期2389-2399,共11页
为了解决平衡优化器(EO)算法在处理复杂优化问题时易陷入局部极值、寻优精度有时不佳的问题,提出高效的自适应动态分级平衡优化器CGTEO,对其收敛性进行理论和实验分析.引入基于正余弦系数的自适应交叉更新机制,增强种群多样性.加入动态... 为了解决平衡优化器(EO)算法在处理复杂优化问题时易陷入局部极值、寻优精度有时不佳的问题,提出高效的自适应动态分级平衡优化器CGTEO,对其收敛性进行理论和实验分析.引入基于正余弦系数的自适应交叉更新机制,增强种群多样性.加入动态分级搜索策略,平衡各子种群对探索和开发能力的不同需求.融合基于三角形拓扑单元的精英邻域学习策略,改善收敛精度并有效避免局部极值.通过概率测度法,证明了CGTEO算法的全局收敛性.采用CEC2017测试集,对CGTEO与9种代表性对比算法进行全面测试与对比分析,结合寻优精度、收敛曲线、Wilcoxon秩和检验及小提琴图等多种方法评估优化结果.实验结果表明,CGTEO算法在优化精度、收敛性能和稳定性方面均表现出色.Wilcoxon秩和检验表明,该算法的优化结果在统计上显著优于其他对比算法. 展开更多
关键词 平衡优化器算法 自适应交叉更新 动态分级搜索 精英邻域学习 收敛性分析 Wilcoxon秩和检验
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基于改进混合A^(*)算法在动态环境中的快速路径规划
9
作者 谭光兴 黄磊昌 李明泽 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期136-142,共7页
为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状... 为了提高阿克曼底盘无人车的路径规划效率以及在路径跟踪过程中的局部路径规划和避障能力,并降低路径重规划的时间,文中提出一种基于改进混合A^(*)算法的路径规划方法。首先,通过障碍物K-D树得到当前位置特定范围内的障碍物距离和密度状态,根据该状态计算混合A^(*)算法的动态扩展步长和转向角度离散值,提高节点扩展的效率;其次,通过反向路径规划,实现前次搜索节点数据的复用,将数据处理后作为局部路径规划的初始数据,减少节点扩展数量;最后,使用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。仿真实验结果表明:改进后的算法在全局路径规划和局部路径规划中有效减少了扩展节点数和运行时间,无人车能够实现在动态环境中快速进行局部路径规划和避障。 展开更多
关键词 动态节点扩展 反向路径规划 扩展列表复用 局部路径规划 动态避障 改进混合A^(*)算法
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多策略增强型蜣螂优化算法求解路径规划问题
10
作者 陈慧丽 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期242-250,257,共10页
针对蜣螂优化算法在路径规划时寻优效率慢、稳定性差和易早熟等问题,提出一种多策略增强型蜣螂优化(EDBO)算法。首先,在算法蜣螂滚球行为、蜣螂繁育行为和小蜣螂移动行为中引入随机小孔成像反向学习(Random Keyhole Imaging Reverse Lea... 针对蜣螂优化算法在路径规划时寻优效率慢、稳定性差和易早熟等问题,提出一种多策略增强型蜣螂优化(EDBO)算法。首先,在算法蜣螂滚球行为、蜣螂繁育行为和小蜣螂移动行为中引入随机小孔成像反向学习(Random Keyhole Imaging Reverse Learning,RKRL)策略对蜣螂个体进行逐维学习,增强算法全局寻优能力;同时,设计了Sin混沌-RKRL策略初始化蜣螂种群,增强了算法初始种群质量,提高了算法的初始寻优能力;进一步设计了多方向正余弦自适应偷窃策略对蜣螂偷窃行为进行改进,实现算法在搜索区域内精细开发;最后,嵌入非线性正弦衰减-余弦递增动态平衡协调因子,实现了算法全局与局部搜索之间的动态平衡,提高了算法的寻优性能。测试函数和路径规划实验结果表明:EDBO算法的寻优性能和路径规划性能均优于其算法,可适用于求解复杂环境下移动机器人路径规划问题。 展开更多
关键词 蜣螂优化算法 随机小孔成像反向学习 多方向正余弦自适应 动态平衡因子 路径规划
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求解无人机三维路径规划问题的动态多子群樽海鞘群算法
11
作者 巫光福 王小林 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第13期5501-5514,共14页
无人机三维路径规划问题是在复杂三维环境中找到起点与终点之间最优路径的组合优化问题,但大多数路径规划算法难以在可接受的时间和精度范围内找到可行路径,因此提出了一种基于K-means++聚类优化的动态多子群樽海鞘群算法用于解决上述... 无人机三维路径规划问题是在复杂三维环境中找到起点与终点之间最优路径的组合优化问题,但大多数路径规划算法难以在可接受的时间和精度范围内找到可行路径,因此提出了一种基于K-means++聚类优化的动态多子群樽海鞘群算法用于解决上述问题。首先,在三维环境模型中结合高度成本提出新的成本函数,将路径规划问题转化为多维函数优化问题。其次,采用K-means++聚类算法对种群进行分群,并设计动态多子群机制均衡算法的全局搜索与局部开发;各子群结合多策略协同改进,在避免算法陷入局部最优的同时提高全局寻优能力。最后,在12个CEC2017基准测试函数中验证了该算法对比其他5种算法(ISSA、MSNSSA、IBSO、MBFPA、SSA)的性能后,将其应用于三维环境中对最优路径规划问题进行求解。在不同的环境模型下的仿真实验结果表明,该算法的平均有效路径率相较于其他5种算法分别提高了15.5%、11%、23%、20.5%和18%,这证实了该算法在复杂环境下具有优秀的寻优能力。 展开更多
关键词 三维路径规划 成本函数 樽海鞘群算法 K-means++聚类算法 动态多子群 协同改进
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基于鱼鹰搜索策略蛇优化算法的无人机三维航迹规划
12
作者 陈海洋 温仕琪 +1 位作者 张江祺 都威 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第2期89-99,共11页
针对智能优化算法在求解无人机三维航迹规划问题时存在搜索能力不足、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种鱼鹰搜索策略蛇优化(OSSO)算法。首先,引入Bernoulli混沌映射初始化种群,扩大个体搜索范围,丰富种群的多样性;其次,结... 针对智能优化算法在求解无人机三维航迹规划问题时存在搜索能力不足、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种鱼鹰搜索策略蛇优化(OSSO)算法。首先,引入Bernoulli混沌映射初始化种群,扩大个体搜索范围,丰富种群的多样性;其次,结合鱼鹰优化算法下潜捕食、随机步长和精确开采思想,改进算法搜索策略,增强其全局搜索能力;然后,通过动态折射反向学习策略进行种群更新,提升算法对局部极值的处理能力,平衡算法全局搜索和局部开采能力;最后,分别采用函数法和高程数据构建2种三维模型,将航迹长度、威胁区距离和无人机本体约束作为评判指标进行仿真实验。实验结果表明:OSSO算法具有较强的鲁棒性,对于求解三维航迹规划问题具有良好的稳定性和有效性。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 蛇优化算法 鱼鹰搜索策略 反向学习
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基于无向随机探索蜣螂优化算法的无人机航迹规划
13
作者 陈海洋 张江祺 +1 位作者 温仕琪 吝红凯 《电光与控制》 北大核心 2025年第8期25-31,共7页
针对战场环境下群智能算法在求解无人机航迹规划过程中存在路径搜索能力不足,易陷入局部最优等问题,提出了一种基于无向随机探索蜣螂优化(UR-DBO)算法的无人机低空突防的航迹规划方法。首先,建立相关的地形模型以及威胁源模型;其次,在... 针对战场环境下群智能算法在求解无人机航迹规划过程中存在路径搜索能力不足,易陷入局部最优等问题,提出了一种基于无向随机探索蜣螂优化(UR-DBO)算法的无人机低空突防的航迹规划方法。首先,建立相关的地形模型以及威胁源模型;其次,在蜣螂优化算法中引入Piecewise混沌映射初始化种群,增加算法的种群多样性;接着,提出无向随机探索机制,该机制旨在弥补蜣螂优化算法中滚球蜣螂探索不全面的缺陷,提高算法的全局寻优能力;然后,让偷窃蜣螂借鉴阿里巴巴四十大盗算法的多策略寻优机制,使其可以根据问题动态调整策略,有利于算法跳出局部最优;最后,选用6种测试函数与2种不同地形测试。实验结果表明,所提算法相较于对比算法有更好的收敛速度与寻优精度,且更适用于无人机三维路径规划。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 突防 蜣螂优化算法 阿里巴巴四十大盗算法 无向随机探索机制
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多策略改进鲸鱼优化算法的移动机器人路径规划
14
作者 黄开启 许军 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第7期121-125,共5页
在移动机器人路径规划研究中,鉴于传统鲸鱼优化算法(WOA)会出现收敛速率慢、精度不高和容易进入局优等固有的缺陷,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)。提出融合Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习策略,以改进算法的初始种群... 在移动机器人路径规划研究中,鉴于传统鲸鱼优化算法(WOA)会出现收敛速率慢、精度不高和容易进入局优等固有的缺陷,提出一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MSIWOA)。提出融合Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习策略,以改进算法的初始种群生成机制。引入非线性收敛因子和自适应惯性权重策略,旨在平衡算法初期探索能力和后期精细化寻优能力。引入随机差分策略,以求提高种群多样性与全局搜索水平。实验结果表明:MSIWOA在基准测试函数上展现出更快的收敛速度和更精确的寻优结果。MSIWOA在最短路径长度、耗时以及拐点数等指标上均表现最优,验证了算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 路径规划 自适应权重 Logistic-Tent复合混沌映射 随机差分策略
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融合概率地图法的改进蚁群优化算法无人水面船路径规划
15
作者 白响恩 刘迪 徐笑锋 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第2期1-8,共8页
针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,对传统ACO算法进行改进,使其适用于无人水面船(unmanned surface vehicle,USV)在复杂和真实海域环境下的全局路径规划。利用概率地图法(probab... 针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,对传统ACO算法进行改进,使其适用于无人水面船(unmanned surface vehicle,USV)在复杂和真实海域环境下的全局路径规划。利用概率地图法(probabilistic roadmap method,PRM)规划的路径作为ACO算法初始信息素分布的依据,提高算法收敛速度;设计同时考虑路径长度和方向性的启发函数,避免传统ACO算法陷入局部最优;加入转角启发函数,减少传统ACO算法拐点数;引入障碍物密度启发函数,提高传统ACO算法规划路径时感知障碍物的能力;利用三次B样条曲线对规划的路径进一步优化,提高路径的平滑性。仿真实验表明:在不同规模的栅格地图上和真实海域环境下,改进ACO算法在拐点数和迭代次数上具有明显优势,且稳定性较好。所提出的改进ACO算法在航海实际应用中具有重要意义。 展开更多
关键词 无人水面船(USV) 路径规划 蚁群优化(ACO)算法 概率地图法 真实海域
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基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划研究 被引量：5
16
作者 胡啸 张呈越 +2 位作者 卞炜 王健安 董朋涛 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期591-600,共10页
针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提... 针对传统栅格地图下的路径规划算法存在多峰值优化、无法实时避障等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化算法的动态路径规划方法。首先,提出方形邻格邻近扩散方法初始化哈里斯鹰种群位置,在路径规划问题模型下增加种群多样性;然后,提出一种非线性能量因子优化算法在搜索和开发之间的更新比例,提高全局搜索性能;最后,引入动态窗口法提高机器人实际运行路径的平滑程度,构造结合全局路径的动态窗口评价函数以改善动态窗口法前瞻性不足的问题。实验结果表明,所提方法可以兼顾实时避障和路径最优的需求。 展开更多
关键词 路径规划 改进哈里斯鹰优化算法 动态窗口法 实时避障
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基于改进PPO算法的机械臂动态路径规划 被引量：1
17
作者 万宇航 朱子璐 +3 位作者 钟春富 刘永奎 林廷宇 张霖 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第6期1462-1473,共12页
针对非结构化环境下机械臂路径规划面临的环境不确定性因素增多、建模难度大等问题,提出了一种基于改进近端策略优化(PPO)算法的机械臂动态路径规划方法。针对由于动态环境中障碍物数量变化而导致的状态空间输入长度不固定的问题,提出... 针对非结构化环境下机械臂路径规划面临的环境不确定性因素增多、建模难度大等问题,提出了一种基于改进近端策略优化(PPO)算法的机械臂动态路径规划方法。针对由于动态环境中障碍物数量变化而导致的状态空间输入长度不固定的问题,提出了基于LSTM网络的环境状态输入处理方法,并对PPO算法的网络结构进行了改进;基于人工势场法设计了奖励函数,并建立机械臂碰撞检测模型。实验结果表明:改进算法能够适应场景中障碍物数量和位置的变化,具有更快的收敛速度和稳定性。 展开更多
关键词 动态路径规划 改进PPO算法 LSTM网络 人工势场法 ML-Agents
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基于优化蚁群算法的露天矿无人矿卡绕跨并行类三维路径规划 被引量：1
18
作者 高明宇 鲍久圣 +5 位作者 阴妍 胡德平 张可琨 朱晨钟 王茂森 王凯 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期399-411,共13页
随着我国矿山智能化建设的不断推进,运输环节无人化已发展成为智慧矿山系统的重要组成部分。露天矿装卸载区等场景通常为非结构化作业区域,地形环境复杂且存在较多障碍物,无人矿卡作为露天矿物料运输的主要工具,由于其体型、载重大等特... 随着我国矿山智能化建设的不断推进,运输环节无人化已发展成为智慧矿山系统的重要组成部分。露天矿装卸载区等场景通常为非结构化作业区域,地形环境复杂且存在较多障碍物,无人矿卡作为露天矿物料运输的主要工具,由于其体型、载重大等特性,在该场景下的路径规划具有较大难度。针对无人矿卡在路径规划时绕行过多导致行驶效率低、路径质量差的问题,提出了一种基于优化蚁群算法的“类三维”路径规划方法,并通过仿真和试验验证了算法的有效性。首先,设计了一种基于激光点云的类三维地图构建方法,对滤波和配准后的有效点云数据进行栅格化处理并计算栅格高度,得到了包含障碍物高度信息的类三维地图。其次,以无人矿卡为研究对象,设计了一种三维碰撞检测方法,可在横向和纵向上分别判断障碍物与车体的冲突关系,并根据矿卡结构特征与道路工况制定了一种绕跨并行通行策略,直接跨越对车辆无威胁的障碍物,可在保证安全性的前提下有效提高矿卡的通行效率。然后,优化蚁群算法的初始信息素分布,提高算法的目标导向性,在改进信息素更新策略中考虑最优最差路径,以提高路径搜索的性能和效率;引入自适应多步长移动方式,并设计了一种引入跨障评价的多目标启发函数,仿真结果发现:优化后的蚁群算法在较少和较多障碍物场景搜索到的路径长度分别缩短了16.53%、16.79%,且路径拐点的减少有效提高了路径质量,使得算法生成的路径更符合实际需求。最后,通过搭建多障碍物场景模拟露天矿非结构化区域开展实车模拟试验,结果表明:搭载优化蚁群算法的无人矿卡试验车能跨越部分障碍物,在较少障碍物场景中的通行效率提升20.53%,在较多障碍物场景中的通行效率提升31.62%,且未与障碍物发生刮蹭。因此,所提出的基于优化蚁群算法的绕跨并行类三维路径规划方法可有效缩短路径长度,提高搜索效率与路径质量,在保证安全性的前提下充分发挥无人矿卡宽体高底盘特性。研究结果为露天矿卡无人驾驶技术开发及应用提供了理论参考。 展开更多
关键词 露天矿 无人矿卡 路径规划 类三维地图 优化蚁群算法
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基于改进浣熊优化算法的食品分拣机器人机械臂时间最优轨迹规划 被引量：2
19
作者 蒋金伟 杨启志 +1 位作者 刘进福 张壮壮 《食品与机械》 北大核心 2025年第3期81-87,共7页
[目的]提高食品分拣机器人机械臂空间最优时间轨迹规划效率和稳定性。[方法]提出一种基于改进浣熊优化算法的食品分拣机器人机械臂时间最优轨迹规划方法。建立UR5六自由度机械臂模型,采用3-5-3多项式插值方法构造机械臂运动轨迹。借鉴... [目的]提高食品分拣机器人机械臂空间最优时间轨迹规划效率和稳定性。[方法]提出一种基于改进浣熊优化算法的食品分拣机器人机械臂时间最优轨迹规划方法。建立UR5六自由度机械臂模型,采用3-5-3多项式插值方法构造机械臂运动轨迹。借鉴光学折射物理现象对浣熊优化算法进行改进,利用改进后的浣熊优化算法优化求解机械臂轨迹规划问题,在满足角度、角速度、角加速度约束条件的同时尽可能缩短关节运动时间。[结果]仿真结果表明,与其他3种时间最优轨迹规划方法相比,所提方法轨迹运行时间降低了14.58%,21.20%,4.18%。[结论]所提方法能够缩短机械臂运行时间,有效提高机械臂工作效率。 展开更多
关键词 食品分拣 机械臂 浣熊优化算法 轨迹规划
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基于改进近端策略优化算法的AGV路径规划与任务调度 被引量：2
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作者 祁璇 周通 +2 位作者 王村松 彭孝天 彭浩 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期955-964,共10页
自动引导车(AGV)是一种具有高度柔性和灵活性的自动化物料运输设备,可实现路径规划、任务调度和智能分配等功能。目前关于AGV最优路径与调度算法研究仍存在泛化性差、收敛效率低、寻路时间长等问题。因此,提出一种改进近端策略优化算法(... 自动引导车(AGV)是一种具有高度柔性和灵活性的自动化物料运输设备,可实现路径规划、任务调度和智能分配等功能。目前关于AGV最优路径与调度算法研究仍存在泛化性差、收敛效率低、寻路时间长等问题。因此,提出一种改进近端策略优化算法(PPO)。首先,采用多步长动作选择策略增加AGV移动步长,将AGV动作集由原来的4个方向基础上增加了8个方向,优化最优路径;其次,改进动态奖励值函数,根据AGV当前状态实时调整奖励值大小,提高其学习能力;然后,基于不同改进方法比较其奖励值曲线图,验证算法收敛效率与最优路径距离;最后,采用多任务调度优化算法,设计了一种单AGV多任务调度优化算法,提高运输效率。结果表明:改进后的算法最优路径缩短了28.6%,改进后的算法相比于PPO算法收敛效率提升了78.5%,在处理更为复杂、需要高水平策略的任务时表现更佳,具有更强的泛化能力;将改进后的算法与Q学习、深度Q学习(DQN)算法、软演员-评论家(SAC)算法进行比较,算法效率分别提升了84.4%、83.7%、77.9%;单AGV多任务调度优化后,平均路径缩短了47.6%。 展开更多
关键词 自动导引小车 路径规划 任务调度 近端策略优化算法 强化学习
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