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基于改进概率路线图算法的煤矿机器人路径规划方法 被引量:19
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作者 薛光辉 刘爽 +1 位作者 王梓杰 李亚男 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第6期175-181,共7页
路径规划是煤矿机器人在煤矿井下非结构化狭长受限空间中应用亟待解决的关键技术之一。针对传统概率路线图(PRM)算法在空间狭长封闭巷道环境中难以保障采样的节点均匀分布于自由空间中导致路径规划失效,以及节点可能距离障碍物较近导致... 路径规划是煤矿机器人在煤矿井下非结构化狭长受限空间中应用亟待解决的关键技术之一。针对传统概率路线图(PRM)算法在空间狭长封闭巷道环境中难以保障采样的节点均匀分布于自由空间中导致路径规划失效,以及节点可能距离障碍物较近导致规划的路径可通行性差等问题,提出了一种基于改进PRM算法的煤矿机器人路径规划方法。在构造阶段引入人工势场法,将落在障碍物中的节点沿与其距离最近自由空间中的节点连线方向推至自由空间,并在障碍物边缘建立斥力场,实现节点的均匀分布且使其距离障碍物有一定距离;在查询阶段融合D^(*)Lite算法,当遇到动态障碍物或前方无法通行时可实现路径的重规划。仿真结果表明:改进PRM算法的节点均匀分布在自由空间中,且均距离障碍物一定距离,提高了路径规划的安全性;当节点数为100个时,改进PRM算法成功率较传统PRM算法提高了25%;随着节点数增加,传统PRM算法和改进PRM算法路径规划成功次数均呈增长趋势,但改进PRM算法在效率方面优势更明显;当节点数为400个时,改进PRM算法运行效率较传统PRM算法提高了35.13%,且规划的路径更平滑,路径长度更短;当障碍物突然出现时,改进PRM算法能够实现路径的重规划。 展开更多
关键词 煤矿机器人 路径规划 概率路线图算法 人工势场法 D^(*)Lite算法
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基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群算法在无人船路径规划中的应用研究
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作者 谢国兵 贺沩 +2 位作者 胡旺文 苏义鑫 石兵华 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期115-124,共10页
[目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,... [目的]针对无人船在复杂水域中路径规划难度大的问题,提出一种基于不均匀分配信息素及多目标优化的改进蚁群优化(ACO)算法。[方法]采用概率路线图法(PRM)得到一条初始路径,依据该路径和终点的方位信息指导ACO算法不均匀分配初始信息素,使得初始路径和终点附近的信息素浓度大,其他栅格的信息素浓度参照与两者的距离逐渐减少,改善蚂蚁在前期路径搜索盲目性大的问题,缩短计算时间;建立求解多目标路径规划问题的目标函数,通过设定权重来平衡安全指数、能耗和路径曲折度之间的关系,为不同的应用场景生成符合需求的多样化路径,并使信息素增量随路径的优劣进行自适应调整,以强化优质路径在整个蚁群中的影响;同时,设置启发式矩阵系数的自适应调整机制,引入与迭代次数相关的余弦调节因子,以提高ACO算法的寻优效率。对路径进行二次优化以获得全局最优路径,减少航行过程中的频繁转向和转弯幅度。最后,以黄石的“仙岛湖”和杭州的“千岛湖”两个真实湖泊为地图,通过实验将所提算法与其他传统的ACO算法、A^(*)算法和改进ACO算法进行路径规划效果的比较。[结果]结果显示,相比其他传统的ACO算法,所提算法规划的路径最短(减少61.71%),距离障碍物最远,路径曲折度最小,运行时间也得到改善。[结论]实验结果表明,所提算法可降低无人船的航行能耗,减少转弯次数与转弯幅度,提升路径的平滑性和安全性。 展开更多
关键词 无人船 运动规划 多目标优化 蚁群优化算法 不均匀分配信息素 概率路线图
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改进概率路标图算法 被引量:2
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作者 宁新杰 崔炜 +2 位作者 徐照翔 李兴广 陈鹏宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第12期3422-3427,共6页
为解决传统概率路标图算法(probabilistic roadmap,PRM)学习阶段路线图R(N,E)中路线图边集E较为复杂和查询阶段生成的路径转折次数较多的问题,提出边集优化方法并引入道格拉斯-普克算法。在学习阶段,通过对随机点进行约束,减少路线图中... 为解决传统概率路标图算法(probabilistic roadmap,PRM)学习阶段路线图R(N,E)中路线图边集E较为复杂和查询阶段生成的路径转折次数较多的问题,提出边集优化方法并引入道格拉斯-普克算法。在学习阶段,通过对随机点进行约束,减少路线图中集合E的大小,减少查询阶段的计算量。在查询阶段,通过对搜索到的无碰撞路径节点进行峰值节点提取,有效去除冗余节点。实例仿真结果表明,改进PRM算法比标准的PRM算法具有更高的求解效率和更少的路径节点数目。 展开更多
关键词 prm算法 路线图边集E 边集优化方法 道格拉斯-普克算法 峰值节点提取
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基于近似最近邻搜索的改进PRM算法 被引量:15
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作者 薛阳 孙越 +2 位作者 叶晓康 李蕊 华茜 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第11期3211-3217,共7页
针对移动机器人工作环境范围复杂时,使用传统概率路线图(PRM)算法非常耗时的问题,提出一种改进的PRM算法。PRM算法最耗时的部分是构建无向路径图,构建无向路径图的关键是近邻搜索。通过使用近似最近邻搜索中的局部敏感哈希算法代替原先... 针对移动机器人工作环境范围复杂时,使用传统概率路线图(PRM)算法非常耗时的问题,提出一种改进的PRM算法。PRM算法最耗时的部分是构建无向路径图,构建无向路径图的关键是近邻搜索。通过使用近似最近邻搜索中的局部敏感哈希算法代替原先最近邻搜索算法,在不降低生成路线图质量的前提下,加快无向路线图的构建速度,减少PRM算法的运行时间。仿真结果表明,改进的PRM算法相较于传统的PRM算法在无向路径图建立时间上减少27.36%~33.27%,使PRM算法效率大大提高。 展开更多
关键词 概率路线图(prm)算法 无向路径图 最近邻搜索 近似最近邻搜索 局部敏感哈希
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