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基于人工势场法和启发式采样的最优路径收敛方法
被引量：
14
1
作者
李伟
金世俊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期2912-2918,共7页
具有渐进最优性的快速搜索随机树(RRT)算法在路径规划过程中确保了其概率完备性和渐进最优性,然而仍存在收敛速度慢且产生大而密集的采样空间等问题。为了加快算法的收敛速度,提出了一种基于人工势场法和启发集合采样来快速获取最优路...
具有渐进最优性的快速搜索随机树(RRT)算法在路径规划过程中确保了其概率完备性和渐进最优性,然而仍存在收敛速度慢且产生大而密集的采样空间等问题。为了加快算法的收敛速度,提出了一种基于人工势场法和启发集合采样来快速获取最优路径的方法。首先,利用人工势场法构建出一条由起点到目标点的初始路径;然后,以起点和目标点的位置和之间的距离以及初始路径的路径代价作为参数来构建初始启发采样集合;最后,限定在启发集合内进行采样,并且在算法进行的过程中调整启发采样集合的范围,进而加快路径收敛速度。仿真实验中,获取相同路径代价的路径时,所提人工势场结合启发式采样的方法为基础的结合人工势场法和启发采样策略的快速获取最优路径的RRT(PI-RRT)算法相较于RRT算法,采样点数减少了约67%,算法运行时间平均缩短了约74.5%;相较于启发式RRT(Informed-RRT)算法,采样点数减少了约40~50%,算法运行时间平均缩短了约62.5%。所提出的最优路径收敛方法大量减少了冗余采样次数并缩短了算法运行时间,具有更高的算法效率,收敛到最优路径的速度更快。
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关键词
路径规划
快速
搜索
随机
树
算法
人工势场法
启发采样集合
启发式
渐进最
优
快速
搜索
随机
树
算法
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职称材料
基于KNN-RRT 的机械臂运动路径规划算法
被引量：
3
2
作者
张延军
张朋琳
+3 位作者
马创创
郭栋梁
韩雨
陈博
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第11期28-33,共6页
针对机械臂路径规划过程中节点生成容易陷入局部最小值、算法收敛速度慢等问题,以目标引力函数渐进最优快速扩展随机树(P-RRT)为基础,提出一种基于KNN快速查找的自适应步长的改进RRT算法(KNN-RRT)。首先,在目标引力的基础上引入AdaGrad...
针对机械臂路径规划过程中节点生成容易陷入局部最小值、算法收敛速度慢等问题,以目标引力函数渐进最优快速扩展随机树(P-RRT)为基础,提出一种基于KNN快速查找的自适应步长的改进RRT算法(KNN-RRT)。首先,在目标引力的基础上引入AdaGrad方法来调整自适应步长系数,降低随机点采样陷入局部最小值的问题;其次,利用KDTree来存储节点并利k邻近快速搜索查找相邻节点,提高算法的效率,并结合三次B样条曲线优化搜索路径的质量;最后,基于KNN-RRT算法在不同障碍物环境下进行实验,实验结果表明该算法在路径搜索时间、路径质量等方面有显著提升,提高算法的稳定性。
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关键词
机械臂运动规划
渐进最
优
快速
搜索
随机
树
避障规划
路径
优
化
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职称材料
基于改进RRT^(*)算法的智能轮椅全局路径规划研究
被引量：
18
3
作者
骆海涛
孙嘉泽
+2 位作者
高鹏宇
曾德生
李家成
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期303-313,共11页
现实环境中智能轮椅大多数处在复杂场景下工作,其自主导航时对路径安全性等要求较高。渐进最优随机搜索树RRT*算法基本满足移动机器人最优路径规划,但由于智能轮椅本体较大,容易与环境较近接触,因此可对环境模型进行膨胀并定义不同搜索...
现实环境中智能轮椅大多数处在复杂场景下工作,其自主导航时对路径安全性等要求较高。渐进最优随机搜索树RRT*算法基本满足移动机器人最优路径规划,但由于智能轮椅本体较大,容易与环境较近接触,因此可对环境模型进行膨胀并定义不同搜索步长,使其规划出的路径远离障碍物。其次为保证用户在使用智能轮椅导航时能够获得更高的舒适性,更高效的到达目的地,而借用启发式约束采样思想和人工势场中引力场思想修剪此算法规划时的冗余节点,从而减小系统运行内存,随后结合轮椅的最小转弯半径,提出最小段路径曲率约束策略和三次B样条曲线算法对路径进行平滑处理,使其更加适合轮椅行驶。最终在MATLAB和Gazebo仿真平台对改进前后算法对比实验,并将本文算法应用与智能轮椅实体上,试验结果表明,该算法能够有效解决智能轮椅全局路径规划问题,能够明显提升全局路径规划效率,具有一定安全性,可为其移动机器人领域提供有效参考。
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关键词
智能轮椅
路径规划
渐进最优随机搜索树
B样条
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职称材料
题名
基于人工势场法和启发式采样的最优路径收敛方法
被引量：
14
1
作者
李伟
金世俊
机构
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期2912-2918,共7页
文摘
具有渐进最优性的快速搜索随机树(RRT)算法在路径规划过程中确保了其概率完备性和渐进最优性,然而仍存在收敛速度慢且产生大而密集的采样空间等问题。为了加快算法的收敛速度,提出了一种基于人工势场法和启发集合采样来快速获取最优路径的方法。首先,利用人工势场法构建出一条由起点到目标点的初始路径;然后,以起点和目标点的位置和之间的距离以及初始路径的路径代价作为参数来构建初始启发采样集合;最后,限定在启发集合内进行采样,并且在算法进行的过程中调整启发采样集合的范围,进而加快路径收敛速度。仿真实验中,获取相同路径代价的路径时,所提人工势场结合启发式采样的方法为基础的结合人工势场法和启发采样策略的快速获取最优路径的RRT(PI-RRT)算法相较于RRT算法,采样点数减少了约67%,算法运行时间平均缩短了约74.5%;相较于启发式RRT(Informed-RRT)算法,采样点数减少了约40~50%,算法运行时间平均缩短了约62.5%。所提出的最优路径收敛方法大量减少了冗余采样次数并缩短了算法运行时间,具有更高的算法效率,收敛到最优路径的速度更快。
关键词
路径规划
快速
搜索
随机
树
算法
人工势场法
启发采样集合
启发式
渐进最
优
快速
搜索
随机
树
算法
Keywords
path planning
Rapidly exploring Random Tree(RRT)algorithm
Artificial Potential Field(APF)method
informed sampling set
Informed Rapidly exploring Random Tree star(Informed-RRT)algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于KNN-RRT 的机械臂运动路径规划算法
被引量：
3
2
作者
张延军
张朋琳
马创创
郭栋梁
韩雨
陈博
机构
太原科技大学机械工程学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第11期28-33,共6页
文摘
针对机械臂路径规划过程中节点生成容易陷入局部最小值、算法收敛速度慢等问题,以目标引力函数渐进最优快速扩展随机树(P-RRT)为基础,提出一种基于KNN快速查找的自适应步长的改进RRT算法(KNN-RRT)。首先,在目标引力的基础上引入AdaGrad方法来调整自适应步长系数,降低随机点采样陷入局部最小值的问题;其次,利用KDTree来存储节点并利k邻近快速搜索查找相邻节点,提高算法的效率,并结合三次B样条曲线优化搜索路径的质量;最后,基于KNN-RRT算法在不同障碍物环境下进行实验,实验结果表明该算法在路径搜索时间、路径质量等方面有显著提升,提高算法的稳定性。
关键词
机械臂运动规划
渐进最
优
快速
搜索
随机
树
避障规划
路径
优
化
Keywords
motion planning of robotic arm
fast search random tree
obstacle avoidance planning
path optimization
分类号
TH112 [机械工程—机械设计及理论]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于改进RRT^(*)算法的智能轮椅全局路径规划研究
被引量：
18
3
作者
骆海涛
孙嘉泽
高鹏宇
曾德生
李家成
机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
中国科学院机器人与智能制造创新研究院
沈阳理工大学机械工程学院
沈阳化工大学信息工程学院
沈阳航空航天大学自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期303-313,共11页
文摘
现实环境中智能轮椅大多数处在复杂场景下工作,其自主导航时对路径安全性等要求较高。渐进最优随机搜索树RRT*算法基本满足移动机器人最优路径规划,但由于智能轮椅本体较大,容易与环境较近接触,因此可对环境模型进行膨胀并定义不同搜索步长,使其规划出的路径远离障碍物。其次为保证用户在使用智能轮椅导航时能够获得更高的舒适性,更高效的到达目的地,而借用启发式约束采样思想和人工势场中引力场思想修剪此算法规划时的冗余节点,从而减小系统运行内存,随后结合轮椅的最小转弯半径,提出最小段路径曲率约束策略和三次B样条曲线算法对路径进行平滑处理,使其更加适合轮椅行驶。最终在MATLAB和Gazebo仿真平台对改进前后算法对比实验,并将本文算法应用与智能轮椅实体上,试验结果表明,该算法能够有效解决智能轮椅全局路径规划问题,能够明显提升全局路径规划效率,具有一定安全性,可为其移动机器人领域提供有效参考。
关键词
智能轮椅
路径规划
渐进最优随机搜索树
B样条
Keywords
intelligent wheelchair
path planning
asymptotically optimal random search tree
B-spline
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH39 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工势场法和启发式采样的最优路径收敛方法
李伟
金世俊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
14
在线阅读
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职称材料
2
基于KNN-RRT 的机械臂运动路径规划算法
张延军
张朋琳
马创创
郭栋梁
韩雨
陈博
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进RRT^(*)算法的智能轮椅全局路径规划研究
骆海涛
孙嘉泽
高鹏宇
曾德生
李家成
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
18
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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