无人机路径规划源于机器人运动规划,是当下无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂环境中的作业能力起着关键作用。针对快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法进行无人机路径规划时搜索随机性高、存在冗余...无人机路径规划源于机器人运动规划,是当下无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂环境中的作业能力起着关键作用。针对快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法进行无人机路径规划时搜索随机性高、存在冗余路径和路径平滑性差的问题,提出了一种面向无人机路径规划的改进RRT算法。改进RRT算法在RRT算法的基础上结合人工势场法中的引力函数使得随机节点的产生具有目标导向性,限制了随机树的拓展方向,从而降低了搜索的随机性;结合贪心算法对规划所得路径进行剪枝优化,去除冗余节点,缩短了路径长度;结合B样条曲线对路径进行平滑性处理,去除曲率突变的转折点,形成一条平滑的适合无人机实际飞行的路径。通过仿真软件对A^(*)算法、传统RRT算法与改进RRT算法进行对比分析,仿真结果表明,提出的改进RRT算法性能更高,在狭窄通道场景与复杂障碍物场景下相比于传统RRT算法平均规划时间各减少49.44%和17.97%,相比于A^(*)算法平均规划时间各减少了80.23%和52.93%,得到的路径更短更为平缓,同时大幅降低了RRT算法路径规划失败的可能性,验证了改进RRT算法的可行性与有效性,解决了原算法随机性高、存在冗余路径和平滑性差的问题。展开更多
针对快速随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法在复杂环境下规划效率低的问题,提出一种基于RRT的机械臂路径规划改进算法。首先,在初始采样时应用角度约束采样策略限制采样区域,提升采样质量。然后,在扩展节点时融合人工势...针对快速随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法在复杂环境下规划效率低的问题,提出一种基于RRT的机械臂路径规划改进算法。首先,在初始采样时应用角度约束采样策略限制采样区域,提升采样质量。然后,在扩展节点时融合人工势场法的思想,设定动态步长加快算法的收敛,提升算法在障碍物空间的探索效率,当算法陷入局部极小值时,采用节点拒绝策略快速脱离。最后,将规划路径进行简化处理,并利用B样条曲线平滑拐点提高路径质量。仿真结果表明,改进算法相比传统RRT算法,扩展更具导向性,收敛速度更快,可以有效避免局部极小值。展开更多
针对快速搜索随机树(RRT)算法在航迹规划过程中存在采样点扩展随机性强、航迹曲折不平滑等问题,提出了一种基于约束随机采样点的RRT(Constrained Random Sampling-based RRT,CRS-RRT)算法。该算法引入人工势场法中的引力场势能函数约束...针对快速搜索随机树(RRT)算法在航迹规划过程中存在采样点扩展随机性强、航迹曲折不平滑等问题,提出了一种基于约束随机采样点的RRT(Constrained Random Sampling-based RRT,CRS-RRT)算法。该算法引入人工势场法中的引力场势能函数约束随机采样点在目标点附近采样,引导随机树朝着目标点生长,提高算法的规划速度,并结合去除冗余节点策略和Minimum Snap航迹平滑方法,在复杂三维环境中可快速生成一条安全、平滑且满足无人机动力学约束的航迹。仿真结果表明,该算法有效提高航迹规划速度并缩短航迹长度。展开更多
为使交互式水域环卫机器人(Interactive Water Sanitation Vehicle,IWSV)在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物,提出一种将基于采样的快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法与速度障碍模型相结...为使交互式水域环卫机器人(Interactive Water Sanitation Vehicle,IWSV)在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物,提出一种将基于采样的快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法与速度障碍模型相结合的路径规划算法。利用双目摄像头基于视差定位法获取水域动态障碍物的位置坐标,利用IWSV搭载的感应元件获取其自身与障碍物的相对方位角,基于速度障碍法计算可成功避开障碍物的移动角度调整范围,对更优的RRT算法中的随机采样过程进行进一步优化,得到改进的避障路径规划算法。考虑实际应用场景,引入抗积分饱和比例积分微分控制(Proportional Integral Differentiational Control,PID Control)法使航向控制器的控制效果更为精准有效。在实景测试时避障路径规划算法存在稳健性,基于到达时间(Time of Arrival,TOA)定位法进行仿真分析。仿真试验结果表明,该路径规划算法比RRT算法和改进前的RRT算法路径规划效果更优,可靠性更好,可在较短时间内避障并得到较优移动路径。在实景测试时基于TOA的Chan算法更加符合定位估计需求,且IWSV本体感应装置的噪声测算宜在10 m以内。展开更多
针对多障碍物环境下考虑无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)始末位姿、转弯半径和航迹长度的1阶光滑约束的UAV航迹规划问题,提出一种基于快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法和Dubins曲线以局部最优逼近全局最优...针对多障碍物环境下考虑无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)始末位姿、转弯半径和航迹长度的1阶光滑约束的UAV航迹规划问题,提出一种基于快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法和Dubins曲线以局部最优逼近全局最优的UAV航迹优化方法。利用RRT算法和基于贪心算法的剪枝优化方法,在二维任务空间中规划出满足避障要求的可行离散航路点。采用多条Dubins曲线平滑连接航路点,根据UAV始末位姿确定首尾曲线端点,基于UAV性能、障碍物和飞行参数的约束关系,建立多约束的航迹优化数学模型。通过粒子群优化算法确定曲线类型,同时优化曲线连接处位姿和曲线半径,获得最短航迹。仿真结果表明:所提方法得到的航迹与其他方法相比,在不同障碍物数量和始末位姿的多种场景中,平均长度缩短了11.48%,在避开障碍物的同时,满足UAV动力学约束。展开更多
面对采摘作业的复杂环境,提出了一种终点区域RRT(Goal Area RRT,GA-RRT)算法,以提高路径生成的效率并降低路径成本。根据环境系数确定初始步长与终点区域,当拓展节点进入终点区域后,随机点生成范围缩小至终点区域,同时调整步长;然后,在...面对采摘作业的复杂环境,提出了一种终点区域RRT(Goal Area RRT,GA-RRT)算法,以提高路径生成的效率并降低路径成本。根据环境系数确定初始步长与终点区域,当拓展节点进入终点区域后,随机点生成范围缩小至终点区域,同时调整步长;然后,在此基础上引入目标概率偏向方法,提高路径搜索效率;最后,对生成的路径进行简化节点处理以减少路径代价,并使用三次B样条方法平滑路径。仿真实验结果表明:二维环境下,GA-RRT算法相较于RRT、RRT-Connect算法,耗时缩短85.15%、29.86%,路径代价减少19.18%、18.26%;机械臂仿真环境下,与引入目标概率偏向方法的RRT算法进行比较,耗时缩短54.70%,路径代价减少51.59°。利用IRB120机械臂实验平台,验证了算法的可行性。展开更多
文摘无人机路径规划源于机器人运动规划,是当下无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂环境中的作业能力起着关键作用。针对快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法进行无人机路径规划时搜索随机性高、存在冗余路径和路径平滑性差的问题,提出了一种面向无人机路径规划的改进RRT算法。改进RRT算法在RRT算法的基础上结合人工势场法中的引力函数使得随机节点的产生具有目标导向性,限制了随机树的拓展方向,从而降低了搜索的随机性;结合贪心算法对规划所得路径进行剪枝优化,去除冗余节点,缩短了路径长度;结合B样条曲线对路径进行平滑性处理,去除曲率突变的转折点,形成一条平滑的适合无人机实际飞行的路径。通过仿真软件对A^(*)算法、传统RRT算法与改进RRT算法进行对比分析,仿真结果表明,提出的改进RRT算法性能更高,在狭窄通道场景与复杂障碍物场景下相比于传统RRT算法平均规划时间各减少49.44%和17.97%,相比于A^(*)算法平均规划时间各减少了80.23%和52.93%,得到的路径更短更为平缓,同时大幅降低了RRT算法路径规划失败的可能性,验证了改进RRT算法的可行性与有效性,解决了原算法随机性高、存在冗余路径和平滑性差的问题。
文摘针对快速随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法在复杂环境下规划效率低的问题,提出一种基于RRT的机械臂路径规划改进算法。首先,在初始采样时应用角度约束采样策略限制采样区域,提升采样质量。然后,在扩展节点时融合人工势场法的思想,设定动态步长加快算法的收敛,提升算法在障碍物空间的探索效率,当算法陷入局部极小值时,采用节点拒绝策略快速脱离。最后,将规划路径进行简化处理,并利用B样条曲线平滑拐点提高路径质量。仿真结果表明,改进算法相比传统RRT算法,扩展更具导向性,收敛速度更快,可以有效避免局部极小值。
文摘针对快速搜索随机树(RRT)算法在航迹规划过程中存在采样点扩展随机性强、航迹曲折不平滑等问题,提出了一种基于约束随机采样点的RRT(Constrained Random Sampling-based RRT,CRS-RRT)算法。该算法引入人工势场法中的引力场势能函数约束随机采样点在目标点附近采样,引导随机树朝着目标点生长,提高算法的规划速度,并结合去除冗余节点策略和Minimum Snap航迹平滑方法,在复杂三维环境中可快速生成一条安全、平滑且满足无人机动力学约束的航迹。仿真结果表明,该算法有效提高航迹规划速度并缩短航迹长度。
文摘为使交互式水域环卫机器人(Interactive Water Sanitation Vehicle,IWSV)在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物,提出一种将基于采样的快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)算法与速度障碍模型相结合的路径规划算法。利用双目摄像头基于视差定位法获取水域动态障碍物的位置坐标,利用IWSV搭载的感应元件获取其自身与障碍物的相对方位角,基于速度障碍法计算可成功避开障碍物的移动角度调整范围,对更优的RRT算法中的随机采样过程进行进一步优化,得到改进的避障路径规划算法。考虑实际应用场景,引入抗积分饱和比例积分微分控制(Proportional Integral Differentiational Control,PID Control)法使航向控制器的控制效果更为精准有效。在实景测试时避障路径规划算法存在稳健性,基于到达时间(Time of Arrival,TOA)定位法进行仿真分析。仿真试验结果表明,该路径规划算法比RRT算法和改进前的RRT算法路径规划效果更优,可靠性更好,可在较短时间内避障并得到较优移动路径。在实景测试时基于TOA的Chan算法更加符合定位估计需求,且IWSV本体感应装置的噪声测算宜在10 m以内。
文摘针对多障碍物环境下考虑无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)始末位姿、转弯半径和航迹长度的1阶光滑约束的UAV航迹规划问题,提出一种基于快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法和Dubins曲线以局部最优逼近全局最优的UAV航迹优化方法。利用RRT算法和基于贪心算法的剪枝优化方法,在二维任务空间中规划出满足避障要求的可行离散航路点。采用多条Dubins曲线平滑连接航路点,根据UAV始末位姿确定首尾曲线端点,基于UAV性能、障碍物和飞行参数的约束关系,建立多约束的航迹优化数学模型。通过粒子群优化算法确定曲线类型,同时优化曲线连接处位姿和曲线半径,获得最短航迹。仿真结果表明:所提方法得到的航迹与其他方法相比,在不同障碍物数量和始末位姿的多种场景中,平均长度缩短了11.48%,在避开障碍物的同时,满足UAV动力学约束。
文摘面对采摘作业的复杂环境,提出了一种终点区域RRT(Goal Area RRT,GA-RRT)算法,以提高路径生成的效率并降低路径成本。根据环境系数确定初始步长与终点区域,当拓展节点进入终点区域后,随机点生成范围缩小至终点区域,同时调整步长;然后,在此基础上引入目标概率偏向方法,提高路径搜索效率;最后,对生成的路径进行简化节点处理以减少路径代价,并使用三次B样条方法平滑路径。仿真实验结果表明:二维环境下,GA-RRT算法相较于RRT、RRT-Connect算法,耗时缩短85.15%、29.86%,路径代价减少19.18%、18.26%;机械臂仿真环境下,与引入目标概率偏向方法的RRT算法进行比较,耗时缩短54.70%,路径代价减少51.59°。利用IRB120机械臂实验平台,验证了算法的可行性。
