为加快末端物流配送的效率,提出一种配送无人机的航迹规划问题。针对传统快速搜索随机树(rapidlysearch random tree,RRT)算法在航迹规划中存在的盲目性和路径不平滑等问题,将人工势场法(artificial potential field,APF)与Informed-RRT...为加快末端物流配送的效率,提出一种配送无人机的航迹规划问题。针对传统快速搜索随机树(rapidlysearch random tree,RRT)算法在航迹规划中存在的盲目性和路径不平滑等问题,将人工势场法(artificial potential field,APF)与Informed-RRT^(*)算法融合,提出一种自适应步长增长策略的改进APF-Informed-RRT^(*)算法。首先在选择新节点时,考虑到障碍物和目标点的影响,提出一种自适应步长增长策略来解决采样的盲目性;其次采用三次B样条对拐点处进行平滑处理;最后分别采用RRT^(*)算法、Informed-RRT^(*)算法和改进APF-Informed-RRT^(*)算法在两种环境中进行仿真实验。结果表明,改进APF-Informed-RRT^(*)算法相较于RRT^(*)算法和Informed-RRT^(*)算法,在运行时间、迭代次数以及路径平滑上都得到提升。展开更多
针对舰载机甲板路径规划问题,在Informed-RRT^(*)(informed rapidly-exploring random tree)的椭圆采样基础上,提出使用正态分布方式采样的IN-RRT^(*)(informed normal-RRT^(*))算法。首先,针对舰载机与运动场景建模,定义舰载机运动约...针对舰载机甲板路径规划问题,在Informed-RRT^(*)(informed rapidly-exploring random tree)的椭圆采样基础上,提出使用正态分布方式采样的IN-RRT^(*)(informed normal-RRT^(*))算法。首先,针对舰载机与运动场景建模,定义舰载机运动约束和避障策略;其次,将正态分布采样策略与椭圆采样相结合,获取优质高效采样点;引入人工势场法,自适应调节随机树的搜索步长值;使用向心Catmull-Rom样条插值法对路径进行平滑优化处理;提出针对动态障碍改进的动态窗口法,实现局部动态避障。最后,运用甲板平面环境实验检验算法性能。结果表明,IN-RRT^(*)算法能显著优化搜索时间和搜索路径质量,可应对动态场景规划出合理可行的平滑路径。展开更多
为了解决RRT^(*)(rapidly-exploring random tree star)算法在搜索过程中速度低下和冗余节点过多,路径代价等问题,在RRT^(*)算法的基础上提出一种A-RRT^(*)算法,A-RRT^(*)算法通过融合A^(*)算法中的代价函数和使用了动态步长策略有效缩...为了解决RRT^(*)(rapidly-exploring random tree star)算法在搜索过程中速度低下和冗余节点过多,路径代价等问题,在RRT^(*)算法的基础上提出一种A-RRT^(*)算法,A-RRT^(*)算法通过融合A^(*)算法中的代价函数和使用了动态步长策略有效缩短了路径长度提升路径质量,改进剪枝策略减少了树搜索的冗余节点。根据算法在简单、复杂和密集环境下的仿真结果显示,在密集环境下A-RRT^(*)算法的无效冗余节点剪除94.29%、内存缩减了94.29%、搜索时间提高了96.28%、迭代次数缩减了91.49%、路径距离缩短了10.18%。为了防止生成的路径不平整而使机械臂在运行中造成损伤,利用了三次B样条对路径进行了优化,通过三维机械臂仿真也可得出优化后的路径更加平滑,减少了机械臂在运行过程中的关节波动,更有利于机械臂的运行,进一步验证了算法在机械臂运行中的有效性。展开更多
文摘为加快末端物流配送的效率,提出一种配送无人机的航迹规划问题。针对传统快速搜索随机树(rapidlysearch random tree,RRT)算法在航迹规划中存在的盲目性和路径不平滑等问题,将人工势场法(artificial potential field,APF)与Informed-RRT^(*)算法融合,提出一种自适应步长增长策略的改进APF-Informed-RRT^(*)算法。首先在选择新节点时,考虑到障碍物和目标点的影响,提出一种自适应步长增长策略来解决采样的盲目性;其次采用三次B样条对拐点处进行平滑处理;最后分别采用RRT^(*)算法、Informed-RRT^(*)算法和改进APF-Informed-RRT^(*)算法在两种环境中进行仿真实验。结果表明,改进APF-Informed-RRT^(*)算法相较于RRT^(*)算法和Informed-RRT^(*)算法,在运行时间、迭代次数以及路径平滑上都得到提升。
文摘针对舰载机甲板路径规划问题,在Informed-RRT^(*)(informed rapidly-exploring random tree)的椭圆采样基础上,提出使用正态分布方式采样的IN-RRT^(*)(informed normal-RRT^(*))算法。首先,针对舰载机与运动场景建模,定义舰载机运动约束和避障策略;其次,将正态分布采样策略与椭圆采样相结合,获取优质高效采样点;引入人工势场法,自适应调节随机树的搜索步长值;使用向心Catmull-Rom样条插值法对路径进行平滑优化处理;提出针对动态障碍改进的动态窗口法,实现局部动态避障。最后,运用甲板平面环境实验检验算法性能。结果表明,IN-RRT^(*)算法能显著优化搜索时间和搜索路径质量,可应对动态场景规划出合理可行的平滑路径。
文摘为了解决RRT^(*)(rapidly-exploring random tree star)算法在搜索过程中速度低下和冗余节点过多,路径代价等问题,在RRT^(*)算法的基础上提出一种A-RRT^(*)算法,A-RRT^(*)算法通过融合A^(*)算法中的代价函数和使用了动态步长策略有效缩短了路径长度提升路径质量,改进剪枝策略减少了树搜索的冗余节点。根据算法在简单、复杂和密集环境下的仿真结果显示,在密集环境下A-RRT^(*)算法的无效冗余节点剪除94.29%、内存缩减了94.29%、搜索时间提高了96.28%、迭代次数缩减了91.49%、路径距离缩短了10.18%。为了防止生成的路径不平整而使机械臂在运行中造成损伤,利用了三次B样条对路径进行了优化,通过三维机械臂仿真也可得出优化后的路径更加平滑,减少了机械臂在运行过程中的关节波动,更有利于机械臂的运行,进一步验证了算法在机械臂运行中的有效性。
