针对快速扩展随机树(rapid-exploration random tree^(*),RRT^(*))算法在三维避障路径规划中存在盲目性、低效率和路径不光滑的问题,提出一种改进的RRT^(*)算法,以提高焊接机器人路径规划的性能。通过采用双向搜索策略,缩短搜索时间;结...针对快速扩展随机树(rapid-exploration random tree^(*),RRT^(*))算法在三维避障路径规划中存在盲目性、低效率和路径不光滑的问题,提出一种改进的RRT^(*)算法,以提高焊接机器人路径规划的性能。通过采用双向搜索策略,缩短搜索时间;结合人工势场(artificial potential field,APF)算法与RRT^(*)算法以提升路径平滑性并平衡局部优化与全局最优;提出一种基于角度与密度的改进APF算法策略,提高避障与路径引导效率;提出动态目标偏置策略和动态步长策略,以增强算法在障碍物密集和稀疏区域的自适应性及搜索效率;采用路径修剪策略缩短和平滑路径。最后,通过改进的RRT^(*)算法与RRT^(*)、APF-RRT^(*)、Bi-APF-RRT^(*)(bidirectional-APFRRT^(*))3种算法对比仿真实验以及真机实验,验证了改进算法的高效性和实用性。展开更多
针对城市场景下载人电动垂直起降飞行器(electric vertical takeoff and landing,eVTOL)路径规划问题进行了研究。首先,使用危险度栅格法进行三维城市空间建模,对选定型号的eVTOL飞行器,以航程、运行风险和高度变化为目标函数,结合飞行...针对城市场景下载人电动垂直起降飞行器(electric vertical takeoff and landing,eVTOL)路径规划问题进行了研究。首先,使用危险度栅格法进行三维城市空间建模,对选定型号的eVTOL飞行器,以航程、运行风险和高度变化为目标函数,结合飞行器自身特性及环境限制,构建了多约束条件的载人eVTOL路径规划模型。然后,设计了一种改进人工电场算法(im-proved artificial electric field algorithm,IAEFA),在传统人工电场算法(artificial electric field algorithm,AEFA)的基础上增加了自适应库伦参数,并在库伦常数的计算中引入递减系数,以此进行仿真求解。实验结果显示,所构建的模型可以达到预期效果。使用改进算法进行路径规划的求解效果更优,相较传统粒子群算法和人工电场法,航程更短,高度变化更小且运行更为安全。最后,根据对照实验确定递减系数的取值,当递减系数取值为1.5时,改进算法的求解效果最优。展开更多
光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算...光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算法和Lévy飞行策略,使算法的全局搜索能力得以增强,并且可以跳出局部最优解。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,并与粒子群优化算法和原始麻雀搜索算法进行比较。仿真结果表明,基于改进麻雀搜索算法的MPPT方法在不同光照条件下均显示出更高的效率和稳定性。展开更多
针对传统快速随机搜索树^(*)(rapidly-exploring random tree^(*),RRT^(*))算法收敛速率较慢,且不适用于动态场景等问题,提出一种基于目标点偏置和冗余节点删除的改进RRT*算法,用于解决移动机器人快速找到无碰撞最优路径的问题。此算法...针对传统快速随机搜索树^(*)(rapidly-exploring random tree^(*),RRT^(*))算法收敛速率较慢,且不适用于动态场景等问题,提出一种基于目标点偏置和冗余节点删除的改进RRT*算法,用于解决移动机器人快速找到无碰撞最优路径的问题。此算法在RRT^(*)算法基础上,首先对采样点进行优化处理,保证路径最优的同时减少搜寻时间;其次引入路径节点最大值概念,删除扩展树冗余节点以提高算法效率;最后结合动态窗口(dynamic window approaches,DWA)算法提高路径的安全性和平滑性,实现对动态障碍物的避障。通过3种不同地图下的仿真验证,改进算法能有效提升路径质量,且大幅降低运行时间。展开更多
文摘针对快速扩展随机树(rapid-exploration random tree^(*),RRT^(*))算法在三维避障路径规划中存在盲目性、低效率和路径不光滑的问题,提出一种改进的RRT^(*)算法,以提高焊接机器人路径规划的性能。通过采用双向搜索策略,缩短搜索时间;结合人工势场(artificial potential field,APF)算法与RRT^(*)算法以提升路径平滑性并平衡局部优化与全局最优;提出一种基于角度与密度的改进APF算法策略,提高避障与路径引导效率;提出动态目标偏置策略和动态步长策略,以增强算法在障碍物密集和稀疏区域的自适应性及搜索效率;采用路径修剪策略缩短和平滑路径。最后,通过改进的RRT^(*)算法与RRT^(*)、APF-RRT^(*)、Bi-APF-RRT^(*)(bidirectional-APFRRT^(*))3种算法对比仿真实验以及真机实验,验证了改进算法的高效性和实用性。
文摘针对城市场景下载人电动垂直起降飞行器(electric vertical takeoff and landing,eVTOL)路径规划问题进行了研究。首先,使用危险度栅格法进行三维城市空间建模,对选定型号的eVTOL飞行器,以航程、运行风险和高度变化为目标函数,结合飞行器自身特性及环境限制,构建了多约束条件的载人eVTOL路径规划模型。然后,设计了一种改进人工电场算法(im-proved artificial electric field algorithm,IAEFA),在传统人工电场算法(artificial electric field algorithm,AEFA)的基础上增加了自适应库伦参数,并在库伦常数的计算中引入递减系数,以此进行仿真求解。实验结果显示,所构建的模型可以达到预期效果。使用改进算法进行路径规划的求解效果更优,相较传统粒子群算法和人工电场法,航程更短,高度变化更小且运行更为安全。最后,根据对照实验确定递减系数的取值,当递减系数取值为1.5时,改进算法的求解效果最优。
文摘光伏阵列P-U特性曲线在局部遮阴状态下呈现多峰状态,传统的最大功率追踪算法容易陷入局部最优状态。针对此问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)方法。在麻雀搜索算法中引入遗传算法和Lévy飞行策略,使算法的全局搜索能力得以增强,并且可以跳出局部最优解。在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,并与粒子群优化算法和原始麻雀搜索算法进行比较。仿真结果表明,基于改进麻雀搜索算法的MPPT方法在不同光照条件下均显示出更高的效率和稳定性。
文摘针对传统快速随机搜索树^(*)(rapidly-exploring random tree^(*),RRT^(*))算法收敛速率较慢,且不适用于动态场景等问题,提出一种基于目标点偏置和冗余节点删除的改进RRT*算法,用于解决移动机器人快速找到无碰撞最优路径的问题。此算法在RRT^(*)算法基础上,首先对采样点进行优化处理,保证路径最优的同时减少搜寻时间;其次引入路径节点最大值概念,删除扩展树冗余节点以提高算法效率;最后结合动态窗口(dynamic window approaches,DWA)算法提高路径的安全性和平滑性,实现对动态障碍物的避障。通过3种不同地图下的仿真验证,改进算法能有效提升路径质量,且大幅降低运行时间。
