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
目前,现场作业中带电作业机器人有效规避各种障碍物的能力仍有很大提升空间。为弥补当前不足,提出基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree star,RRT^(*))算法的带电作业机器人避障路径规划方法,利用自适应步长提高路...目前,现场作业中带电作业机器人有效规避各种障碍物的能力仍有很大提升空间。为弥补当前不足,提出基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree star,RRT^(*))算法的带电作业机器人避障路径规划方法,利用自适应步长提高路径规划的效率,采用3次准均匀B样条曲线对规划路径进行平滑。实验结果表明,利用改进的方法得到最优路径成本更低,路径曲线更平滑。该方法的优越性能与高效路径规划策略为复杂环境下的带电作业机器人巡检提供了更可靠的解决方案。展开更多
快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT^*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT^*算法...快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT^*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT^*算法的智能汽车路径规划方法。首先,建立了基于安全距离模型的安全场,通过驾驶数据采集试验对模型关键参数进行了提取;在此基础上,提出了具备安全场引导和角度约束等策略的改进RRT^*算法;最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,本文提出的路径规划方法能计算出满足车辆轨迹曲率约束的有效路径,同时具有较快的搜索速度和更高的成功率。展开更多
为了解决冗余机械臂在复杂环境中的路径规划和避障问题,提出一种基于改进快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)算法与三维碰撞检测的高效路径规划方法。利用改进算法生成无碰撞的平滑路径,对机器人姿态进行求解,并通过碰...为了解决冗余机械臂在复杂环境中的路径规划和避障问题,提出一种基于改进快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)算法与三维碰撞检测的高效路径规划方法。利用改进算法生成无碰撞的平滑路径,对机器人姿态进行求解,并通过碰撞检测验证路径的可行性。改进的RRT算法采用基于概率的控制机制来优化随机点生成策略,结合路径平滑算法减少路径节点,同时引入三维碰撞检测技术以确保路径的有效性和安全性。试验结果表明:该方法在二维和三维复杂场景中均能显著提升路径规划效率,成功率和路径平滑性明显优于传统算法。研究成果可为冗余机械臂在复杂环境中的路径规划提供高效、可靠的解决方案,有助于进一步提升其在实际应用中的稳定性和适用性。展开更多
针对Informed-RRT(rapidly-exploring random tree)^(*)算法收敛速度慢、优化效率低和生成路径无法满足实际需求等问题,开展了基于MI-RRT^(*)(Modified Informed-RRT^(*))算法的路径规划研究,通过引入贪心采样和自适应步长的方法提高算...针对Informed-RRT(rapidly-exploring random tree)^(*)算法收敛速度慢、优化效率低和生成路径无法满足实际需求等问题,开展了基于MI-RRT^(*)(Modified Informed-RRT^(*))算法的路径规划研究,通过引入贪心采样和自适应步长的方法提高算法的收敛率,减少路径生成时间、降低内存占用;利用最小化Snap曲线优化的方法使路径平滑的同时动力也变化平缓,达到节省能量的效果,并提供实际可执行的路径。最后通过多组不同复杂度的实验环境表明,较Informed-RRT^(*)算法MI-RRT^(*)算法稳定性更高、所得规划路径平滑可执行,并且能够减少20%的迭代次数和25%的搜索时间,得出在开阔以及密集环境中MI-RRT^(*)算法较Informed-RRT^(*)和RRT^(*)算法有明显的优势。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。
文摘目前,现场作业中带电作业机器人有效规避各种障碍物的能力仍有很大提升空间。为弥补当前不足,提出基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree star,RRT^(*))算法的带电作业机器人避障路径规划方法,利用自适应步长提高路径规划的效率,采用3次准均匀B样条曲线对规划路径进行平滑。实验结果表明,利用改进的方法得到最优路径成本更低,路径曲线更平滑。该方法的优越性能与高效路径规划策略为复杂环境下的带电作业机器人巡检提供了更可靠的解决方案。
文摘快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT^*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT^*算法的智能汽车路径规划方法。首先,建立了基于安全距离模型的安全场,通过驾驶数据采集试验对模型关键参数进行了提取;在此基础上,提出了具备安全场引导和角度约束等策略的改进RRT^*算法;最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,本文提出的路径规划方法能计算出满足车辆轨迹曲率约束的有效路径,同时具有较快的搜索速度和更高的成功率。
文摘为了解决冗余机械臂在复杂环境中的路径规划和避障问题,提出一种基于改进快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)算法与三维碰撞检测的高效路径规划方法。利用改进算法生成无碰撞的平滑路径,对机器人姿态进行求解,并通过碰撞检测验证路径的可行性。改进的RRT算法采用基于概率的控制机制来优化随机点生成策略,结合路径平滑算法减少路径节点,同时引入三维碰撞检测技术以确保路径的有效性和安全性。试验结果表明:该方法在二维和三维复杂场景中均能显著提升路径规划效率,成功率和路径平滑性明显优于传统算法。研究成果可为冗余机械臂在复杂环境中的路径规划提供高效、可靠的解决方案,有助于进一步提升其在实际应用中的稳定性和适用性。
文摘针对Informed-RRT(rapidly-exploring random tree)^(*)算法收敛速度慢、优化效率低和生成路径无法满足实际需求等问题,开展了基于MI-RRT^(*)(Modified Informed-RRT^(*))算法的路径规划研究,通过引入贪心采样和自适应步长的方法提高算法的收敛率,减少路径生成时间、降低内存占用;利用最小化Snap曲线优化的方法使路径平滑的同时动力也变化平缓,达到节省能量的效果,并提供实际可执行的路径。最后通过多组不同复杂度的实验环境表明,较Informed-RRT^(*)算法MI-RRT^(*)算法稳定性更高、所得规划路径平滑可执行,并且能够减少20%的迭代次数和25%的搜索时间,得出在开阔以及密集环境中MI-RRT^(*)算法较Informed-RRT^(*)和RRT^(*)算法有明显的优势。
