针对复杂输电环境下机械臂多目标点路径规划效率低、路径代价高的问题,提出了基于改进的人工势场引导的知情快速扩展随机树算法(improved artificial potential field-informed rapidly-exploring random trees star,IAPF-IRRT^(*))来...针对复杂输电环境下机械臂多目标点路径规划效率低、路径代价高的问题,提出了基于改进的人工势场引导的知情快速扩展随机树算法(improved artificial potential field-informed rapidly-exploring random trees star,IAPF-IRRT^(*))来提升路径规划的性能。首先引入长方体斥力场模型改进传统人工势场中球形斥力场模型,建立输电环境下复杂障碍物的斥力场。然后采用位置均匀分布的椭球域改进IAPF-IRRT*算法中的椭圆域,避免复杂输电环境下采样点出现局部冗余,提高搜索效率。最后引入三角寻优法优化路径中的冗余节点并结合三次样条插曲线对路径平滑处理。在三维简单、三维复杂和复杂输电环境这三组不同复杂程度的障碍物地图上进行验证,其结果表明:IAPF-IRRT*算法与标准RRT、RRT*算法相比,时间效率分别提升了44.8%~83.8%、68.3%~95.2%、26.5%~71.8%;路径代价分别降低了15.5%~35.0%、14.1%~35.3%、31.5%~43.5%;路径中的节点数量分别减少了75.6%~78.8%、75.0%~78.0%、70.4%~72.0%。展开更多
针对实际档案库房操作空间的动态约束性,常见的运动规划算法难以满足快速在线规划的问题,分别从规划速度和动态空间在线规划两个方向进行研究.首先,提出一种新型快速搜索随机树法(rapidly-exploring random trees,RRT),基于剪枝和路径...针对实际档案库房操作空间的动态约束性,常见的运动规划算法难以满足快速在线规划的问题,分别从规划速度和动态空间在线规划两个方向进行研究.首先,提出一种新型快速搜索随机树法(rapidly-exploring random trees,RRT),基于剪枝和路径细化策略能够大幅减少无用节点计算和冗余路径运动.其次,将人工势场法与RRT算法相结合,新节点拓展时会受到期望为当前势场合力的高斯分布的影响,在满足对动态障碍物的在线运动规划的同时提高了算法的拓展能力.最后,通过仿真结果证明,新型RRT算法在拓展效率上的高效性和混合运动规划算法在动态规划和探索效率上的优越性.展开更多
文摘针对复杂输电环境下机械臂多目标点路径规划效率低、路径代价高的问题,提出了基于改进的人工势场引导的知情快速扩展随机树算法(improved artificial potential field-informed rapidly-exploring random trees star,IAPF-IRRT^(*))来提升路径规划的性能。首先引入长方体斥力场模型改进传统人工势场中球形斥力场模型,建立输电环境下复杂障碍物的斥力场。然后采用位置均匀分布的椭球域改进IAPF-IRRT*算法中的椭圆域,避免复杂输电环境下采样点出现局部冗余,提高搜索效率。最后引入三角寻优法优化路径中的冗余节点并结合三次样条插曲线对路径平滑处理。在三维简单、三维复杂和复杂输电环境这三组不同复杂程度的障碍物地图上进行验证,其结果表明:IAPF-IRRT*算法与标准RRT、RRT*算法相比,时间效率分别提升了44.8%~83.8%、68.3%~95.2%、26.5%~71.8%;路径代价分别降低了15.5%~35.0%、14.1%~35.3%、31.5%~43.5%;路径中的节点数量分别减少了75.6%~78.8%、75.0%~78.0%、70.4%~72.0%。
文摘针对实际档案库房操作空间的动态约束性,常见的运动规划算法难以满足快速在线规划的问题,分别从规划速度和动态空间在线规划两个方向进行研究.首先,提出一种新型快速搜索随机树法(rapidly-exploring random trees,RRT),基于剪枝和路径细化策略能够大幅减少无用节点计算和冗余路径运动.其次,将人工势场法与RRT算法相结合,新节点拓展时会受到期望为当前势场合力的高斯分布的影响,在满足对动态障碍物的在线运动规划的同时提高了算法的拓展能力.最后,通过仿真结果证明,新型RRT算法在拓展效率上的高效性和混合运动规划算法在动态规划和探索效率上的优越性.
