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
多智能体路径规划旨在解决多个智能体在同一工作空间内生成无碰撞路径的问题,是智能体无人化工作的关键支撑技术。基于回溯思想和自适应局部避障策略,提出了一种双阶段多智能体路径规划算法。在全局路径规划阶段,基于回溯思想改进的RRT*...多智能体路径规划旨在解决多个智能体在同一工作空间内生成无碰撞路径的问题,是智能体无人化工作的关键支撑技术。基于回溯思想和自适应局部避障策略,提出了一种双阶段多智能体路径规划算法。在全局路径规划阶段,基于回溯思想改进的RRT*(rapidly-exploring random trees star)算法(back tracking rapidly-exploring random trees star,BT-RRT*),减少无效父节点,并确保各智能体生成优化的无碰撞路径。在协作避障阶段,智能体依据自身的任务优先级制定局部避障策略,避开动态障碍物和其他智能体。实验结果表明,该算法可成功寻找较优路径,还可降低避障时间。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
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。
文摘多智能体路径规划旨在解决多个智能体在同一工作空间内生成无碰撞路径的问题,是智能体无人化工作的关键支撑技术。基于回溯思想和自适应局部避障策略,提出了一种双阶段多智能体路径规划算法。在全局路径规划阶段,基于回溯思想改进的RRT*(rapidly-exploring random trees star)算法(back tracking rapidly-exploring random trees star,BT-RRT*),减少无效父节点,并确保各智能体生成优化的无碰撞路径。在协作避障阶段,智能体依据自身的任务优先级制定局部避障策略,避开动态障碍物和其他智能体。实验结果表明,该算法可成功寻找较优路径,还可降低避障时间。
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。
