基于矢量场的移动机器人路径规划算法研究

路径规划技术是移动机器人成功走向应用的关键技术,为了解决该问题,已经涌现出了诸多求解方法,但是已有算法不同程度都存在一定的局限性,尤其对未知工作环境,不少路径规划算法的复杂度会大大增加,甚至无法求解,因此本论文提出了矢量场法用于移动机器人的路径规划,该方法对环境依赖程度低,仿真结果验证了矢量场法能够有效的进行未知环境下的路径规划,并且算法简单,程序易于实现。     

有限信息条件下移动机器人路径规划方法综述

在移动机器人的相关技术研究中，也是其实现真正的智能化和完全自主移动的关键技术。传统方法多要求预知全局信息，然而实际中机器人多只能获得有限的环境信息。因此，有限信息条件下移动机器人路径规划贴近现实，是当前研究的难点与热点。根据所依赖信息层次不同，本文将路径规划算法分成三类：依赖全局信息的全局路径规划。仅依赖局部信息的局部路径规划，以及同时利用全局与局部信息的混合式路径规划。并分别就三类方法在有限信息环境下的特点进行介绍。     

基于改进蚁群算法的动态航路规划研究

文章通过研究目前危险天气对航路航线的影响,在分析最优航线选取的基础上,细化航路航线的选取方向,定义空域元胞尺寸和速度位置演化的规则,构造危险天气元胞自动机模型,在此基础上,利用改进蚁群算法进行最优路径规划。提出了基于空域元胞位置演化规则的动态局部航路规划方法。在建模环境下的仿真结果表明,基于此元胞自动机演化规则的方法,能够完成在动态环境下的最优路径选取的任务,并且在路径的长度上有较为明显的改善,快速高效的规划并选取出一条路径,并随环境的变化相应的改变,具有一定的稳定性和很强的适应能力。     

机器人路径规划算法研究

在日常生活中机器人已经不是一个陌生的名词,家里经常见到的就有扫地机器人,还有目前可以送快递的快递机器人,到目前各个国家的研究人员对移动机器人的研究始终没有间断过。科研人员对机器人的研究中,很多方面都要细心考虑,如机器人的机械结构设计和通讯数据融合,其中最关键的是对所处场景的识别处理和做进一步判断,根据场景反馈的信息规划处下一个目标点的移动方向。机器人如何能躲开前方的障碍物可以从多个方面探讨,比如:所处环境信息的已知或未知,需要躲避的障碍物为静态或动态,每一次路径规划的要求也不一样,如要求路径最短或者是安全性最高。移动机器人躲避障碍物需要从很多方面入手,比如:所处环境各类障碍物的位置已知或者未知,障碍物是否会自己移动或者是静止的,可能对移动机器人对寻路需要每次也是不同的等等。     

移动机器人轨迹跟踪控制研究及其MATLAB仿真

文章根据轮式移动机器人具有非完整约束的特点,建立了全局坐标系下用直角坐标表示的非完整轮式移动机器人的位姿模型,基于位姿模型基础上对轮式移动机器人的运动学模型进行研究,提出了一种非线性状态反馈轨迹跟踪控制律,并设计移动机器人跟踪轨迹控制器,最后通过Matlab/Simulink仿真实验模块实现控制算法。     

基于ROS的机器人自主导航系统设计

导航系统是移动机器人系统中的关键组成部分,主要包括地图构建、定位和路径规划3个部分。近年来,关于机器人导航系统的研究越来越多,但这些研究大都集中在底层控制器结构和算法上,对上层控制软件的研究少之又少。文章从解决机器人导航定位的实际问题出发,利用Kinect双目视觉传感器获得三维点云数据,并使用ROS下的工具包move_base、gmapping和amcl设计了一套机器人导航方案,并在样机上进行了实验测试。     

基于雾计算的实时交通诱导规划机制研究

实时交通流量以及道路状况的变化,对于用户出行路径规划起着关键性的作用。文章在大数据环境中以雾计算数据处理机制为依托,从时间和空间多维角度实现路径的动态诱导规划方案。首先,完成实时交通道路数据网络收集模型的创建,同时,生成与之相对应的数据及数据关联分析;然后,基于实时数据分析结果,对现有的路径规划算法提出动态的路径诱导规划机制。     

蚁群算法在移动机器人中的应用研究

移动机器人因为其在使用中的适应能力强、工作空间大等诸多优势,逐渐受到相关研究人员的重视,并且在近几年得到了很大的发展。文章首先介绍了移动机器人自动路径规划的相关概念,进而对蚁群算法的相关理论进行了分析,最后提出了蚁群算法应用于机器人自动路径规划中的途径。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划设计

蚁群算法是由于其良好的反馈信息、优秀的分布式计算和强鲁棒性等优点,在移动机器人的路径规划中受到了较多应用,同时该算法也存在着收敛速度较慢的问题。本文介绍了一种改进的蚁群算法,对于机器人移动环境进行建模分析,在原有蚁群算法的基础上,对于刺激概率和信息素的规则进行了优化调整。改进后算法提升了收敛速度,扩大了搜索区域,通过仿真的结果表明,改进算法具有更好的规划特性。     

动态需求条件下应急物流路径优化问题研究

在静态路径优化问题的基础上,本文引入了动态规划思想,将道路阻塞情况与受灾点需求信息不断更新等因素考虑进来,构建了动态需求条件下的应急物流路径优化模型。结合相关研究成果探讨了模型的求解思路,并利用改进的蚁群算法进行算例分析,得出了动态更新的优化路径,验证了模型的有效性。     

基于蚁群算法的物流配送避障路径规划方法

针对物流配送路径规划问题,以可视图法所建的求解环境为基础,利用蚁群优化算法,提出了一种在障碍物环境下求任意两点间的最短路径方法,算法采用了优势个体指导机制,保证了最优解的搜索能力和解的全局收敛性。实验结果证明,该算法收敛快,可靠性高。与传统算法相比,该算法具有全局最优解方面的高效性,明显提高了路径搜索效率。     

基于蚁群算法在TSP问题中的仿真分析

在移动机器人路径规划TSP问题中选取蚁群算法和遗传算法的matlab仿真作为研究重点,根据算法的特点分析了蚁群算法的主要参数例如启发信息影响程度的表达因子;信息素挥发系数,蚁群中的蚂蚁数量等对TSP问题规划最优解和效率的影响,同时对比遗传算法对TSP问题的仿真分析,得出蚁群算法的效率优势和遗传算法的稳定性优势,为进一步的两种算法优势互补融合研究做铺垫。     

离散制造系统环境下基于深度Q学习的AGV路径规划

针对传统深度Q学习算法在AGV路径规划问题容易过估计和收敛效果不好的问题，提出一种改进的双深度Q学习算法，通过引入优先经验回放机制和基于启发式信息的连续奖励函数，提高AGV智能体的有效训练，利用贪婪策略和玻尔兹曼策略结合的动作选择策略在与环境交互的训练中引导AGV智能体充分探索环境。仿真实验结果表明，所提出的算法能够规划出良好的AGV路径，而且在算法的稳定性和收敛速度上有所提升。     

基于LINGO仿真语言的最短路径问题优化研究

最短路径问题是典型的组合优化问题,也是最基本的路线问题.为快速高效优化求解最短路径问题,基于现今最流行的物流仿真软件LINGO语言,本文建立了最短路径问题的0-1混合整数非线性规划数学模型,并且编写了此规划模型在仿真软件LINGO语言环境下的最优化的求解程序,本文最后还结合两个典型的算例对本文所编写LINGO程序的效果验证和实例分析,最终本文算例的优化结果表明了本文所编写的LINGO语言程序的可行性、正确性及高效性,另外本文的研究成果可为物流仿真软件LINGO语言在解决实际应用和理论研究最短路径问题,提供了有效的理论指导依据和高效的实际参考价值.     

非线性动态面板模型的条件GMM估计

基于时间序列的实证分析已经证实,很多经济变量的动态调整过程都存在非线性的平滑转换机制.本文将传统的线性动态面板模型扩展为平滑转换的非线性动态面板模型,并基于对非线性参数的格点搜索,提出了一种简便易行的非线性动态面板模型估计程序--条件GMM估计,其估计量具有一致性.仿真实验结果显示,条件GMM估计量在有限样本下具有良好表现.同时,非线性动态面板模型的条件GMM估计还为在非线性框架下检验面板单位根创造了条件.     

基于MAS的物流运输路径动态规划

物流运输路径规划是物流规划活动中面临的一个重要问题。本文在分析物流运输路径规划问题的基础上，提出了在GIS环境中应用多Agent系统对物流货物运输路径进行动态规划的方法，及实现求解最短路径的算法。     

移动机器人视觉里程计综述与研究展望

移动机器人基于激光和视觉SLAM导航可实现环境的智能感知和非固定路径行走,其中视觉SLAM导航是指机器人利用视觉系统实现自主定位与地图创建,其优势为结构简单、成本低,信息量丰富.而视觉里程计作为移动机器人视觉SLAM导航的前端,能为机器人自主导航提供廉价、可靠的位姿估计.本文对移动机器人视觉里程计的概念与发展历程进行了...     

遗传算法在固定货架堆垛机拣选路径优化中的应用

固定货架的拣选路径优化问题是一个典型的TSP问题。以堆垛机拣选路径作为研究目标,通过计算货位点所在的坐标位置产生拣选点。运用基于顺序的遗传基因编码方式编制程序,对拣选路径进行优化。仿真实验和实际应用表明该算法能较快找到最优解,并有效提高系统运行效率。     

基于免疫遗传算法的物流业路径规划

为了克服遗传算法的缺陷,将生物学中的免疫机制与标准遗传算法结合,提出一种基于免疫遗传算法的物流业路径规划方法.仿真实验结果显示:该方法能够有效求解大规模的路径优化问题,相比遗传算法,免疫遗传算法具有更快的收敛速度.     

不确定环境下的地震应急救援路径优化研究

针对地震应急救援的特点,引入不确定理论,在地震灾害的背景下,研究震后动态网络环境下的应急救援路径选择问题。用不确定变量表示网络中各路段的破坏程度,综合考虑路径破坏程度及车辆路径连续性等约束条件,以救援时间最短为目标,基于不确定理论建立了动态优化模型,并用改进的遗传算法求解,最后设计算例验证了模型和算法的有效性。