检索结果-内蒙古大学图书馆

南方农机 2025年第3期56卷 1-6,18页

作者：陈亚韩之恒梁栋丁力马瑞韩锦锦常州太行星光电气技术有限公司江苏常州213001 江苏理工学院机械工程学院江苏常州213001

【目的】开发一种高效且鲁棒性强的井下无人车路径规划方法,以应对路径狭窄、障碍物多且分布杂乱的井下环境。【方法】文章提出一种融合改进A^(*)算法和动态窗口法的路径规划算法。首先,从改进评价函数、优化搜索方向、删除冗余节点三... 详细信息

【目的】开发一种高效且鲁棒性强的井下无人车路径规划方法,以应对路径狭窄、障碍物多且分布杂乱的井下环境。【方法】文章提出一种融合改进A^(*)算法和动态窗口法的路径规划算法。首先,从改进评价函数、优化搜索方向、删除冗余节点三个方面对传统的A^(*)算法进行改进。其次,建立无人车的全向运动学模型,将改进A^(*)算法的关键节点作为局部目标点,对动态窗口法的评价函数进行改进,并在此基础上实现了改进A^(*)算法和动态窗口法的融合。最后,通过仿真算例对比验证了该融合算法的有效性。【结果】1)在20*20栅格图下,改进A^(*)算法的路径总长度比传统A^(*)算法减少了1.03%,遍历栅格数减少了25%,总弯折角度减少了45.44%;在30*30栅格图下,改进A^(*)算法路径总长度减少了1.62%,遍历栅格数减少了39.02%,总弯折角度减少了90.40%。2)在无未知障碍物、一个静态未知障碍物、两个静态未知障碍物、两个静态未知障碍物加一个移动障碍物四种工况下,无人车均通过融合算法成功抵达目标点。【结论】融合算法可以快速有效地避开各种障碍物,生成的路径平滑流畅,显著提升了路径规划的性能。后续研究可以根据实际障碍物分布情况调整融合算法各项权值的比重,提高算法对不同环境的适应能力。

关键词：井下无人车路径规划改进A^(*)算法动态窗口算法

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多源性能约束的无人机可靠动态航路规划算法

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中国惯性技术学报 2024年第2期32卷 187-195页

作者：孙淑光朱晓文中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国民航大学交通科学与工程学院天津300300

为提高无人机动态航路规划的安全性,提出一种基于机载导航系统实际导航性能和无人机机动性能的多源性能约束的改进A^(*)航路规划算法。分析了无人机航路规划系统架构及约束条件,构建了融合无人机最大允许转弯角、导航系统位置不确定度... 详细信息

为提高无人机动态航路规划的安全性,提出一种基于机载导航系统实际导航性能和无人机机动性能的多源性能约束的改进A^(*)航路规划算法。分析了无人机航路规划系统架构及约束条件,构建了融合无人机最大允许转弯角、导航系统位置不确定度和最短路径的加权启发函数,实现无人机动态航路规划的多约束适应性,最后进行了仿真分析验证。仿真结果表明:在相同的运行环境下,基于性能约束的改进A^(*)算法所规划航路的安全裕度比传统A^(*)算法提高1.8倍,角度变化百分比降低为传统算法的42.4%,航路规划用时缩短28%,所规划航路的安全裕度和无人机机动性能符合度都得到有效改善。

关键词：无人机航路规划位置不确定度机动性能航路安全性航路可行性改进A^(*)算法

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复杂环境下AGVS路径规划算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第11期51卷 56-62,139页

作者：姚道金殷雄罗真温锐陈智宇邹鸿昊华东交通大学电气与自动化工程学院江西南昌330013

在仓储物流领域中,自动导向搬运车系统(AGVS)具有可靠性程度高、机动灵活等特点,但其工作环境复杂度的增加也提升了路径规划的难度。针对复杂环境下AGVS路径规划的低效且易冲突问题,文中提出了一种基于分层分布式框架的改进AGVS路径规... 详细信息

在仓储物流领域中,自动导向搬运车系统(AGVS)具有可靠性程度高、机动灵活等特点,但其工作环境复杂度的增加也提升了路径规划的难度。针对复杂环境下AGVS路径规划的低效且易冲突问题,文中提出了一种基于分层分布式框架的改进AGVS路径规划算法。首先,为提高算法在路径规划过程中的搜索效率,对传统A*算法的评价函数进行改进,并将双向Floyd算法与改进A*算法融合,以增加路径平滑度,最终得到AGVS全局最优路径;然后,建立AGVS运动学模型,将全局最优路径中关键节点作为临时目标点,通过调整机器人初始位姿、优化评价函数,在各临时目标点间使用DWA算法完成AGVS局部路径规划;最后,引入AGVS协同规划策略,通过对AGVS分配任务优先级实现AGVS间运动的统一调度,降低移动机器人之间发生冲突的概率,以提高AGVS路径规划算法的鲁棒性。Matlab仿真实验结果表明:提出的改进算法在简单环境和复杂环境下均可以生成AGVS无碰撞路径,在复杂环境下,文中改进算法规划的AGVS路径长度相比传统A*算法缩短2.26%;AGVS运动过程中,机器人线速度和角速度始终保持在0.6~1.2m/s和-0.4~0.4rad/s区域内,符合机器人运动学特性。

关键词：移动机器人路径规划改进A^(*)算法 DWA算法自动导向搬运车系统

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缝洞型油藏井间三维连通路径多目标搜索算法设计

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地球科学 2023年第8期48卷 3031-3043页

作者：张振坤张冬梅康志江姜文斌刘坤岩中国地质大学计算机学院湖北武汉430074 中国石化石油勘探开发研究院北京100083

深层海相碳酸盐岩油气藏储集体类型复杂多样,非均质性强,井间连通关系评价困难.针对传统静动态方法主观性强、多解等问题,基于三层结构设计,采用地震多属性数据刻画不同类型储集空间,提出改进A^(*)算法搜索符合地质构造的井间连通路径,... 详细信息

深层海相碳酸盐岩油气藏储集体类型复杂多样,非均质性强,井间连通关系评价困难.针对传统静动态方法主观性强、多解等问题,基于三层结构设计,采用地震多属性数据刻画不同类型储集空间,提出改进A^(*)算法搜索符合地质构造的井间连通路径,根据优化目标研究自适应交叉变异概率改进NSGAⅢ算法自动获取井间三维沟通路径,细致刻画静态连通情况.以塔河油田S80单元典型井组为研究对象,实验结果表明改进优化算法能有效提升多目标算法的全局搜索能力,自动搜索路径与地震资料分析、示踪剂测试情况基本吻合,能较好反映井间不同尺度缝洞空间配置关系,为缝洞型油藏注水开发阶段指导工作制度调整、提高采收率提供技术支撑.

关键词：缝洞型油藏改进A^(*)算法自适应交叉变异概率 NSGAⅢ 连通路径石油地质

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病毒进化遗传算法在动态路径规划中的运用研究

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汽车工程 2007年第1期29卷 67-70页

作者：杨易谷正气胡林罗国青容哲湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082

针对车辆导航的动态最优路径问题,设计一种病毒进化遗传算法,提出相应的编码方案和适应度的计算。通过运用改进A*最短路径算法解决遗传算法中初始种群的产生,同时在遗传算法中增加病毒感染操作,在同一代群体中进行横向传播进化信息。该... 详细信息

针对车辆导航的动态最优路径问题,设计一种病毒进化遗传算法,提出相应的编码方案和适应度的计算。通过运用改进A*最短路径算法解决遗传算法中初始种群的产生,同时在遗传算法中增加病毒感染操作,在同一代群体中进行横向传播进化信息。该算法不仅能够较快求出最优路径,而且对路网没有任何的约束条件,同时对离散和连续的动态网络模型有效。最后给出病毒进化遗传算法的试验仿真结果。

关键词：最优路径改进A^*算法病毒进化遗传算法

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基于安全A^(*)与DWA算法融合的军队车场巡检机器人路径规划

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高技术通讯 2022年第11期32卷 1202-1212页

作者：金梅李清天张立国燕山大学电气工程学院秦皇岛066000

现阶段A^(*)算法所规划路径存在转折点较多、直角弯处距离障碍过近等问题。针对军队车场巡检移动机器人执行任务需具备自主安全性的要求,提出一种基于改进的安全A^(*)与动态窗口法(DWA)融合的路径规划方法。首先,引入用于度量机器人安... 详细信息

现阶段A^(*)算法所规划路径存在转折点较多、直角弯处距离障碍过近等问题。针对军队车场巡检移动机器人执行任务需具备自主安全性的要求,提出一种基于改进的安全A^(*)与动态窗口法(DWA)融合的路径规划方法。首先,引入用于度量机器人安全性的危险指数(DI)指标,通过结合危险指数重新定义A^(*)算法的估价函数;同时,将搜索邻域扩展并去除同方向冗余子节点,从8邻域搜索优化到16邻域搜索,提高搜索效率,减少转折点个数;最后,扩展动态窗口法的路径融合评价函数,提升机器人局部避障能力。实验结果表明,所提安全A^(*)算法能够有效降低直角弯处碰撞风险,在运行时间、转折点数、规划路径上较传统A^(*)算法和已有方法有较明显优势;通过在仿真环境和真实环境下验证,所提融合方法均保障了机器人自主运行的安全性,符合军队车场巡检机器人作业需求。

关键词：巡检机器人危险指数(DI) 改进A^(*)算法动态窗口法(DWA) 路径规划

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融合A^(*)和DWA算法的移动机器人路径规划方法

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电子测量技术 2024年第4期47卷 95-103页

作者：袁新亚戴娟孙胜强刘经纬北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100192 现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学自动化学院北京100192

本研究旨在解决自主移动机器人在点到点路径规划中面临的搜索效率低下、易陷入局部最优解以及对未知动静态障碍物处理不够实时的问题。为此,将改进A^(*)算法与改进DWA进行了有效融合。在改进的A^(*)算法中,我们引入了基于障碍率的权重... 详细信息

本研究旨在解决自主移动机器人在点到点路径规划中面临的搜索效率低下、易陷入局部最优解以及对未知动静态障碍物处理不够实时的问题。为此,将改进A^(*)算法与改进DWA进行了有效融合。在改进的A^(*)算法中,我们引入了基于障碍率的权重因子和双向优化策略,以提升搜索效率并生成更加平滑的路径。同时,改进的DWA算法融入了两种新的障碍物评价函数,并通过调整权重系数有效地避免了局部最优解问题。通过将改进的DWA算法与改进的A^(*)算法结合,实现了对未知动静态障碍物的高效实时避障。仿真实验结果显示,提出的改进a^*算法与传统A算法以及文献[23]的改进算法相比,在四种环境下的表现表明:路径转弯次数分别平均减少了30.14%和18.16%,搜索空间分别减少了35.09%和15.21%,规划时间分别降低了82.36%和38.26%。进一步地,结合改进的DWA算法后,路径规划时间、路径长度和平均运动速度相比融合传统DWA算法和文献[23]的融合算法分别平均减少了37.46%和9.82%,减少了4.59%和3.63%,提高了53.49%和7.09%。

关键词：自主移动机器人改进A^(*)算法改进DWA算法点到点路径规划

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Bezier曲线与A-Star算法融合的火星探测器路径规划

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电子测量技术 2023年第19期46卷 69-75页

作者：朱胜涛戴娟刘海涛李剑锋北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100192 现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学自动化学院北京100192

使用移动探测器探索火星表面是各大航天国家探索火星的主流方式。为了得到探测器的安全路径,提出一种基于改进A^(*)算法的火星探测器路径规划算法。通过改进路径信息算法中的权重因子,优化传统算法的目标函数,可省略大量无价值的搜索路... 详细信息

使用移动探测器探索火星表面是各大航天国家探索火星的主流方式。为了得到探测器的安全路径,提出一种基于改进A^(*)算法的火星探测器路径规划算法。通过改进路径信息算法中的权重因子,优化传统算法的目标函数,可省略大量无价值的搜索路径,缩短搜索的时间,提高搜索效率。相比于传统的路径规划该算法能缩短53.94%的时间;引入拐角优化算法,在路径长度基本一致的情况下,减少了全局路径中拐弯的次数;满足探测器高效稳定的运行需求,拐角优化后,转弯次数相能减少16.77%。通过四阶贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,有效避免出现拐角尖峰,确保探测器在火星表面的平稳行进。

关键词：路径规划改进A^(*)算法权重因子拐角优化四阶贝塞尔曲线

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城市区域物流无人机路径规划

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交通运输系统工程与信息 2020年第6期20卷 22-29页

作者：张洪海李翰刘皞许卫卫邹依原南京航空航天大学民航学院南京211106

针对城市区域物流无人机路径规划问题,采用栅格法进行环境建模,综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素,以航程、高度变化和危险度最小为目标函数,构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A^*(A-star)算法求解:为合理预估距离... 详细信息

针对城市区域物流无人机路径规划问题,采用栅格法进行环境建模,综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素,以航程、高度变化和危险度最小为目标函数,构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A^*(A-star)算法求解:为合理预估距离,采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数;为提高搜索效率,引入双向搜索策略;为保证平稳飞行,采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明:模型可以实现多目标优化,具有有效性;算法与传统A^*算法相比,规划时间少,规划路径航程短,高度变化少,飞行安全稳定.分析参数权重值得出:当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5,2种距离权重系数分别为0.15和0.85时,规划路径最优.

关键词：航空运输路径规划改进A^*算法物流无人机双向搜索策略

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改进A^(*)与ROA-DWA融合的机器人路径规划

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浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 360-369页

作者：刘宇庭郭世杰唐术锋张学炜李田田内蒙古工业大学机械工程学院内蒙古呼和浩特010051 浙江大学机械工程学院浙江杭州310058

为了解决机器人路径规划中传统A^(*)算法和动态窗口法(DWA)存在的遍历节点较多、冗余点较多以及路径不平滑,缺乏全局引导,易陷入局部最优以及安全性低等问题,提出融合改进A^(*)算法和随机避障动态窗口法(ROA-DWA)的路径规划算法.该算法... 详细信息

为了解决机器人路径规划中传统A^(*)算法和动态窗口法(DWA)存在的遍历节点较多、冗余点较多以及路径不平滑,缺乏全局引导,易陷入局部最优以及安全性低等问题,提出融合改进A^(*)算法和随机避障动态窗口法(ROA-DWA)的路径规划算法.该算法通过启发式函数的权重调整、Floyd算法、冗余点删除策略、静态和动态障碍物分类处理和速度自适应因子等方式来提高搜索效率,减少路径长度和拐点数量,将已知障碍物对路径的影响最小化,大幅提高动态避障效率,使得机器人在平稳到达目标点的同时还提升了机器人的安全性,更好地适应复杂的动态和静态环境.实验结果表明,该算法具有较好的全局最优性和局部避障能力,在大型地图中展现出更好的优势.

关键词：机器人路径规划动态避障改进A^(*)算法随机避障动态窗口法(ROA-DWA) 融合算法

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