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1.
A*算法的规划路径全局最优,但存在拐点多、拐角大的缺点,而人工势场法的规划路径虽然平滑,却无法满足全局最优的要求。为达到机器人快速到达、安全避障的目的,分别对A*算法和人工势场法进行改进,并将两者相结合,提出一种兼顾全局与局部特性的机器人动态路径规划算法。全局路径规划采用剔除冗余节点的A*算法,生成局部目标节点序列;局部路径规划采用改进的人工势场法,提出5方向障碍物探测法替代原有斥力模型,大大减小运算量;设置最小引力场,引导机器人脱离局部最小点;采用扇形区域探测法,有效规避小型动态障碍物。仿真实验结果表明:与传统A*算法与人工势场法相比,该方法不仅生成全局最优平滑路径,而且还能够在顾及机器人移动控制的前提下,及时规避动态障碍物。 相似文献
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针对狭长空间无人车辆路径规划系统，提出一种基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random trees,RRT)路径规划算法，以解决传统RRT算法随机性较大、路径缺乏安全性的问题.该算法通过加入自适应目标概率采样策略、动态步长策略对传统的RRT算法进行改进，同时考虑到实际情况中无人驾驶车辆的动力学约束，该算法加入车辆碰撞约束和路径转角约束，并针对转角约束会导致迭代次数激增的问题提出了一种限制区域内随机转向的策略，最终得到一条安全性较高的路径.采用计算机仿真对所提算法和现有算法的性能进行对比验证.所提算法在狭长空间相较于传统人工势场引导下的RRT算法迭代次数降低了33.09%，规划时间减少了6.44%，路径长度减少了0.06%，并且在简单环境和复杂障碍物环境下规划能力均有提升.所提算法规划效率更高、迭代次数更少. 相似文献
3.
相对空间比绝对空间更易于被人理解。行人导航本质是以相对于人的导航环境视觉与空间等相对语义来动态引导行人的过程,即相对导航。目前,GIS导航理论以绝对定位与空间建模为基础,没有充分理解人对相对语义的认知差异,缺乏基于相对语义的导航理论模型。首先,总结了以绝对空间定位与表达为基础的行人导航研究,提出了相对空间感知的行人导航研究新方向。然后,剖析了相对导航研究的理论研究需求,如:行人相对导航数据采集与建模、行人导航环境相对语义的提取、行人导航行为的自动感知分析、行人导航的多感官交互机制、行人导航路径选择与确认机制等。最后,展望了未来行人导航研究与重要创新的3个阶段。 相似文献
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针对传统路径规划方法在复杂大场景环境下的搜索空间大、效率低、避障安全性差等问题,本文提出了一种基于BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法。首先,建立复杂室内环境的BIM模型,提取模型中结构、障碍物和通道的语义、几何及其关联信息,通过栅格抽象映射得到基础导航地图,并结合层次图思想,开展地图空间分层,获取拓扑-栅格分层地图;然后,利用细化算法,生成拓扑层中各子区域之间的离线先验路网,联合Dijkstra算法选取其中的最优路径,并基于自主改进的A*算法,快速高效搜索栅格层的最优路径,通过组合拼接拓扑层与栅格层的局部最优路径,构建完整的全局最优路径;最后,将本文方法与标准A*算法及蚁群算法作对比,在保证计算效率的同时,不仅缩小了路径搜索空间,还确保了最优路径的安全性,综合验证了所提路径规划方法的优越性。 相似文献
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水下潜器航迹处于重力特征变化明显的适配区域才能保证重力辅助导航的有效实施,因此在重力匹配导航阶段,潜器的航迹规划至关重要。本文首先依据重力统计特征参数对水下潜器航行区域进行适配性划分,并给出适配、非适配区标签;然后在蚁群算法进行航迹规划的基础上引入人工势场算法,重新构建启发函数,避免了蚁群算法的局部最优问题;同时利用最大-最小蚁群系统改进算法信息素更新规则,防止了"早熟"现象发生。仿真试验结果表明,本文提出的蚁群-势场算法可以有效解决水下潜器在重力辅助导航中的航迹优化问题,提高了问题解的可行性。 相似文献
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提出了一种构建室内行人通行网络的方法,利用矢量建筑图自动构建室内建筑、地标的可视关系,建立行人导航通行规则,支持室内导航路径规划。实验结果表明,此方法能够有效描述室内行人通行规则,并满足拓扑网络构建的实时性需求,减少大规模存储与维护室内路网的压力。在此基础上提出了一种多目标导航路径优化算法,该算法时间开销较低,能够实时地进行路径规划,得到的最优路径与最短路径相比具有更高的地标可见性和覆盖率。 相似文献
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针对现有路径规划算法受复杂环境信息影响较大的原因,该文通过分析环境信息,综合考虑行车的时效性、安全性要求,提出一种动态路径规划辅助决策方法。该方法通过对实时环境信息进行建模和量化处理,得到不同环境特征下的道路实际权重,为路径动态规划提供先决条件;然后利用基于一阶马尔可夫链的动态路径规划算法对路径进行规划,计算出若干可选路径可供驾驶员根据实际情况进行抉择;并通过与静态权值的路径分析算法相比较得到,它能够更好地满足复杂环境信息下最优路径的规划需求,算法效率受环境因素影响较小。 相似文献
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动态水深环境下的无人艇路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
针对D* Lite算法存在路径转折点多、难以进行轨迹跟踪控制、没有顾及动态水深变化等不足,该文引入水深危险度,进行安全路径的选优,以提高所规划路径的安全性,并采用视线检查算法和懒惰更新改进D*Lite算法进行路径规划,提出了LT-D* Lite算法.该文采用电子海图水深叠加潮汐水位构建动态水深模型,同时建立水深危险度代价函数对最优安全节点进行选择,平衡路径的安全性.算法在拓展节点过程引入视线检查算法,将节点拓展方式从八邻域拓展为任意角度方式并使路径平滑,通过动态水深调整后的浅水区域进行路径调整.仿真实验表明,该文所提出的算法具有规划路径短且路径平滑的特点,同时可引导无人艇避开浅水深区域,显著降低路径危险度. 相似文献
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《测绘科学》2020,(7)
针对现有的路径规划算法在应对突发事件人员车辆疏散过程中没有考虑实时交通拥堵路况反馈因素,降低了疏散路径方案的有效性问题,该文提出了一种引入实时路况的动态疏散路径规划算法。首先将动态路网中的实时路况信息建模和量化,构建实时动态的旅行时间矩阵,然后利用交通预测模型改进的动态蚁群算法求解全局疏散时间最小化、道路网利用率最大化的最优路径。采用改进的动态蚁群算法构建的动态路径规划方法,能在交通拥堵区和动态路网阻抗变化后快速更新路线,较好地平衡了疏散过程中的全局疏散时间与局部拥堵间的矛盾。实验结果表明,当交通拥堵级别增加时,相比现有的路径规划算法,本文的方法分别减少18%的平均疏散时间和11%的总旅行时间,增加26%的路网利用率。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(5)
随着机器人技术的不断发展与实践,大量的服务机器人出现在商场、学校、医院以及餐厅等人流量较大的应用场景中。行人在接打电话或使用手机时,难以细致观察周围路况,易与运动中的机器人发生擦碰,因此高动态的工作环境对机器人运动规划提出了较高的要求。为了提高机器人在高动态复杂场景中的运动能力和智能化水平,提出了一种融合行人预测信息的局部路径规划算法。该算法以行人相对于机器人的位置和速度作为先验输入信息,创新性地提出了随机器人与行人速度动态变化的组合椭圆行人区域概念,通过对经典动态窗口法中的评分函数进行扩展,实现机器人对行人的智能避让,最大程度地降低因机器人移动对行人原始行动意图造成的干扰。实验证明,该算法可以有效降低机器人与行人发生擦碰的风险,能够在不干扰行人运动的情况下提前做出预判并实现智能绕行。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(1)
室内路径规划受到多种约束条件影响,在考虑场景的空间几何、环境属性信息的同时,还要兼顾应用偏好、顾及室内寻路行为的各向同性特征和叠加多约束条件对寻路的影响,这就需要一种可集成多约束条件的数据模型对室内场景进行建模。因此,构建了基于六边形格网的多因素约束的A*算法模型,该算法采用各向同性的正六边形对室内场景建模,并将约束条件作为因素,指导寻路算法实现路径规划。基于此模型,再以距离、辨识度及行人密度为例,说明了约束条件对路径规划的影响,阐述了其与场景建模和寻路算法进行有机结合的优越性。实验结果表明,该方案能有效兼顾距离、地标强度、行人热力等约束条件,提供更符合应用偏好的路径。 相似文献
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高精地图不仅支撑自动驾驶汽车的精准定位和精细路径规划,辅助提高车端感知能力,还可以有效弥补传感器的性能边界,应对多种长尾场景。因此,高精地图成为现阶段实现L4/L5无人驾驶的必备要素。但高精地图作为国家基础性战略信息资源,涉及军事安全和国防安全,因此中国要求高精地图在公开应用前应进行地理信息保密处理,且履行地图审核程序。这导致高精地图在要素和属性的表达上有诸多限制,且缺乏动态更新能力,难以精准反映车辆行驶环境信息,严重影响自动驾驶的安全性与稳定性,无人驾驶的“最后一千米”难以突破。聚焦面向L4/L5无人驾驶的高精地图在应用中的地理信息安全和时效性问题,论述高精地图应用现状、实际需求与面临的挑战,在此基础上,从政策、技术、标准、试点探索等方面,研究分析高精地图在中国无人驾驶商业化落地进程中的公开应用趋势,并对高精地图助推中国无人驾驶落地过程中亟需的地图管理创新、众源更新模式安全合规应用,以及跨部门、跨学科、跨行业合作提供展望。 相似文献
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行人路网的完整性和准确性是保障步行导航服务的关键。当前的行人路网大多是基于室外道路设施构建的,缺乏室内可步行路径的数据支持,无法在导航应用中提供准确、真实的最优路径规划服务。鉴于此,本文提出了一种基于众源数据的室内外一体化行人路网构建方法,采用智能手机定位传感器与惯性传感器记录的众源轨迹,首先对缺失或者漂移的室内步行数据进行筛选,然后使用改进的行人航位推算(PDR)方法推算出准确的室内轨迹,进而采用莫尔斯理论生成涵盖室内外行人路径的完整行人路网。试验分析中对搜集到的260条步行轨迹数据进行行人路网构建,并使用高精度测量设备采集真实路网数据进行对比分析,结合OSM数据对试验结果进行综合评价。试验结果表明,本文方法能够准确、完整地生成室内外一体化行人路网。 相似文献
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李育平 《测绘与空间地理信息》2014,(3):145-148
基于三维城市模型的路径导航方法,是指在三维场景中进行路径的选择并引导视点飞行。其过程如下:首先将三维场景显示到主框架窗口中,并将道路数据读入到计算模块中,然后用户通过选择起始位置和终止位置,自动计算视线方向,以及路径拟合的方式和等高飞行的高度值等,并在道路数据中根据节点信息求解一系列的控制点,最后根据所求得的点序列构建导航所需的实际路径,并进行坐标内插,驱动场景前进,实现动态导航。 相似文献
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针对眩光/阴影等复杂光照干扰场景视觉定位鲁棒性较低的问题，该文提出一种顾及图像亮度特征的自适应视觉同时定位与地图构建(SLAM)定位方法。该方法基于ORB-SLAM2算法进行改进，通过在ORB-SLAM2前端利用图像平均亮度阈值法检测光照干扰图像，并对其进行饱和度增强，从而得到有利于ORB特征提取的图像。该文利用TUM数据集与KITTI数据集验证了所提方法的可靠性，并与原ORB-SLAM2和ORB-SLAM3算法进行了对比实验。实验结果表明，该文方法的定位精度优于其他两种算法，有效提升了复杂光照场景中视觉定位的鲁棒性。 相似文献