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1.
针对传统蚁群算法在进行无人机三维环境路径规划时存在规划速度慢、容易陷入局部最优等问题,本文提出了用引导函数改变状态转移规则、初始信息素先验分配、时变信息素更新方式3个改进策略,充分挖掘路径规划先验信息。通过增加引导函数进行路径增强,增大最优路径的选择概率;同时根据与先验路径的距离赋予信息素不同的初始浓度,使算法在搜索初期具有明确的方向性,基于优胜劣汰的思想进行信息素更新,并将信息素挥发因子设定为服从Laplace分布的波动因子,避免搜索过程陷入局部最优,最大化提升路径搜索效率,实现三维环境下的无人机路径规划。仿真试验结果表明,改进后的蚁群算法在规划最优路径长度和最优路径搜索效率上明显优于传统蚁群算法。 相似文献
2.
针对不规则三维表面路径寻优的问题，提出了一种将连续三维表面进行格网离散化的基于蚁群行为的解决方法，对基本蚁群算法的信息素更新策略进行了改进，并通过实验进一步验证了算法的有效性。 相似文献
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无人机视觉SLAM协同建图与导航 总被引：1，自引：0，他引：1
地面机器人由于其工作空间的限制,对环境感知存在较大局限性,结合空中机器人在视角方面的优势,实现空地机器人协作是主流趋势。本文提出了一种基于无人机视觉SLAM的协同建图与导航方法,利用无人机空中视角带来的大范围环境感知能力,协助地面机器人快速构建环境模型,提高地面机器人在具有挑战性的未知环境中建图与导航能力。本文方法首先构建了一个显著闭合边界实时检测和跟踪线程,结合点、线特征以及显著闭合边界,提出一种视觉SLAM方法用于无人机空中建图,与传统方法相比,闭合边界的结合极大优化了建图的效果。其次,地面机器人根据无人机获得的初始全局地图自动规划全局路径,在移动过程中,利用搭载的激光传感器对无人机建的初始地图进行更新,并且对路径进行连续的重新规划,避免与障碍物发生碰撞。为了验证本文方法的可行性和先进性,分别进行了仿真试验和真实试验。试验结果表明,本文方法显著提高了建图效果,实现了协同建图与导航方法的完整过程,提高了地面机器人在具有挑战的未知区域中进行自主建图和导航的能力。但是本文方法在障碍物分布密集、地面高低起伏等复杂情况下效果不佳,且实现的二维导航局限性大,未来工作立足于融合激光雷达、IMU等多传感器,提高深度估计和位姿估计等任务效果用于构建精准的三维占据栅格地图,并进一步设计三维空间空地协同建图与导航的方法。 相似文献
4.
海洋自主航行器在对海底地形测绘和水文信息搜集过程中,简单锯齿形完全遍历路径规划算法对多海湾海底地形探测易出现重复区域和遗漏区域的问题。本文提出了遗漏海湾和重复海湾及其进入点、退出点和门户的路径规划环境表达概念,并将其应用在基于行为的锯齿形完全遍历路径规划改进算法中,有效地减少了海洋自主航行器全覆盖地形测绘的重复区域和遗漏区域。在网格化定常流场海域内,对某一阻力特性已知的自主水下机器人进行了完全遍历路径规划仿真,验证了基于重复和遗漏海湾搜索行为的完全遍历路径规划算法的遍历性和不重复性,并降低了区域全覆盖地形测绘任务的耗能。最终,通过小型无人艇湖试验证了算法在完全遍历路径规划中的节能性和实用性。 相似文献
5.
针对现有视障行人出行辅助方法缺乏对环境感知和路径动态优化的有效结合，视障导航缺乏有效动态避障手段的问题，该文提出一种场景语义感知的视障行人导航路径优化方法。该方法根据双目视觉感知周边障碍物的位置及特征，结合场景语义信息和三维坐标建立视障人群与环境的局部感知地图模型，利用改进的人工势场算法动态规划视障行人安全路径。实验结果表明，该文构建的感知地图模型在10 m内的平均坐标误差为2.49%。相比A*算法，改进人工势场算法的路径盲道利用率从7.85%提高到58.39%,最高路径碰撞系数从0.55降低到了0.24,具有更高的安全性和导航辅助能力。该方法能够有效增加视障行人导航方法的场景语义感知能力，提高视障导航路径规划的安全性。 相似文献
6.
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
7.
A~*启发算法是最优路径规划问题中最有效的算法之一,在路径规划问题中得到广泛应用。针对多值栅格环境下的最优路径规划的效率问题,对A~*算法在搜索策略上做了如下改进:一是提出了两种新的启发函数;二是提出了新的A~*双向搜索算法。实验表明改进算法求得的路径为最优路径,搜索效率比传统的Dijkstra算法有显著提升,双向A~*算法比单向A~*算法效率有明显提高。 相似文献
8.
《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
9.
依据VCF电子海图,提出了一种对水下机器人进行路径规划的多目标遗传算法,采用可变长的实数坐标编码、适应度函数评价了影响航路优劣的多个因素,设计了选择、交叉、变异、修补、删除等遗传算子以及种群置换方法。在生成初始种群和设计遗传算子时引入领域知识,使所生成路径尽量不穿越障碍区域,有效地提高了大范围路径规划算法的收敛速度。试验表明,采用该MOGA算法进行路径规划可提高算法的收敛速度和全局寻优能力。 相似文献
10.
针对障碍环境中路径规划存在的运算效率低、最短路径遗失问题,根据凸包边界在构建空间网络模型过程中具有快速高效的特点,结合路径与障碍物的相对位置关系,提出了一种基于双侧凸包扩张模型的路径快速规划算法。该算法在对凸包边界算法进行改进的基础上,提取左右侧关联障碍物的凸包边界作为网络模型,利用最短路径算法搜寻目标路径,并在ArcGIS Engine环境对密集不规则障碍物进行了仿真实验。实验结果表明,与凸包边界算法和航路二叉树算法相比,所提出的算法具有构建空间网络模型效率高、实际最短路径不丢失等优点。 相似文献
11.
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
12.
针对当前扩大化和复杂化的三维规划建模,传统的数据由于不能共享,在本地建模规划应用中已经不能满足多人协同规划开发流程的需求。提出了一种协同三维模型构建方案用以解决现在三维建模过程中遇到的协同困难。将WebSocket和WebGL(Web graphics library)等前端应用技术和计算机协同技术相结合,利用WebSocket建立不同用户之间的长效连接,实时分发和接受数据,WebGL建模及计算机协同模型实现了多人协同构建三维模型的Web应用,为利用最新的Web技术解决三维协同问题提供了思路。 相似文献
13.
针对启发式算法利用Dijkstra算法求解大型动态网络中疏散路径规划问题时,存在疏散时间长、稳定性差等不足,该文提出了一种改进CCRP的方法,即用蚁群算法替代Dijkstra算法求解最优路径,进而减少疏散时间,增加估算疏散时间的精确性。实验表明,该方法能够在大型动态网络下实现路网容量受限的疏散路径规划有效求解,具有疏散时间短、疏散路径少、线性关系强等特点,相比原有CCRP算法更能满足实际疏散的需要。在寻找最优路径上采用蚁群算法求解,相比贪心算法更能支持全局最优、并行计算、疏散效率更高,在支持路况信息实时更新、大规模人群快速疏散、及时调整疏散路线等方面更具优势。 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
15.
针对大规模越野环境中规划路径效率低下的问题,本文提出了一种面向越野路径规划的多层次六角格网通行模型,该模型能在缩减格网数据规模、保持规划路径合理性的同时,提升路径规划算法的执行效率。本文首先以六角格网单元为基础,设计通行能力量化规则,赋予每个格网相应的通行能力,构建普通六角格网通行模型;然后,建立多层次格网压缩规则,对通行模型中通行能力相似的邻接格网进行合并及重构格网邻接关系,生成含有不同层次格网的通行模型;最后,针对本文提出的多层次六角格网通行模型,设计了考虑坡度和地表覆盖要素的启发函数,进一步对A*路径规划算法进行了优化。试验表明,本文提出的多层次六角格网通行模型相较于普通六角格网通行模型,格网数量缩减了53.75%,路径规划所需时间降低了57%。 相似文献
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定义了规划路径组分段模型和路径可用度指标，提出了基于概率模型方法的路径可用性度量模型。研究了常用的几种路径规划算法，提出了基于路径可用度指标的改进路径规划算法Mod—Dij，并与Dijkstra算法计算的路径进行了比较。结果表明，Mod-Dij得出的路径可满足实用性要求。 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
18.
针对多面函数在拟合高程异常中难以选取中心节点及光滑因子的问题,该文提出了蚁群-遗传算法改进高程异常拟合模型的方法。为拟合模型构建提供可靠的参数,使选择的中心节点更加合理,加入蚁群算法能够快速获取地形复杂区域的特征点。光滑因子是多面函数拟合法的重要参数,参数值影响了拟合模型精度的高低。采用了遗传算法优化光滑因子,将光滑因子作为种群的染色体进行遗传运算,求得了拟合模型的光滑因子最优值为0.452。利用蚁群-遗传算法改进后的多面函数构建的拟合模型精度为8.6mm,比传统多面函数法拟合结果精度提高了48%。实验研究表明,蚁群-遗传算法改进的多面函数在很大程度上提高了拟合模型的精度,充分验证了改进方法有效可行,为特殊地形的高程拟合提供了重要的参考依据。 相似文献
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面向实景三维建设的广阔需求,提出了一种新型无人机摄影测量技术,即优视摄影测量。分析说明了优视摄影测量的技术原理,以多种方式获取的三维概略模型为规划依据,结合立体观测采样和可观测性约束分析生成和优选出航摄视角,进而形成对应的航摄路径; 针对大测区应用与无人机作业能力有限的矛盾,以航线划分的方式从精细规划端给出了多无人机协同施测的解决方案;以实景三维青岛建设中的城市核心区为测试场景,实现了面向大范围复杂城市场景的优视航测多机协同实景三维数据采集实施验证, 分别进行了分区块及全区整体的实景三维重建,并与专业化倾斜航测系统生成的实景模型进行对比分析。结果表明,优视摄影测量技术模式下生成实景三维模型的精细度具有显著提升。在保证高质量输出的前提下,该技术模式可驱动轻小型航摄设备实现较大范围复杂区域的实景三维数据采集,并通过协同施测提高作业效率。以优视摄影测量为技术内核,可进一步延展为面向多方向、多领域的泛在实景三维数据采集技术应用模式。 相似文献
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灾后城市交通运输能力下降，原有的流量分配方案不再适用。为保障正常的经济社会活动，本文提出了一种基于改进蚁群算法的交通流量分配方法。首先评估路网通行能力影响因素并建立道路质量评价体系，利用路段质量改进蚁群算法中的启发式因子；然后为扩大蚁群搜索范围加入随机节点并改进信息素的更新机制；最后应用改进算法对城市交通总量进行分批分配并得到流量分配图。结果表明，改进算法综合考虑了出行距离和道路质量，较改进前更符合交通流量分配要求，具有较好的路径寻优性，可为灾后救援工作和灾后路网交通分配决策提供建议和支持。 相似文献