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针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性. 相似文献
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调运问题中基于栅格模型的快速路径规划方法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对调运路径规划这一问题,采用栅格模型表示环境地图,通过设定路径搜索方向权重,剔除不必要的搜索区域,提高了搜索效率.仿真结果表明,该算法能有效地提高路径搜索效率,并能搜索到最优路径. 相似文献
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针对不返回起始点、多个待救援点的应急救援路径规划问题,提出了一种应急救援路径规划的改进蚁群算法,设计了一种新的路径构造方法,为蚁群算法求解该类问题打下了基础。为提高收敛性,改进了信息素更新规则,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。仿真结果表明:改进蚁群算法能够快速找到一条从救援中心到多个待救援点的优化路径,且收敛速度和最短路径较同类算法更优。 相似文献
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A*(A Star)算法进行最短路径计算时,一般采用曼哈顿函数作为最优邻接点的评估标准,在算法执行的过程中,需要对每一步每个邻接点进行计算,判断出当前最优邻接点,然后迭代执行下一步,在数据量较大的情况下,算法的时间复杂度呈几何增长.使用GeoHash索引算法代替曼哈顿函数作为评估标准,在有地理坐标信息的网络拓扑中进行最短路径查找,直接以GeoHash编码索引值作为判断标准,进行快速查找.GeoHash值是经纬度经过一系列编码转换后的实际值,能够拓扑网格中的属性值,减少算法的计算时间,优化算法的时间复杂度.提高A*算法在道路规划、运行调度、无人驾驶路径分析时的最短路径计算时间,可增加实际应用广泛性. 相似文献
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通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明:该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。 相似文献
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在分析水下航行器路径规划影响因素及主要障碍物特点的基础上,提出了一种基于几何算法的水下航行器路径规划算法,并采用该算法对障碍物进行建模和路径规划研究,解决了水下航行器航经多障碍物海区的路径规划问题.最后,通过仿真试验验证了该算法的准确性与可行性. 相似文献
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路径诱导在现代交通和部队机动过程中具有重要应用,传统路径诱导算法(如Dijkstra算法)具有很高的计算复杂度和搜索空间,所规划路径仅仅是数学意义上的最短路径,很难满足实际道路交通导航诱导要求.为了降低路径诱导算法的搜索空间,同时使得规划的结果更能体现驾驶人员行车偏好,提出一种基于道路网络分层的快速路径诱导算法,在利用道路网络中道路的不同等级特性对路网进行分层处理基础上,通过限制算法搜索区域达到快速路径规划的目的.实验结果表明,该算法解算出导航路径中大部分是由快速路段组成,能很好地满足驾驶人员的选路偏好,路径搜索时间和搜索空间也大大减少. 相似文献
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动态目标的Field D~*算法及路径的提取计算 总被引:2,自引:0,他引:2
FieldD*算法计算的路径消耗较优并较为平滑,但该方法的计算量很大,尤其是在对动态目标的规划时,计算时间无法满足实际要求。针对该缺陷,在对FieldD*计算原理分析的基础上,提出了在目标是动态的情况下,只进行前目标与新目标的路径规划,并对FieldD*计算所得路径消耗只进行局部修改的动态规划算法,该动态算法可以有效减少计算量。将得到的路径消耗值应用到路径的提取算法中,路径提取算法针对路径消耗的不同情况下,提出不同的路径提取方法,并最终得出总体路径消耗最优的路径。在以栅格法建立的数字海图中进行仿真验证,该动态计算和路径提取算法与D*算法相比,计算所得的路径更为平滑,路径的总体消耗也更少,缺点是所需计算时间略长。 相似文献
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针对突发威胁下无人机动态航迹规划的问题,提出了一种避开突发威胁的动态规划算法。利用A*算法生成全局最优航迹并进行平滑处理。当遇到突发威胁时,利用三次样条的二阶连续性及边界条件进行局部航迹规划,能够生成一簇候选路径,根据候选路径中心线与突发威胁中心线之间的夹角对候选路径簇进行旋转调整,使其路径簇完全包围突发威胁且具有对称性。最后综合考虑安全性、平滑性和连贯性的3种代价函数,建立总代价函数,选择出最佳的规避威胁航迹。实验结果表明,该算法能够在众多候选路径中选择出一条完全避开障碍安全平滑的较优航迹,且耗时短,实时性较强。 相似文献