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针对不同类型威胁体存在的战场环境中无人车辆战术机动路径规划问题,提出了一种基于威胁代价地图的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)方法。借助极坐标系中关键点的极角进行路径描述,并使用分段3次Hermite插值方法形成光滑路径,将路径规划问题转化为关键点极角的参数优化问题。针对基本PSO(BPSO)算法存在的早熟收敛和后期迭代效率低的缺陷,借鉴以群集方式生活的物种按照不同任务对种群进行分工的机制,提出了一种基于多任务子群协同的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization based on the Multi—tasking Subpopu—lation Cooperation,PSO-MSC)算法。借助该算法的快速收敛和全局寻优特性实现了最优路径规划。实验结果表明:该算法可以快速有效地实现战场环境下无人车辆的战术机动路径规划,且规划路径安全、平滑。 相似文献
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未来作战逐渐趋向无人化、智能化,战斗机尤其是无人作战飞机感知战场态势变化,并自主重规划航行路线显得尤为重要.提出了一种雷达威胁的作战空间离散威胁概率表征方法,基于航路安全代价和航路距离代价的无人机A*航路规划算法.运用该算法仿真完成了不同安全代价和航程代价的航路规划,并给出了相应的规划路径结果. 相似文献
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针对自主水下航行器(AUV)编队式航行中存在智能体间相互碰撞的危险,提出一种自主水下航行器的无碰协调控制技术,包含了编队协调控制和无碰策略等多种基本行为的融合.在编队控制中运用基于级联方法的路径跟踪控制技术和参数一致性的协同控制方法,保证了跟踪误差的渐近稳定,采用HRVO算法的无碰避障策略,使得AUV可以同时避开一般障碍物和其他AUV的碰撞危险.仿真结果表明,该AUV编队式无碰协调控制技术可使各AUV在避开碰撞危险的情况下,快速收敛到各自的参考路径,并保持编队的协调一致性. 相似文献
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《海军工程大学学报》2017,(6)
针对海洋环境下无人水下潜航器(UUV)的时间最短路径规划问题,提出了一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)的路径规划方法,由此建立了海流模型、障碍物模型,并推导了衡量航行时间的代价函数。在两种不同案例下,对所提方法和基于粒子群优化(PSO)的方法进行仿真比较,结果表明:所提方法具有更强的鲁棒性,能够为UUV规划出一条时间更短的安全路径。 相似文献
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复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。 相似文献
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《防务技术》2020,16(5):1001-1018
Path planning is a key technique of autonomous navigation for robots, and the velocity field is an important part. Constructing velocity field in a complex workspace is still challenging. In this paper, an inner normal guided segmentation algorithm in a complex polygon is proposed to decompose the complex workspace in this paper. The artificial potential field model based on probability theory is then used to calculate the potential field of the decomposed workspace, and the velocity field is obtained by utilizing the potential field of this workspace. Path optimization is implemented by curve evolution, during which the internal force generated in the smoothing process of the initial path by a mean filter and the external force is obtained from the gradient of the workspace potential field. The parameter selection principle is deduced by analyzing the influence of several parameters on the path length and smoothness. Simulation results show that the designed polygon decomposition algorithm can effectively segment complex workspace and that the path optimization algorithm can shorten and smoothen paths. 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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针对水下自主航行器(AUV)地磁多参量多目标搜索的问题,提出了一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。 相似文献
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