基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法

针对线目标的多无人机协同侦察航迹时间代价较大、算法收敛较慢等问题,提出了一种基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法.在考虑目标属性及任务要求的基础上,建立了基于时间代价的航迹模型.引入集中一体化方法,对标准遗传算法的编码方式进行了优化,保证了所有目标均被侦察一次,且无重复侦察.在种群迭代中对交叉操作和变异操作进行了改进,有效提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可求解得到具有最小时间代价的任务航迹,且收敛速度较快.     

基于机器视觉的AGV路径跟踪

以前轮转向、后轮驱动的四轮移动AGV为研究对象,设计控制器使其能自动寻线前进。为实现对标识线路径的识别和跟踪,提出一种原理简单的视觉图像处理方法并加以改进,提取出路径信息。最后基于预瞄理论和车运动学模型,将被跟踪路径分成若干长短不一的微段,以微小折线段逼近参考路径的曲线段,进行分段跟踪。实验证明:系统能很好地满足AGV对路径识别性能和抗干扰能力的要求,实时性好,能按照任意给定的道路标识线平稳地寻迹。