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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

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摘要

本文提出了一種基于人工勢場結(jié)合快速搜索樹（APF+RRT）的機(jī)器人避障規(guī)劃算法。該算法將人工勢場法和快速搜索樹法相結(jié)合，利用人工勢場法生成目標(biāo)點(diǎn)周圍的勢場分布，并利用快速搜索樹法在勢場分布中搜索最優(yōu)路徑。該算法能夠有效地避免機(jī)器人與障礙物發(fā)生碰撞，并且能夠生成平滑、短距離的路徑。

1. 引言

機(jī)器人避障規(guī)劃是機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域中的一個重要研究課題。機(jī)器人避障規(guī)劃是指在已知環(huán)境模型的情況下，為機(jī)器人生成一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的安全路徑，使得機(jī)器人能夠在不與障礙物發(fā)生碰撞的情況下到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

機(jī)器人避障規(guī)劃算法有很多種，其中人工勢場法和快速搜索樹法是兩種常用的算法。人工勢場法是一種基于勢場理論的算法，它將機(jī)器人周圍的環(huán)境視為一個勢場，并根據(jù)勢場分布生成機(jī)器人的運(yùn)動路徑?？焖偎阉鳂浞ㄊ且环N基于隨機(jī)采樣的算法，它通過隨機(jī)采樣和貪心搜索來生成機(jī)器人的運(yùn)動路徑。

2. 人工勢場法

人工勢場法是一種基于勢場理論的機(jī)器人避障規(guī)劃算法。它將機(jī)器人周圍的環(huán)境視為一個勢場，并根據(jù)勢場分布生成機(jī)器人的運(yùn)動路徑。勢場分布通常由目標(biāo)點(diǎn)和障礙物生成，目標(biāo)點(diǎn)產(chǎn)生引力勢場，障礙物產(chǎn)生斥力勢場。機(jī)器人在勢場中的運(yùn)動方向由勢場梯度決定，機(jī)器人會沿著勢場梯度方向運(yùn)動，直到到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

人工勢場法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單、易于實現(xiàn)，并且能夠生成平滑、短距離的路徑。但是，人工勢場法也存在一些缺點(diǎn)，例如，它容易陷入局部最優(yōu)解，并且在障礙物密集的環(huán)境中，人工勢場法可能會生成不安全的路徑。

3. 快速搜索樹法

快速搜索樹法是一種基于隨機(jī)采樣的機(jī)器人避障規(guī)劃算法。它通過隨機(jī)采樣和貪心搜索來生成機(jī)器人的運(yùn)動路徑?？焖偎阉鳂浞ㄊ紫葟钠鹗键c(diǎn)隨機(jī)采樣一個點(diǎn)，然后從該點(diǎn)出發(fā)，沿著隨機(jī)方向前進(jìn)，直到遇到障礙物或目標(biāo)點(diǎn)。如果遇到障礙物，則回退到上一個采樣點(diǎn)，并重新生成一個隨機(jī)方向。如果遇到目標(biāo)點(diǎn)，則停止搜索。

快速搜索樹法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單、易于實現(xiàn)，并且能夠快速生成路徑。但是，快速搜索樹法也存在一些缺點(diǎn)，例如，它可能會生成不平滑、不短距離的路徑，并且在障礙物密集的環(huán)境中，快速搜索樹法可能會生成不安全的路徑。

4. APF+RRT算法

APF+RRT算法是一種基于人工勢場結(jié)合快速搜索樹的機(jī)器人避障規(guī)劃算法。該算法將人工勢場法和快速搜索樹法相結(jié)合，利用人工勢場法生成目標(biāo)點(diǎn)周圍的勢場分布，并利用快速搜索樹法在勢場分布中搜索最優(yōu)路徑。

APF+RRT算法的具體步驟如下：

1. 初始化：將機(jī)器人當(dāng)前位置設(shè)為起始點(diǎn)，目標(biāo)點(diǎn)設(shè)為終點(diǎn)，并初始化快速搜索樹。

2. 生成勢場分布：利用人工勢場法生成目標(biāo)點(diǎn)周圍的勢場分布。

3. 搜索最優(yōu)路徑：利用快速搜索樹法在勢場分布中搜索最優(yōu)路徑。

4. 執(zhí)行路徑：機(jī)器人按照最優(yōu)路徑運(yùn)動，直到到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

APF+RRT算法的優(yōu)點(diǎn)是能夠有效地避免機(jī)器人與障礙物發(fā)生碰撞，并且能夠生成平滑、短距離的路徑。

?? 部分代碼

%% 主函數(shù)function result = RRTstar(mapLimit, start, target, obs, step, countMax)%RRTSTAR RRTstar路徑規(guī)劃%   args: %       mapLimit 地圖大小[minx, maxx, miny, maxy], %       start 起始點(diǎn)[x, y], %       target 目標(biāo)點(diǎn)[x, y], %       obs 圓形障礙物 [x1, y1, r1; x2, y2, r2; ....; xn, yn, rn], ?        % 點(diǎn)在圓內(nèi)        if norm(center - p1) < radio || norm(center - p2) < radio            reval = false;            return;        end        % 直線 Ax + By + C = 0;  (y1 - y2) x + (x2 - x1) y + x1y2 - y1x2 = 0;        if p1(1) == p2(1)            A = 1;            B = 0;            C = -p1(1);        elseif p1(2) == p2(2)            A = 0;            B = 1;            C = -p1(2);        else            A = p1(2) - p2(2);            B = p2(1) - p1(1);            C = p1(1) * p2(2) - p1(2) * p2(1);        end        dist1 = (A * center(1) + B * center(2) + C) ^ 2;        dist2 = (A * A + B * B) * radio * radio;        if dist1 > dist2            continue;        end        angle1 = (center(1) - p1(1)) * (p2(1) - p1(1)) + (center(2) - p1(2)) * (p2(2) - p1(2));        angle2 = (center(1) - p2(1)) * (p1(1) - p2(1)) + (center(2) - p2(2)) * (p1(2) - p2(2));        if angle1 > 0 && angle2 > 0            reval = false;            return;        end    end    reval = true;end???

?? 運(yùn)行結(jié)果

5. 仿真實驗

為了驗證APF+RRT算法的有效性，我們進(jìn)行了仿真實驗。仿真環(huán)境是一個二維平面，其中包含多個障礙物。機(jī)器人從起始點(diǎn)出發(fā)，需要到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

我們使用APF+RRT算法和人工勢場法、快速搜索樹法對仿真環(huán)境進(jìn)行了仿真實驗。實驗結(jié)果表明，APF+RRT算法能夠有效地避免機(jī)器人與障礙物發(fā)生碰撞，并且能夠生成平滑、短距離的路徑。

6. 結(jié)論

本文提出了一種基于人工勢場結(jié)合快速搜索樹（APF+RRT）的機(jī)器人避障規(guī)劃算法。該算法將人工勢場法和快速搜索樹法相結(jié)合，利用人工勢場法生成目標(biāo)點(diǎn)周圍的勢場分布，并利用快速搜索樹法在勢場分布中搜索最優(yōu)路徑。該算法能夠有效地避免機(jī)器人與障礙物發(fā)生碰撞，并且能夠生成平滑、短距離的路徑。

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 岳旭,周海波,邵艷朋,et al.改進(jìn)人工勢場法的機(jī)械手關(guān)節(jié)空間避障規(guī)劃[J].機(jī)械傳動, 2023, 47(10):23-30.

[2] 仵宇博.自主裝配機(jī)器人路徑規(guī)劃及力位跟蹤控制研究[D].西安理工大學(xué)[2024-01-11].

[3] 彭湘.基于勢場-蟻群融合算法的移動機(jī)器人避障與路徑規(guī)劃研究[J].[2024-01-11].文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-798697.html

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合

到了這里，關(guān)于基于人工勢場結(jié)合快速搜索樹APF+RRT實現(xiàn)機(jī)器人避障規(guī)劃附matlab仿真的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！