一种兼顾全局与局部特性的机器人动态路径规划算法

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。     

动态水深环境下的无人艇路径规划

针对D* Lite算法存在路径转折点多、难以进行轨迹跟踪控制、没有顾及动态水深变化等不足,该文引入水深危险度,进行安全路径的选优,以提高所规划路径的安全性,并采用视线检查算法和懒惰更新改进D*Lite算法进行路径规划,提出了LT-D* Lite算法.该文采用电子海图水深叠加潮汐水位构建动态水深模型,同时建立水深危险度代价函数对最优安全节点进行选择,平衡路径的安全性.算法在拓展节点过程引入视线检查算法,将节点拓展方式从八邻域拓展为任意角度方式并使路径平滑,通过动态水深调整后的浅水区域进行路径调整.仿真实验表明,该文所提出的算法具有规划路径短且路径平滑的特点,同时可引导无人艇避开浅水深区域,显著降低路径危险度.     

面向直升机低空突防的三维航线规划算法研究

直升机低空突防航线规划对保障直升机安全飞行,顺利完成任务至关重要。综合考虑地形、雷达探测、火力威胁的影响,将规划空间栅格化剖分,设计直升机低空突防航线;根据障碍物分布以及直升机自身性能的限制,对突防航线进行优化得到最佳突防航线。仿真实验验证了算法的有效性。     

一种利用改进A*算法的无人机航迹规划

提出了一种改进的A*算法解决大范围三维战场环境的无人机航迹规划问题。针对低空突防中无人机需满足生存率高、耗油量小等要求,算法综合考虑了航线高度、被探测概率、航线长度等权重因子,在该目标空间中搜索一条两个航路点之间的最优航线。同时为了满足UAV安全高度、升降率、转弯半径等性能约束,提出了一系列航线优化算法,得到最终的可飞航线。     

面向多值栅格地图的A?最优路径算法改进

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。     

A^＊算法的改进及其在路径规划中的应用

A*算法是一种启发式搜索算法,在路径规划中得到广泛的应用,其中启发函数的设计尤其重要.本文针对路径规划问题,对A*算法作了以下改进:一是在估价函数中考虑以距离和方向两个要素,通过归一化处理解决了单位不统一的问题;二是利用k-d树空间索引结构,动态加载节点信息,减小内存使用空间.实验结果表明,改进后的A*算法的搜索效率得到了明显的提高.     

面向BIM的室内拓扑-栅格分层路径规划方法

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。     

基于改进RRT算法的狭长空间无人车辆路径规划

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.     

无人船测量系统在河道清淤中的应用

采用基于网络RTK技术的无人船测量系统对河道水底地形进行测量,并对河道清淤前后淤泥方量进行了测算。结果表明,无人测量船在河道清淤测量中具有一定的可行性。定期用无人测量船对河道进行测量,掌控河道底部淤泥厚度变化情况,有利于河道清淤疏浚工作。     

加权约束代价聚合的立体匹配算法

针对动态规划立体匹配算法存在的条纹瑕疵问题,提出了一种加权约束代价聚合的立体匹配算法。首先利用图像灰度与梯度信息联合计算匹配代价,并进行引导图像滤波;再通过四方向加权代价聚合的方式进行视差优化,得到最终视差图。标准测试数据实验结果证明,该算法能很好地改善传统动态规划算法的条纹瑕疵现象,且视差精度优于多数局部算法和动态规划改进算法,提高了立体匹配的精度。     

无人艇集群在海道测量中协同控制的实现

为了解决无人艇集群在海道测量航行过程中的一致性问题,本文采用基于一致性理论协同和控制的方法,针对无人艇集群作业开展协同控制研究,在多无人艇协同自组网测量作业中得到了应用。根据不同测量任务,设计满足条件的分布式一致性控制器。将自组网测量系统模型化,对整个编队网络构建模型矩阵及特征方程。通过分析模型矩阵的特征根,得到整个编队网络的关键信息,并加入时间约束,通过求解相应可行解,运用一致性编队控制算法,结合所得编队网络关键信息,最终使自组网编队在有限时间内快速达到目标状态一致。同时加入避碰机制,使多无人艇相互之间处于安全距离外不碰撞。在无人平台协同作业控制方面具有一定的指导和实践意义。     

基于改进聚类分裂的动态R-树实现方法

在R*-树的构建过程中引入聚类技术能够有效地提高索引的性能,传统的k-means聚类算法对初始值非常敏感,聚类过程较为复杂。基于此,文中提出一种改进聚类分裂的动态R*-树实现方法,在节点分裂的过程中引进聚类技术,对R*-树的基本结构加以改进,从而获得动态的结构重组。实验表明,动态R*-树以略高的构建开销换取较高的查询效率,大幅度提高索引树的空间利用率,在批量数据动态加载和处理等方面具有较高的实用价值。     

顾及步行习惯的室内导航网络及其生成算法

室内导航网络是实现室内路径规划和导航的基础。针对现有室内导航网络存在拓扑连通结构不合理、生成路径几何形态不自然等问题,本文依据人类长期以来形成的“抄近路”习性及“避碰”安全需求,提出了一种符合人行走习惯的室内导航网络及其自动生成算法。该导航网络将室内可通行空间划分为普通房间和走廊,普通房间内网络映射为房间结点与门结点的直线连接;形状复杂的走廊空间则依据空间尺度和凹凸性被细分为狭窄走廊空间和开阔走廊空间,狭窄走廊空间以中轴线作为路线,开阔走廊空间则将门结点和通道口结点连接形成完全图;最后将房门结点连接到走廊路线,形成完整室内导航网络。试验结果表明:该模型及其生成算法能够依据室内空间尺度对复杂通行空间进行合理分区,生成与空间特征一致的导航网络结构,使得规划生成的最短路径形态更符合人们的行走习惯。     

基于GPS RTK的过江隧道测图研究与应用

过江隧道测图包括1∶500陆上地形测量和隧道穿越的水下地形测量。陆上地形测量采用GPS RTK或全站仪全野外数据采集,水下地形测量采用GPS RTK配合测深仪进行全野外数据采集。本文以珠海市十字门过江隧道工程为背景,介绍了过江隧道1∶500地形图成图方法,特别是水下地形测量的方法和应用,建立了完整的技术流程,得到符合精度要求的十字门过江隧道测绘成果数据,可为GPS RTK配合测深仪的无人船在水下地形地貌测绘、航道测量、水下地质勘探等领域应用提供理论和实践参考。     

基于引力场增强的SAR图像舰船检测方法研究

船只检测是实现船只航行安全的重要措施之一,利用SAR图像可实现船只检测。然而,传统的一些方法一般容易受到SAR图像斑噪的影响,在检测结果中产生大量的虚警。为解决这一问题,本文提出了一种基于引力场增强的舰船检测方法。该方法利用像素与其邻域内像素的相互作用可对目标像素增强的效应,有效地抑制了斑噪像素和背景像素的强度,凸显了目标。由于增强后的像素已经不满足对海面区域的均质性假设,因此直接使用恒虚警检测算法对图像进行全局检测并不能够得到很好的效果,据此本文引入了一个基于均质区域自适应分割的改进的K-CFAR检测算法,将图像分割为不同大小的一系列均质区域,并分别对各个均质区域使用一个改进的K-CFAR检测器对船只目标进行检测。最后,使用Radarsat-1数据和Envisat ASAR数据对本文算法进行了验证。实验表明,本文提出的方法能够有效地凸显弱目标,增加检测准确性,降低检测的虚警概率。     

电子海图最短距离航线自动生成的改进方法

针对航路二叉树方法绕行碍航区处理不完备、效率低等缺点,提出了最短距离航线自动生成的改进方法。通过复杂碍航区路径的递归搜索和碍航区绕行规则的优化,实现了复杂情形下的航线自动生成;利用方向一致性判断、边界检测和动态包络矩形排斥等策略优化航线生成,并采用递归处理和动态判断的方式求解最短距离航线。此方法与已有的航路二叉树方法相比,在自动生成航线的质量和效率上都有明显提高。     

一种结合R树索引和海伦公式的偏航算法

针对卫星导航系统中嵌入式终端常用偏航算法(欧氏距离度量法和缓冲区近似法)的局限性,提出了一种结合R树索引和海伦公式的改进偏航算法。该算法采用R树索引筛选法缩小目标点所在航线范围,结合海伦公式快速计算出目标点到航线的距离,进而做出偏航判断。理论分析和实验结果表明,改进算法实现零误差快速偏航判断,显著提高导航定位终端偏航报警的实时性和准确性,从而降低了对终端计算能力的要求,满足了上万个航路点的快速偏航计算要求。     

区域生长的半全局密集匹配算法

针对传统的半全局匹配算法在处理视差变化大、遮挡严重的城市航空影像时,存在匹配精度下降、匹配效率低下的问题,提出了一种基于区域生长的半全局密集匹配方法。采用区域生长算法获取影像的初始视差,并从初始匹配点中挑选可靠的点作为视差控制点;利用区域生长获取的视差图,限制各个方向动态规划的过程以加速最优路径的搜索;通过视差控制点对动态规划的路径进行修正,避免错误匹配代价的传播。基于城区无人机影像的实验结果表明,所提算法不仅可以提高匹配结果正确率,还能使耗费的内存和时间都不到原算法的50%。     

基于智能遗传算法和Otsu法的多目标图像分割方法

为了克服传统遗传算法在优化多目标图像分割参数时易陷入局部收敛和搜索效率低的缺陷,本文提出一种基于智能遗传算法和Otsu法的多目标图像分割方法,并将它应用于航空影像的分割。实验结果表明,本文提出的算法比传统遗传算法可以更加快速、更稳定地获取图像分割的最优阈值。     

无人机航测技术在农村地籍调查中的应用

介绍了低空无人机航测系统和农村地籍调查内容和目的,提出了利用无人机航测在农村地籍调查中应用路线,分析了农村地籍调查中工作中航测法应用的优点,实践证明运用无人驾驶飞机航拍影像照片开展地形图的测绘技术在乡村地籍调查中大大提高了工作效率,保证了调查的数据准确性,改进了传统技术的流程,有效地降低了调查的成本。