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公开(公告)号：CN118534905A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410684985.8
申请日：2024-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于环绕障碍路径优化和有偏采样的移动机器人运动规划方法，包括如下步骤：步骤S1、构造节点集合#imgabs0#、边集合#imgabs1#、未添加至搜索树的采样点集合#imgabs2#；步骤S2、构造队列#imgabs3#和#imgabs4#；步骤S3、若该批次采样点处理完成，进行剪枝；步骤S4、若该批次采样点处理完成，进行有偏采样；步骤S5、若队列#imgabs5#的最优值不大于队列#imgabs6#的最优值，进行边预拓展；步骤S6、移除具有最小值的边#imgabs7#；步骤S7、若边#imgabs8#有助于提高路径质量，将#imgabs9#添加入搜索树；步骤S8、当路径满足要求时，返回路径解，否则返回步骤S3继续；步骤S9、完成路径规划；本发明算法相较于BIT*，能更快收敛到最优解并提升探索效率，在增量式搜索路径规划中具有优势。
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公开(公告)号：CN111723445A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010570810.6
申请日：2020-06-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MMPSO算法的作业型飞行机器人逆解求取方法，首先，采用分离式的方法，对作业型飞行机器人的机械臂进行独立运动学建模，得到其正运动学齐次变换矩阵，设定目标点位置，确定适应度函数；然后，计算初始种群的个体适应度值，获得个体最优值和全局最优值；接着，设置适应度阈值划分种群，引入突变机制对某一粒子进行突变，对最差粒子进行取舍；使用随迭代次数而动态变化的惯性权重及学习因子，更新粒子群的位置和速度，计算更新后粒子的适应度函数；最后，根据适应度判断是否满足终止条件。本发明能够保持迭代中粒子的多样性，防止早熟和局部最优，维持了算法在寻优中在探索性和开发性寻优能力之间良好的平衡，提高了收敛速度。
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公开(公告)号：CN118915714A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410685048.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种空地异构机器人协作规划方法，包括如下步骤：步骤S1、UAV朝目标区域探索，构建可通行地图；步骤S2、UGV根据UAV构建的地图，朝目标区域规划移动；步骤S3、UAV在目标区域内探索，构建可通行地图并获取任务目标位置；步骤S4、UGV根据UAV构建的地图，规划前往任务目标位置，完成任务；步骤S5、若存在未完成任务，返回步骤S1继续；步骤S6、若任务全部完成，UAV向终止区域#imgabs0#移动，并构建可通行地图；步骤S7、UGV根据UAV构建的地图，向终止区域#imgabs1#移动；步骤S8、空地异构机器人到达区域#imgabs2#，多目标区域连续任务结束；本发明所提出的空地异构机器人协作方法表现良好，飞行机器人与地面机器人可快速完成各自任务，能够有效满足任务需求。
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公开(公告)号：CN111723445B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010570810.6
申请日：2020-06-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MMPSO算法的作业型飞行机器人逆解求取方法，首先，采用分离式的方法，对作业型飞行机器人的机械臂进行独立运动学建模，得到其正运动学齐次变换矩阵，设定目标点位置，确定适应度函数；然后，计算初始种群的个体适应度值，获得个体最优值和全局最优值；接着，设置适应度阈值划分种群，引入突变机制对某一粒子进行突变，对最差粒子进行取舍；使用随迭代次数而动态变化的惯性权重及学习因子，更新粒子群的位置和速度，计算更新后粒子的适应度函数；最后，根据适应度判断是否满足终止条件。本发明能够保持迭代中粒子的多样性，防止早熟和局部最优，维持了算法在寻优中在探索性和开发性寻优能力之间良好的平衡，提高了收敛速度。
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