0 مقدمة
حقل محتمل الاصطناعي هو مجرد هيكل في الحركة خوارزمية التخطيط، مع قوي، مسار سلس، ومزايا عالية الكفاءة من ، ولكن ينتج التذبذب المحلي حول العقبات في التطبيقات العملية في كثير من الأحيان. في الوقت الحاضر، وقد أجرى العديد من العلماء البحث لاستكشاف أفكار مشتركة لتحسين العقبات افتراضية قد زادت، وخلق نقطة الهدف الظاهري، مثل تغيير وظيفة محتملة ، الذي هو مناسبة للضيق، والفقراء عموما، من الصعب تحقيق التذبذب منطقة بالغة نقطة الحدود. عندما يكون على خوارزمية RRT قابلية جيدة وسرعة البحث في تخطيط الحركة، جنبا إلى جنب مع الميدان المحتملين الاصطناعي يمكن القفز بسرعة للخروج من مكتب مسار قيمة لجذب المنطقة، ولكن نقطة فروا يقع في شق أو بالقرب من خوارزمية RRT في القتلى المحلية دوري . لهذه العيوب، اقترح دمج خوارزمية الأمثل على أساس حقل محتمل الاصطناعي وسرعة دوران زاوية ناقلات TAS-RRT، في التذبذب المحلي عند تحليل سرعة دوران حركة ناقلات زاوية الاتجاه، دقيقة نقطة المواقع الهروب، وسرعة الاستخدام دليل RRT الفرق زاوية ناقلات توزيع عينات، وتعديل مخطط اتصال محلي، بحيث اتجاه الهروب يقترب بسرعة نقاط أخذ العينات، ونقاط أخذ العينات عند استوفت شرط، والتحول إلى اليدوية خوارزميات تخطيط الحركة الميدانية الممكنة. وأظهرت النتائج أن البرنامج قيد التشغيل، خوارزمية البحث وكفاءة عالية، وبيئة معقدة لا تزال صالحة.
اصطناعية التقليدي الحقل المحتملين هو حقل محتمل ، بما في ذلك جذب اتحاد كرة القدم المحتملة الميدان (خ) ومقاومة قدم الحقل المحتملين (س):
1.2 التناوب ناقلات زاوية سرعة
لتسقط المشاكل الميدانية الممكنة الاصطناعية إلى التذبذبات المحلية، نقترح أسلوب التناوب زاوية ناقلات السرعة، كشرط تقرير الذي هو قيمة الحد الأدنى للخروج من منطقة الشفط، كما هو موضح في الشكل رقم 1، حيث نقطة الجذر تمثيلي نقاط الحد الأدنى المحلية؛ تيار العقدة الوصول الحالية، V1 هو ناقل السرعة المقابلة لنقطة زمنية تقع الوضع الحالي، Next1 للعقدة الوصول المقبلة، V2 المقابلة لناقل السرعة، Next2 هو الروبوت الموجود في الوقت الحاضر عقدة نقطة الوصول Next1 الموقف، V3 المقابلة لناقل السرعة .
وصف حركة عقدة الاتجاه بعيدا عن نقطة المتطرفة، والاتجاه المتزايد، العقدة الحالية هي نقطة الحد الأدنى المحلية الحالية لجذب خارج المنطقة، والتحول إلى خوارزميات تخطيط الحركة الميدانية الممكنة الاصطناعية.
2 على أساس الفرق زاوية ناقلات السرعة الموجهة تمديد شجرة عشوائية بسرعة تحسين خوارزمية
2.1 RRT خوارزمية
RRT خوارزمية مساحة تكوين الدولة الأولي التي شيدت كنقطة بداية XS تمديد شجرة عشوائي، بعد تمديد التهيئة ظاهريا من طريقة تكرارية، وشمل عينة عشوائية مكونة من العقد ضمن بيئة qrand مجموعة، اجتياز كافة العقد من شجرة T، واختيار من qrand أقرب qnear عقدة، تليها توسيع (qrand، qnear) الشيكات وظيفة إذا كانت المسافة بين عقدتين لتلبية متطلبات، وهذا هو، إذا كانت الإجابة بنعم qrand QNEW، أو المسافة يؤخذ إلى عقدة الدولة qrand كما QNEW على طول qnear، وذلك باستخدام جدول جزئي المسار بين الزوج qnear qnew وبالكشف عن الاصطدام إذا يمكن الوصول إليها، إضافة إلى أنها عقدة جديدة إلى التوسع شجرة، ولتحديث العقدة الأصل وطول الفرع الجديد.
كرر العملية حتى stopcondition راض: بناء دولة جديدة عقدة XG مسار ناجح أو يتجاوز الحد الأقصى لعدد مرات التكرار، نهاية التمديد. بعد الانتهاء من إنشاء الرسومات، ويمكن الحصول على استخدام خوارزميات البحث بين XS و x ج أقصر تخطيط المسار. عملية بحث مفصل مبين في الشكل.
2.2 TAS-RRT خوارزمية
برمجة خوارزمية جودة قناة RRT ليست عالية وأنه من الصعب أن تمر عبر الممرات شق عن أوجه القصور المذكورة أعلاه، اقترح عشوائية بسرعة خوارزمية الشجرة الممتدة على أساس ناقل السرعة دليل اختلاف زاوية، وعرض في ناقلات الفرق سرعة الزاوي في عملية أخذ العينات، والتي كما ل أخذ العينات نقطة حالة تقرير الصلاحية، وضبط خطة وفقا لحالة من إمكانيات عقدة شجرة لتغيير معدل التوسع.
عملية بحث مفصل هو مبين في الشكل (3). الحد الأدنى المحلي باعتباره نقطة الانطلاق لبناء شجرة تمديد التهيئة توسيع ظاهريا على نحو متكرر، حدد أقرب عقدة في شجرة بعد qnear تتألف من نقاط عينة عشوائية ضمن بيئة qrand (qrand، qnear، T) وظيفة بعد ذلك Expandcontrol تخطيط التكيف مدفوعة لاستكشاف السرعة المحددة، حدد الأساس لدولة تسلق شجرة. إذا فشل صقل تسلق عقدة، وهي المعلمات عقدة أخذ العينات المحتملة 1 النقصان، ثم تحويلها إلى دولة الموسعة، تستمر إلا لصقل جميع الفروع. التي qnear وqrand دالة المسافة يمكن تقدير فإن الخطوة التالية هي لتحسين أو التوسع، إذا كانت المسافة أعلى من دلتا خطوة التوسع، ثم توسيع المشاركة في الشجرة، على العكس من ذلك، كانت المسافة أقل من الدلتا، وتعتبر العقد المشاركة من ترقق شجرة. Qrand اتخذت على طول qnear إلى نقطة qnew لتلبية شرط المسافة، وإذا كان المسار بين qnear الوصول تصادم سرعة ناقل الفرق زاوية qnew الحوسبة عقدة qnew ثيتا] (1)، والتي Climbtransition وظيفة (1، T) عقدة تصفية، وذلك وفقا لل نمو سرعة ناقل الفرق زاوية الاتجاه شاقة، لتوجيه العقدة أخذ العينات، حتى stopcondition2 الاجتماع: تصل إلى محيط العقدة الهدف أو انتقال الدولة حالة راض، وصيغة (8).
بعد 3 خوارزميات معالجة التقسيم الجشع
باستخدام خوارزمية TAS-RRT للهروب من الفخاخ الدنيا المحلية قد يؤدي التفاف المسار، والسمة أخذ العينات من شجرة عشوائية العينة زائدة عرضة، لذلك يجلب طريقة الجشع تجهيز وحداتها عقدة، كما هو موضح في الشكل (4)، حيث عقدة الجذر هي قيمة الحد الأدنى المحلية، وسرعة دوران القفزة هو تحليل المتجهات باستخدام نقطة تقع منطقة شفط القفز، خط متصل هو المسار المخطط الأصلي، منذ زائدة الليمفاوية بشكل رئيسي من منطقة extremum عملية شفط، وبالتالي فإن القفزة العقدة جزأين الجشع بعد العلاج.
أولا، مسارات بين العقد والهدف السريع مجزأة معالجة، العقد راء التهيئة، وهي قفزة عقدة، الحالية نقطة بداية العقدة التي أخذت من الهدف، ودورة السريع الحالي متصلة، ويحدد ما إذا كان الاصطدام مع عقبة، إذا الجبهة = الحالية، تستمر الدورة حتى نتيجة تقرير لNO، خلف = الحالي، وينتهي حلقة. ثم تأخذ الجبهة وراء عقدة المتوسطة هي الحالية، والحالي عقدة اتصال السريع، يتم تحديد السريع والعقدة الحالية ما إذا كان الاصطدام مع عقبة الاتصال، إذا الجبهة = الحالية المحدثة، أو إذا كان التحديث وراء = الحالي. ثم تستمر الدورة حتى تأخذ العقد وسيطة لقاء stopcoditon3، وتأخذ في نهاية المطاف الجار next1 = دورات وراء، وstopcoditon3 هنا، FIG القيم يبدأ من نقطة الهدف والهدف السريع متصلا عقدة، المباراة النهائية Next1 السريع إلى العقد المجاورة وراء = 4 .
بعد ذلك، المسار بين البدء السريع وشريحة معالجة الثاني الجشع، واتخذت وراء = الانتقال، التي اتخذت التيار من نقطة البداية، وتجهيز مع الجزء الأول إلا أن دورات راضية الجشع، واصل تقرير 3 ينفذ: إذا كان الجار Next2 أخذ العينات خوارزمية عقدة TAS-RRT ولدت، إذا بعد، لا تزال موزعة عملية التهيئة Next2 الجشع أي وراء = next2، التي اتخذت من النقطة الحالية Next2 البداية ويحدد ما إذا كان الاصطدام مع التيار، دورة 3 حتى نتيجة تقرير لNO، وتحديث العقد جار المقابلة. قفزة FIG 4، بعد أن يتم كسر العقدة الثانية أسفل معالجة الجشع next25 "، منذ 5 'تمديد ليست عقدة شجرة أخذ العينات تنتهي حلقة، ومسار المعالجة في FIG الخشنة متقطع الاتصال.
4 المحاكاة
4.1 ملاءمة وفعالية من سرعة دوران طريقة زاوية متجه
ملزمة معلومات الموقع المستهدف والحواجز البيئية، العقد كل حساب قوة الحقل المحتملين المعادلات الميدانية الممكنة، وضبط ضوء نتائج المحاكاة من حساب للتحقق من جدوى الاندماج خوارزمية يختار متفرق Djkstra الخوارزمية، على أساس الفرق بين زاوية متجه سرعة دليل A متفرق * الخوارزمية، الخوارزمية RRT وتحسين اصطناعية الحقل المحتملين كانت مختلطة، واختيار ممثل له العقبات البيئية للتحقق من أداء الخوارزمية.
أولا، من خلال افتتاح الأخدود وجود بيئة MATLAB خريطة العقبات، FIG 5 (أ)، الإحداثيات الأولية ووضع مصطنع وإحداثيات النقطة المستهدفة ، على التوالي، تليها خلط باستخدام ثلاثة خوارزمية تخطيط المسار.
حيث الخوارزمية 1، خوارزمية 2 و 3 على التوالي تمثل خوارزميات متفرق Djkstra، متفرق AS-A *، RRT خوارزميات الحقل المحتملين وتحسين اصطناعية الأمثل الهجين الخوارزمية. Djkstra خوارزمية ومتفرق متفرق AS-A * متباعدة خوارزمية أخذت العقد المجاورة 4، نظرا لعشوائية خوارزمية RRT أخذ العينات، والتجارب التخطيط خوارزمية 3 مسار 50 مرة. ثلاثة خوارزميات نسبة الفشل 0، تظهر فعالية سرعة ناقل طريقة زاوية الدوران.
ثانيا، تحويل الخريطة للحصول على بيئة أكثر تعقيدا، والعقبات المتعددة مربع، كما هو مبين في الشكل (5 ب)، حيث شكل عقبة وخصائص توزيع التفريغ، وهناك عدد وافر من الدنيا المحلية القصة كلها منطقة مثيرة للاهتمام بين العقد الذي حصلت من خلال العديد من التجارب النتائج هو مبين في الشكل 5 (ج)، FIG 5 (د)، FIG 5 (ه)، ويقع في مسار المخطط لها في FIG خط المجال إمكانات اصطناعية، وعقبة قوية بالقرب من خطوط المجال طارد، كثيفة. وكما يتبين من الشكل 5، على الرغم من أن عددا متزايدا من العقبات، وبيئة العمل أكثر تعقيدا، ولكن باستخدام مجموعة متنوعة من الخوارزميات وخلط تحسين اصطناعية الأمثل الحقل المحتملين، فإنه لا يزال قادرا على تجنب بنجاح تام وسلاسة مساره.
خلط خوارزمية كلا خريطة النقيض من البيئة، أظهرت النتائج في الجدول رقم 1، حيث: بلغ متوسط المعلمات خوارزمية 203 التجارب، NTO يمثل عدد من النقاط الواردة في الجيل مسار، T تمثل إجمالي طول الوقت اللازم لعملية حسابية. قسم التدريب والامتحانات تمثل الحد الأدنى للمنطقة شفط المحلية خارج تستغرق وقتا طويلا... NES1 خوارزمية يمثل قيمة الحد الأدنى المحلية من العينة من منطقة شفط العدد الإجمالي للعقد، FIG 5 (أ) يأخذ ما لا يقل المحلي ، FIG (5 ب ) يأخذ ما لا يقل المحلي .
وجدت المعلمات المقارنة في الجدول 1، لأكثر من مرة نفاد أدنى مجال شفط المحلية، وسواء كانت بسيطة أو معقدة البيئة خريطة خريطة للبيئة اصطناعية الهجين المحتملين الأمثل الميدان مع RRT تحسنت معلمات متعددة من الخوارزمية هي على حد سواء أفضل من غيرها. ومن ثم تعيين البيئة، والإحداثيات الأولية وإحداثيات الهدف نقطة تحول عدة مرات، وتخطيط الطريق لا يزال ينجح، مجال المحتملين تحسين اصطناعية يمكن أن تدمج مع مجموعة متنوعة من الخوارزميات ويمكن أن تتكيف مع التغيرات البيئية.
4.2 التوسع السريع العشوائية التحسن شجرة
تم تعيين خريطة البيئة إلى حالة خاصة، FIG 6 (أ)، أي هناك شق طويل موجودا بالقرب من قناة بداية بين نقطة أدنى المحلية والقصة كلها، وذلك باستخدام MATLAB خوارزمية 3 و 4 لنمذجة ومحاكاة خوارزميات، لتحسين خوارزمية 3 RRT حقل محتمل مع الاصطناعي خوارزمية الأمثل الهجين، يتم تحسين خوارزمية 4 المجال الصناعي المحتملين وTAS-RRT خوارزمية الهجين، نفس اثنين من خوارزميات المعلمات الاختيارية، الحد الأقصى لعدد العينات التي أخذت 300، 30 ليقوم بخطوة والتوسع، وفتحة عرض L يستغرق 10 النتائج في FIG 6 (ب)، FIG 6 (ج)، FIG 6 (د)، FIG 6 (ه). من FIG 6 (ب)، FIG 6 (ج) تحسين المجال المحتملين الاصطناعي يمكن أن ينظر إليه مع TAS-RRT خوارزمية الهجين يمكن تحديد موقع بسرعة نقطة الحدود، مجال محتمل مع تحسين خوارزمية الهجين الاصطناعي فشل RRT عينات 300 مرة. FIG 6 (د) الأمثل لحقل تحسين إمكانات اصطناعية وTAS-RRT خوارزمية مسار الخلط الأولي، FIG 6 (ه) مسار لتلقي العلاج بعد قطاعات الجشع من المقارنة بين الرقمين يمكن، إلى خفض كبير في عدد من الفروع، المسار أكثر سلاسة.
50 مرات التجارب متوسط تخطيط المسار أخذ المعلمات، كما هو مبين في الجدول 2، الجدول 4 يتخذ دون عملية خوارزمية الجشع بعد انهيار البيانات، وتحسين الهجين الحقل إمكانية اصطناعية مع RRT نسبة نجاح تعظيم الاستفادة من 60 في بيئة من الشق، تحسين إمكانات اصطناعية وTAS-RRT خوارزمية الهجين نسبة نجاح 100. ونظرا لاختلاف الخوارزمية تعتمد على اختيار خوارزمية مختلطة مع الحقل المحتملين الاصطناعي، وبالتالي فإن قيمة الحد الأدنى من الجدول يحلل منطقة عملية الشفط، حيث: RRT مختلطة مع إمكانية الاصطناعية خلال القفز الأمثل في متوسط أخذ العينات العقدة 112 ، ويخلط مع الاصطناعي الحقل المحتملين TAS-RRT الأمثل في متوسط عدد العينات غير 14، الحد بشكل كبير من عدد العقد العينة، ومتوسط عدد العينات قفزة ناجحة الليمفاوية n التوجيه، ناجح طول مسار هوب Lroute، نجاح القفزة من المعلمات المنقضي قسم التدريب والامتحانات الوقت 3 أداء الخوارزمية هو الافضل.
في هذا الوقت، إذا كان الشق عرض تم تعديلها إلى 3، وهو نفس غيرها من المعالم، وتحسين مجال المحتملين الاصطناعي وTAS-RRT النتائج خوارزمية الهجين في FIG 6 (F)، FIG 6 (ز) و (ح) في FIG 6، الخوارزمية التجريبية 50 يتم زيادة 4100 نسبة النجاح، الحد الأدنى لعدد عينات من عقدة 14 حول هذه العملية، وإلى حد كبير نفس العرض من شق 10، ولكن الوقت أخذ العينات بنحو 2 أضعاف، وتحسين إمكانية نجاح الاصطناعي مع الأمثل الهجين خوارزمية RRT 0 معدل.
5. الخاتمة
هذا ويعرض ورقة طريقة للدوران زاوية ناقلات السرعة، وتحسين مشاكل الحقل المحتملين اصطناعية لحل الدنيا المحلية، والاندماج مع مجموعة متنوعة من خوارزميات البحث الأمثل، والتكيف تحليل نقطة المواقع الهروب وحساب، ومراقبة دقيقة من الحركة تخطط بيئة معقدة، وتشير نتائج المحاكاة فعالية وبراعة الخوارزمية، مرور الثاني من خلال خوارزمية شق RRT للحصول على فرصة صغيرة للنجاح، وانخفاض التشغيل مسألة الكفاءة، TAS-RRT خوارزمية ترتد الحد الأدنى منطقة الشفط، وسرعة الفرق زاوية ناقلات عقدة التمهيد تدريجيا ما يقرب من الهرب المسار، وتعديل الخطة وفقا لحالة من العقدة المحلية لتغيير معدل المحتمل للتوسع، والجزء الأخير من طريق تصفية زائدة الليمفاوية عملية الجشع، مسار سلس. باستخدام بيئة MATLAB لإقامة عقبة الخاصة للتحقق من تفوق الخوارزمية، وتظهر النتائج التجريبية أن تحسن الحقل إمكانية اصطناعية وTAS-RRT الأمثل الهجين خوارزمية يتحقق ليس فقط بنجاح السيطرة على التخطيط الروبوت الحركة في بيئات معقدة، وبالمقارنة مع الخوارزمية الأمثل RRT الهجين، حد كبير في تحسين معدل التقارب وكفاءة التشغيل.
مراجع
ليو Chengju، هان Junqiang والرفاه. خوارزمية RRT على أساس تحسين الروبوت تخطيط المسار الديناميكي RobotCup الروبوت، 2017،39 (1): 8-15.
أول وانغ كون، وقال تشو لى، وانغ تشنغ يونيو بناء على ست درجات من الحرية مناور الملاحة المحتملة وظيفة عقبة تخطيط المسار تجنب معهد بكين للتكنولوجيا، 2015،35 (2): 186-191.
جي وي تشنغ آلات النفخ، جاو دي، وآخرون تجنب عقبة التفاح التقاط الروبوت على أساس تحسين اصطناعية حقل محتمل للروبوت ماكينات الزراعية، 2013،44 (11): 253-259.
قريشي A H، وظائف عياض Y.Potential مقرها أخذ العينات ارشادي للتخطيط المسار الأمثل .Autonomous الروبوتات، 2016،40 (6): 1079-1093.
WU D، SUN Y J، وانغ X، وآخرون al.An تحسين RRT خوارزمية لتخطيط المسار رافعة .International مجلة الروبوتات والأتمتة، 2016،31 (2): 84-92.
DU M B، تشن J J، جاو P، وآخرون al.An تحسين مخطط الحركة القائمة على RRT للمركبة مستقلة في بيئات تشوش المؤتمر الدولي لل.IEEE الروبوتات والأتمتة بيسكاتواي، USA :. IEEE 2014: 4674-4679.
وليام هو تشو، خهيوان كذبة، وكان بيت .RRT جنبا إلى جنب مع الحقل المحتملين الاصطناعي للتخطيط وتجنب عقبة روبوت الذراع الهندسة الصناعية، 2017،20 (2): 56-63.
الكاتب المعلومات:
Xuxiao هوى 1، 2 CL تشانغ
(1. معهد جيانغسو الحضري هندسة البناء كلية التدريب المهني، ونانجينغ 210000؛ 2. نانجينغ عادي جامعة كلية الهندسة الكهربائية والأتمتة، ونانجينغ 210042، الصين)
