动态多障碍物环境下目标追踪的路径规划方法
动态障碍物避障算法
动态障碍物避障算法用于处理机器人或无人车等智能系统在运动中遇到障碍物的情况，通过实时感知和决策，规避障碍物以确保安全、高效的移动。
以下是一些常见的动态障碍物避障算法：1. 基于激光雷达的避障算法：-使用激光雷达传感器获取环境中障碍物的位置信息，然后通过构建地图进行路径规划。
常见的算法包括A*算法、D*算法等。
激光雷达可以提供高精度的障碍物位置信息，但对于透明或反光的障碍物可能不够敏感。
2. 基于视觉的避障算法：-使用摄像头或深度相机获取环境图像，通过计算图像中的障碍物来进行避障。
深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）或实例分割算法，可用于实时识别和定位障碍物。
3. 基于超声波的避障算法：-利用超声波传感器获取周围环境中障碍物的距离信息，根据距离信息进行避障决策。
这种方法简单、实时性好，但对于复杂环境和小尺寸障碍物的处理能力有限。
4. 基于雷达的避障算法：-使用雷达传感器获取环境中障碍物的位置和运动信息，通过雷达扫描建立环境地图，并采用运动预测来规避障碍物。
常见的算法有基于最小生成树的方法、动态窗口法等。
5. 模型预测控制（MPC）：- MPC算法通过建立系统动力学模型，对机器人或车辆的未来状态进行预测，并根据预测结果进行路径规划和控制。
这种方法适用于需要考虑动力学约束的系统，能够有效应对动态障碍物。
6. 深度强化学习：-利用深度强化学习方法，通过在仿真环境或真实场景中训练智能体，使其学会规避障碍物的策略。
这种方法适用于复杂、未知的环境，并能够实现端到端的学习和决策。
在实际应用中，通常会结合多种传感器信息和算法，形成综合的避障系统，以提高避障性能和适应性。
算法的选择取决于具体的应用场景、传感器配置和系统要求。
基于动态虚拟障碍物的智能车辆局部路径规划方法_
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基于动态虚拟障碍物的智能车辆局部路径规划方法
作者：吴乙万黄智
来源：《湖南大学学报·自然科学版》2013年第01期
摘要：针对传统人工势场法在智能车辆局部路径规划中未充分考虑车辆动力学和运动学
约束的不足，提出一种基于动态虚拟障碍物的局部路径规划方法.首先根据环境、车辆运行状
态和道路交通规则分析车辆行驶安全性并获得虚拟车道线的解析表达，再进行车辆驾驶行为决策并生成受约束的动态虚拟障碍物，最后采用考虑动力学和运动学约束的改进人工势场法进行局部路径规划.仿真实验表明，该方法在保证动力学和运动学约束的前提下，能够在不同初始
速度、相对速度和相对距离工况下获得较好的规划性能.
关键词：动态虚拟障碍；动力学；运动学；局部路径规划
中图分类号：TP41 文献标识码：ADynamic Virtual Obstacle Based LocalPath。
复杂环境下基于目标指引的RRT路径规划算法
1.2.2回归策略
由于空间的连续性，明确计算已探索的配置空
间是不现实的，很难完全描述随机树所覆盖的配置
空间并实现稳健的回归约束。RRT*算法在规划中
产生较多的冗余点，大量空白区域和已搜索区域搜
索重复搜索。本文针对上述不足提出回归策略，该
策略通过调整半径来改变回归的密集程度。当新配
置％«与随机树上最近节点的距离小于Xnew与父
最接近其父节点的%1或久2节点才能正常扩展。对
于产生回归节点，本文采用目标偏向采样策略重新
选择新节点。该策略根据设定的目标偏向阈值了翻
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高技术通讯2021年6月第31卷第6期
与均匀概率分布的概率值y进行对比。如果前者大
于后者，则畑 =y,否则会生成一个随机节点
xrando该机制可以有效地防止过度搜索已经探索过
① 国家重点研发计划（2018YFB1702300）资助项目。 ② 男，1977年生，博士，教授;研究方向:机器人控制技术，冶金自动化，智能数控;联系人,E-mail： wlx2000@ yus. edu. cn
（收稿日期：2020-07-06）
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高技术通讯2021年6月第31卷第6期
Q-RRT *算法，该算法收敛速度快，并且通过扩大父 节点集降低计算成本，加快接近目标点。但在复杂 环境下难以完成规划，当机器人具有运动学约束并 且成本不满足三角不等式时算法受限 。文献［17］ 对于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM) 的RRT *算法仅适用于单一固定场景的局限性，引 入记忆机制,提出了一种融合长短时记忆机制的快 速运动规划算法用来解决多场景下的快速运动规划 问题。文献［18］提出了在动态环境下规划路径算 法,减少了原RRT算法的路径长度,但规划的速度 较慢、随机性大。文献［19］提出了连续曲率RRT算 法,提升了规划的速度和质量,解决了在复杂环境下 路径规划问题，但规划的路径并不是最优或渐近最 优。针对未知环境下移动机器人路径规划，文献 ［20 ］提出了基于子目标搜索的目标导向RRT算法， 通过设置目标函数减小盲目性,提升了规划效率，子 目标搜索策略避免了产生极小值［加和未知环境规 划问题㉔，但仍产生较多的冗余点,且未考虑到动 态环境的情况。
动态避障计划书
动态避障计划书1. 引言动态避障是指在移动设备或机器人等自主导航系统中，通过感知环境信息并做出适当的决策，以避免与障碍物发生碰撞的技术。
在现实生活中，动态避障技术已经广泛应用于无人车、无人机、智能家居、工业自动化等领域。
本文档旨在提出一份动态避障计划书，详细介绍动态避障系统的设计方案和实施计划。
2. 目标本计划的目标是设计一个基于动态避障技术的系统，使移动设备或机器人能够准确地感知周围环境并避开障碍物。
具体目标包括：•实现基于传感器的环境感知模块，包括摄像头、激光雷达等设备。
•开发自适应算法，实现动态避障决策和路径规划。
•搭建实验平台，验证系统的性能和可靠性。
3. 系统架构基于以上目标，我们提出以下系统架构来实现动态避障功能：系统架构系统架构1.传感器模块：包括摄像头和激光雷达等感知设备，用于获取环境信息。
2.环境感知模块：对传感器获取的数据进行处理和解析，提取环境特征，并生成环境地图。
3.动态避障决策模块：基于环境地图和当前位置信息，采用自适应算法进行动态避障决策，生成避障控制指令。
4.路径规划模块：根据避障控制指令，使用路径规划算法生成安全、高效的移动路径。
5.执行控制模块：将路径规划结果转化为具体的执行控制指令，控制移动设备或机器人的运动。
6.用户界面模块：提供用户接口，显示环境地图、路径规划结果等信息。
4. 实施计划基于以上系统架构，我们提出以下实施计划：4.1 系统设计与开发1.设计并实现传感器模块：选择合适的摄像头和激光雷达设备，编写驱动程序以获取传感器数据。
2.开发环境感知模块：使用计算机视觉和图像处理算法，对传感器数据进行解析和处理，提取环境特征并生成环境地图。
3.设计动态避障决策模块：选择合适的自适应算法，根据环境地图和当前位置信息，生成避障控制指令。
4.开发路径规划模块：选择合适的路径规划算法，根据避障控制指令，生成安全、高效的移动路径。
4.2 实验平台搭建与测试1.购买所需的硬件设备，并搭建实验平台。
机器人路径规划与动态障碍物避障研究
机器人路径规划与动态障碍物避障研究摘要：随着机器人技术的发展，机器人路径规划与动态障碍物避障成为了一个热门研究领域。
在本文中，我们将探讨机器人路径规划的基本原理，并介绍几种常用的路径规划算法。
同时，我们还将讨论机器人如何在动态环境中进行障碍物避障，并探讨一些相关的研究成果和现有的应用案例。
1. 引言机器人路径规划与动态障碍物避障研究是人工智能领域的一个重要方向。
在许多应用中，机器人需要能够在复杂环境中自主导航，并避开障碍物。
因此，路径规划和动态障碍物避障算法的研究对于机器人行为的实现至关重要。
2. 机器人路径规划的基本原理机器人路径规划是指为机器人在给定环境中找到一条合适的路径，使其从起点到达目标点。
基本原理包括地图建模、障碍物检测和路径搜索三个步骤。
2.1 地图建模机器人需要先了解环境，并根据实际情况进行地图建模。
常见的地图建模方法包括栅格地图和拓扑地图。
2.2 障碍物检测机器人需要通过传感器来检测环境中的障碍物。
常用的传感器包括激光雷达、超声波传感器和摄像头等。
通过这些传感器，机器人可以获取环境中物体的位置和形状等信息。
2.3 路径搜索路径搜索是机器人路径规划的核心步骤。
常用的搜索算法包括A*算法和D*算法。
这些算法通过启发式搜索和综合考虑路径长度和障碍物分布等因素，找到一条最优或近似最优的路径。
3. 常用的路径规划算法在机器人路径规划中，存在多种算法可供选择。
以下是几种常用的路径规划算法：3.1 A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，通过估计路径的代价来指导搜索过程。
它综合考虑了路径长度和启发式函数的权重，能够找到最优路径。
3.2 D*算法D*算法是一种增量式路径规划算法，它可以在动态环境中实时更新路径。
D*算法通过局部修正路径来适应环境的变化，具有较好的动态适应性。
3.3 RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种基于树结构的路径规划算法。
它通过随机采样和树生长的方式，快速探索环境，找到可行的路径。
基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法
基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪方法三维激光雷达是自动驾驶车辆中重要的传感器之一，能够以高精度获取车辆周围环境信息。
其中，动态障碍物检测和追踪是自动驾驶车辆安全行车的关键技术之一。
本文基于三维激光雷达，介绍一种动态障碍物检测和追踪的方法。
一、数据获取在获取三维激光雷达的数据时，需要调整雷达的扫描频率和分辨率以适应实际应用场景。
在实际运行过程中，雷达将扫描周围的环境，并收集点云数据。
这种点云数据是由三维坐标、强度值和反射率等参数组成，表示周围环境中的各种物体。
二、障碍物检测将获取到的点云数据转换为三维场景，建立三维网格模型，并使用聚类方法将点云数据进行分类，以便识别出障碍物。
一般情况下，聚类方法采用k-means算法，按照距离和密度进行分类。
随后，使用欧几里得距离算法计算每个聚类的形心，并将形心节点作为障碍物的中心坐标。
三、障碍物追踪在实际自动驾驶中，追踪运动的障碍物是至关重要的。
为了实现这一任务，需要使用卡尔曼滤波器对障碍物的运动进行预测和估计。
卡尔曼滤波器利用观测数据和动态模型对运动障碍物的未来动态进行预测，并根据预测结果进行对障碍物的追踪和控制。
最后，为了实现高效的目标检测和追踪，我们需要利用深度学习模型来提升模型的识别能力。
目前，深度学习模型在图像和视频领域的应用已经成为主流，而在三维点云数据的应用方面还在探索中。
通过综合利用传感器数据、卡尔曼滤波器和深度学习模型，可实现高效、准确的动态障碍物检测和追踪。
总之，基于三维激光雷达的动态障碍物检测和追踪的方法是自动驾驶车辆安全行驶的关键技术之一。
在实际应用中，需要综合考虑传感器数据的获取和处理、障碍物的检测和追踪以及深度学习模型的运用，以构建出安全、可靠的自动驾驶系统。
四、局部地图更新在实现动态障碍物检测和追踪的过程中，需要对局部地图进行实时更新。
随着车辆的移动，环境中的物体也在不断变化，需要使用局部地图来跟踪和识别障碍物。
在实现局部地图更新时，可以使用SLAM（同步定位与地图构建）算法进行地图构建和路径规划。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经在众多领域得到了广泛的应用，从工业生产中的自动化物流搬运，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的辅助手术机器人等等。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成各种任务，关键就在于其路径规划和轨迹跟踪算法的有效性。
路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们在出门旅行前规划路线一样，要考虑距离、路况、时间等诸多因素。
对于移动机器人而言，它所面临的环境可能更加复杂多变，比如充满障碍物的工厂车间、人员密集的商场等。
因此，路径规划算法需要具备强大的计算能力和适应能力。
常见的路径规划算法有很多种，比如基于图搜索的算法，像 A 算法。
A 算法通过对地图进行网格化，并为每个网格节点赋予一个代价评估值，从而逐步搜索出最优的路径。
它的优点是能够快速找到较优的路径，但在处理大规模地图时，计算量可能会较大。
还有基于采样的算法，如快速扩展随机树（RRT）算法。
RRT 算法通过在空间中随机采样，并逐步扩展生成树的方式来探索路径。
这种算法在高维空间和复杂环境中的适应性较强，但可能得到的路径不是最优的。
另外，基于人工势场的算法也是一种常用的方法。
它将目标点视为吸引源，障碍物视为排斥源，通过计算合力来引导机器人运动。
这种算法计算简单，但容易陷入局部最优。
轨迹跟踪则是在已经规划好路径的基础上，让机器人能够准确地按照预定的路径进行运动。
这就要求机器人能够实时感知自身的位置和姿态，并根据与目标轨迹的偏差进行调整。
在轨迹跟踪中，PID 控制器是一种常见的方法。
它通过比例、积分和微分三个环节的作用，对偏差进行修正。
PID 控制器简单易用，但对于复杂的非线性系统，其控制效果可能不够理想。
为了提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性，现代控制理论中的模型预测控制（MPC）也得到了广泛应用。
MPC 通过预测未来一段时间内的系统状态，并优化控制输入，来实现更好的跟踪性能。
基于改进DDPG的多AGV路径规划算法
基于改进DDPG的多AGV路径规划算法目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (4)1.3 文献综述 (4)1.4 问题提出与论文结构 (6)2. 多智能体系统(MAS)理论基础 (7)2.1 多智能体系统概述 (9)2.2 多智能体通信模型 (10)2.3 多智能体协同任务规划 (11)3. 深度确定性策略梯度算法(DDPG) (13)3.1 DDPG算法简介 (14)3.2 DDPG算法结构 (16)3.3 DDPG算法的训练与参数调整 (17)4. 基于改进DDPG的多AGV路径规划算法 (19)4.1 智能体交互模型设计 (20)4.2 多智能体协同路径规划的优化方法 (22)4.3 基于奖励机制的路径规划评估标准设计 (23)4.4 改进DDPG算法流程 (24)4.5 仿真实验设置与结果分析 (25)4.5.1 仿真环境搭建 (27)4.5.2 仿真数据与指标 (28)4.5.3 仿真对比实验 (29)5. 结论与展望 (31)5.1 主要贡献与创新点 (32)5.2 研究展望 (33)1. 内容综述本文档旨在深入探讨基于改进型深度确定性策略梯度（DDPG）算法的多自主导引车（AGV）路径规划技术。
现代社会对高效物流和自动化仓储的需求日益增长，而AGV在这一领域展现了巨大的潜力和应用价值。
要求增加的全局路径规划效率和实时更新的能力对传统的规划算法提出挑战。
我们研究并构建了一种新型的、结合强化学习技术的路径优化方案，该方案旨在提升调度决策的速度与质量。
改进DDPG算法通过引入先进的Q网络优化技术和动作重复机制，极大地削弱了传统DDPG算法的时序维度依赖，同时加强了对特定场景的适应能力。
在多AGV协同工作的实际情境下，该算法博客摆明了，目标是通过学习目标函数的稳定梯度，在确保安全的前提下，以最短路径完成货物运输，避免无用的转弯和冗余路径，从而提高吞吐量和资源利用率。