多机器人路径规划与协同避碰研究 毕业论文答辩PPT
移动机器人路径规划(共19张PPT)
路径(lùj或由直线段
序列组成 • 路径平滑：依据机器人运动学或动力学约
束形成机器人可跟踪执行的运动轨迹 • 如果(rúguǒ)考虑机器人运动学约束，则路
径轨迹的一阶导数应连续 • 如果(rúguǒ)考虑动力学约束，则路径轨迹
的二阶导数应连续
第五页，共19页。
路径(lùjìng)规划
• 基于地图(dìtú)的全局路径规划 • 环境已知的离线全局路径规划 • 环境未知的在线规划 • 基于进化算法 • 基于广义预测控制 • 基于传感器的局部路径规划 • 增量式构造当前可视区域路径图的规划方
法 • 基于近似单元分解的局部路径规划方法 • 基于微分平坦系统理论的运动规划方法
Brooks R, Robis A. Layered Control System for a Mobile Robot. IEEE Trans on Robotics & Automation. 1986, 2(1):14-23
第二页，共19页。
路径(lùjìng)规划
• 以C表示机器人的位形空间，以F表示无碰 撞的自由位形空间。给定机器人初始位形 qinit和目标位形qgoal，在F中寻找一条连接 这两点的连续曲线，满足某些性能指标， 如路径最短、行走时间最短、工作 (gōngzuò)代价最小等。
• Dijkstra算法：通过枚举求解两点间距离最 短
• A*算法：通过代价评估加快搜索(sōu suǒ)
• 梯度法：由起点到目标点距离下降最大梯 度方向搜索(sōu suǒ)，不能保证全局最短， 可能陷入局部最小点
• 距离变换法：逆向的梯度法，保证全局最 短，但搜索(sōu suǒ)效率随栅格和障碍物
• 衍生算法：退火遗传算法、改进遗传算子等
22路径规划综述ppt课件
2.路径规划算法分类
路径规划算法
基于采样的方 法
基于节点的方 法
基于数学模型 的算法
基于生物启发 式的算法
多融合算法
Voronoi, RRT,PRM
Dijkstra, A*,D*
MILP,NLP
NN,GN
PRM-Node based
6
2.路径规划算法分类
路径规划算法
传统算法 智能算法
模拟退化法 人工势场法
14
3.A* 、D*算法
新节点
步骤c) 上步骤中新节点未造成任何 改动，我们继续在OpenList 中寻找新的节点。如图 重复a),b)中的步骤，直到我 们找到目标节点
15
3.A* 、D*算法
寻找到目标节点
16
3.A* 、D*算法
从目标节点回溯可以找到初始点，从而确定路径
17
3.A* 、D*算法
缺点： （a） 当物体离目标点比较远时，引力将变的特别大， 相对较小的斥力在甚至可以忽略的情况下，物体路径 上可能会碰到障碍物 （b）当目标点附近有障碍物时，斥力将非常大，引力 相对较小，物体很难到达目标点 （c）在某个点，引力和斥力刚好大小相等，方向想反， 则物体容易陷入局部最优解或震荡
26
5.快速搜索随机树（RRT）
27
5.快速搜索随机树（RRT）
28
5.快速搜索随机树（RRT）
29
5.快速搜索随机树（RRT）
30
5.快速搜索随机树（RRT）
31
5.快速搜索随机树（RRT）
优点： 复杂度主要决定于寻找路径的难度，跟 整个规划场景的大小和构型空间的维数 基本无关 缺点： 1.基本无bias的RRT会在空间随机扩展 2.输出路径非最优路径
多机器人协作搬运路径规划研究
摘
要： 针对 多机 器人协作 系统 ， 出了一种新 的混合定点转动和遗传算 法的方法， 提 解决其协作路径规划 问题 。该 方法利 用遗传
ｍｕ ｐ ｔ ． ｅ ｅ ａ ｉ ｎ ｒ ｍ ＧＡ． ｕ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｉ ｏ ｉ ｅ ｆｘ ｄ ｏ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｍ— ａ ｈ ｇ ｎ ｒ ｔ ｆｏ ｏ Ｆ ｒｈ ｒ ｒ ， ｔ ｃ ｍｂ ｎ ｓ ｉ ｅ ｐ ｉ ｔ ｔ ｏ ｗｈｃ ｅ ｅ ｔ ｅｙ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｉｈ ｆ ｃｉ ｌ ｒ ｄ ｃ ｓ ｈ ｗａ ｔ ｓ ｆ ｒ ｂ ｔ ｖ ｓｅ ｏ ｏ ｏ ｐ ｔ ． ｉ ｌｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｓ ａｅ ｙ ｇ ｉ ｓ ｍｏ ｅ ｏ ｔ ｍ ａ ｈ ｗｉ ｅ ｓ ｔ ｎ ｅ ｅ ａｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｎ ａ ｈ ｆ ｒ ｉ・ ａｈ Ｓ ｍｕ ａｉ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔ ｅ ｔ ｔｇ ａｎ ｒ ｐ ｉ ｏ ｓ ｒ ｍｕ ｐ ｔ ｔ ｌ ｓ ｉ ｈ ｍｅ ａ ｄ ｇ ｎ ｒ ｔｓ ｏ ｔ ｌ ｇ ｐ ｔ ｏ ｏ ｉ ｎ ｄ ｖ ｄ ａ ｏ ｏ ｓ ｍｏ ｅ ｅ ｓｌ ． ｉ ｉｕ ｌ ｒ ｂ ｔ ｒ ａ ｉ ｙ
算 法并行 计 算 、 易 陷入 局 部 最优 的优 点 ， 不 具备 概 率 上 寻找 全 局 最 优 解 的 能 力 ， 时结 合 了定点 转 动 法 易 实现 、 效 减 少单 机 器人路 同 有
径 浪费的优 点。仿真 实验 结果表 明， 该规划方法运算速度较快 ， 在得 到有效规 划路 径的同时， 易于实现对单机 器人的控 制。 也
多机器人协同任务分配与路径规划算法研究
多机器人协同任务分配与路径规划算法研究摘要：多机器人协同任务分配与路径规划问题是机器人领域中的重要研究方向，具有广泛的应用前景。
本文通过对多机器人协同任务分配与路径规划算法的综述和研究，展示了该领域的最新进展和挑战，讨论了现有算法的优缺点，并提出了未来研究的方向。
1. 引言随着机器人技术的发展，越来越多的多机器人系统被应用于日常生活和工业生产中。
在这些系统中，多个机器人需要协同工作，为实现特定目标而分配任务并完成路径规划。
多机器人协同任务分配与路径规划算法的研究可以提高机器人系统的效率和性能。
2. 多机器人协同任务分配算法多机器人协同任务分配算法的目标是将任务分配给机器人以实现最优的系统性能。
常见的算法包括贪心算法、遗传算法、混合整数规划等。
贪心算法是一种简单而有效的方法，它根据机器人的能力和任务的需求来选择最适合的分配方式。
遗传算法则通过模拟进化过程来寻找最优解。
混合整数规划是一种数学优化方法，它将任务分配问题转化为整数线性规划问题。
不同的算法适用于不同的场景和问题，研究者可以根据具体情况选择合适的算法进行任务分配。
3. 多机器人路径规划算法多机器人路径规划算法的目标是确定机器人的移动路径，以实现任务的快速完成和冲突的避免。
常见的算法有基于图搜索的算法、基于人工势场的算法、基于最小生成树的算法等。
基于图搜索的算法通常采用A*算法或D*算法，通过搜索空间中的节点来获得最短路径。
基于人工势场的算法通过建立力场模型，使机器人受到吸引力和排斥力的作用，从而实现路径规划。
基于最小生成树的算法则将机器人和任务之间的关系建模为图，通过构建最小生成树来确定路径。
不同的算法具有不同的优势和适应性，研究者需要综合考虑实际需求和场景来选择合适的算法进行路径规划。
4. 多机器人协同任务分配与路径规划算法的挑战尽管已经有许多算法被提出用于多机器人协同任务分配与路径规划，但仍然存在一些挑战。
首先，随着机器人数量的增加，计算复杂度增加，使得实时性和性能成为问题。
毕业论文答辩PPT优质模板
奇特核电形状因子的研究 毕业论文答辩
结 果 Result
1.11Li的中子晕对其核电荷密度 分布基本没有影响；
2.6Li核电荷密度分布相对于9Li 和11Li，有一个长的尾巴。
奇特核电形状因子的研究 毕业论文答辩
结 果 Result
尽管有相同的质子数，但从 图中可以清楚的看到的电荷密度分 布存在很大的差异，由于28S最外 面的两个质子束缚很弱导致的电荷 密度分布有一个长长的尾巴，这清 楚的表明在丰质子核28S的基态中 存有质子晕。
核电荷形状因子 对质子晕的反应 比较敏感；
同位素随着中子 数的增加，其电 形状因子随转移 动量的变化有变 快的趋势。
Thank You!
奇特核电形状Scheme
奇特核：1.核素图、稳定线、中子滴线和质子滴线 2.奇特核：晕核、皮核
相对论连续谱Hartree-Bogoliubov(RCHB) 理论
核的电形状因子：1.电子与原子核的弹性散射、莫特截面 3.电子散射的平面波Born近似、电子散射的Eikonal近似、相对
奇特核电形状因子的研究 毕业论文答辩
结 果 Result
1.6Li理论值与实验值基本符合， 证明方法可行；
2.11Li中子晕并没有对其电形状 因子产生大的影响；
3.图中6Li与9Li和11Li的曲线相 比，出现很大的不同，可能与电荷 密度分布出现的长尾巴有关。
4. 三种同位素比较，有原子量 越大，电形状因子变化越快的趋势。
奇特核电形状因子的研究 毕业论文答辩
结 果 Result
核电荷形状因子的差异反映了 电荷密度分布的不同。对于28S， 这个明显的揭示了最外面两个质子 形成的质子晕的影响。
奇特核电形状因子的研究 毕业论文答辩
毕业设计 答辩ppt
1 0.5
0 1 2 3
请输入内容
系列1 系列2 系列3
系列3 系列2 系列1 4
请输入内容 请输入内容
点击添加相关标题文字
请输入内容
请输入内容
请输入内容
请输入内容
点击添加相关标题文字
请输入
请输入内容
请输入内容
请输入
请输入内容
请输入内容
请输入
请输入内容
请输入内容
请输入内容
请输入内容
请输入内容
毕业答辩PPT模板
答辩人： 导师：
请输入内容
目录
contents
请输入内容 请输入内容 请输入内容 请输入内容
01
CHAPTER
请输入内容
• 请输入内容
• 请输入内容
点击添加相关标题文字
请输入内容
请输入内容
请输入内容
请输入内容
4
点击添加相关标题文字
请输入内容
2020
请输入内容
2019
请输入内容
请输入内容
请输入内容 请输入内容
7
02
CHAPTER
请输入内容
• 请输入内容
• 请输入内容
点击添加相关标题文字
请输入内容
点击添加相关标题文字
ADD RELATED TITLE WORDS
请输入内容
请输入内容
请输入内容
请输入内容 10
请输入内容
点击添加相关标题文字
请输入内容
请输入内容
11
点击添加相关标题文字
2022
请输入内容
2021
请输入内容
2024
请输入内容
2023
毕设开题答辩报告(三维路径规划)
3.2 机器人个数
一、单个机器人路径规划 二、多个机器人路径规划
3.3 路径规划分类
一、全局路径规划与局部路径规划现
利用matlab2010a实现三维环境的搭建 利用matlab2010a实现三维环境的搭建 和障碍物的建模。 和障碍物的建模。
3.4 路径规划方法
三维环境下机器人路径规划是在windows操 三维环境下机器人路径规划是在windows操 作系统下采用VC++语言在 语言在matlab2010a平 作系统下采用VC++语言在matlab2010a平 台上模拟实现与实现
3.1 三维环境
一、环境已知与环境未知。 环境已知与环境未知。 二、陆地环境与水下环境。 陆地环境与水下环境。
指导教师： 指导教师： 专 业： 班 级： 学 号： 开 题 人：
1 1 2 3 4
课题背景意义
课题开发技术
课题分析实现
课题预期成果
课题进度安排
随着计算机技术、控制理论、人工智能理论、 随着计算机技术、控制理论、人工智能理论、传感 器等技术的不断成熟和发展， 器等技术的不断成熟和发展，机器 人的研究已经 发展到一个崭新的阶段。其中， 发展到一个崭新的阶段。其中，移动机器人作为一 个重要分支， 个重要分支，在国内外研 究领域已经得到普遍重 视。移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和 自身状态， 自身状态，实现在有障碍物的环境中面向目标位置 的自主运动，从而完成某些作业功能的机器人系统。 的自主运动，从而完成某些作业功能的机器人系统。
一、基于已知环境全局路径规划的方法
1、栅格法 2、可视图法 、 、
二、基于未知环境局部路径规划的方法
1、蚁群算法 2、粒子群算法 、 、
多机器人系统路径规划与避障技术研究
多机器人系统路径规划与避障技术研究摘要：多机器人系统路径规划与避障技术是现代机器人领域的重要研究方向。
本文通过对当前多机器人路径规划和避障技术的研究现状进行综述，探讨了多机器人系统中的路径规划和避障技术的关键问题，并对未来研究方向进行了展望。
1. 引言多机器人系统在工业自动化、军事作战、环境监测等领域具有广泛的应用前景。
路径规划和避障技术是多机器人系统中的核心问题，直接关系到系统的运行效率和安全性。
本文旨在对多机器人系统路径规划和避障技术的研究进行综述，为进一步推动该领域的发展提供参考。
2. 多机器人系统路径规划技术路径规划是多机器人系统中的重要课题，其目标是找到满足一定约束条件的机器人轨迹，从而实现多机器人协同工作的高效性和准确性。
现有的路径规划方法可以分为搜索算法和优化算法两大类。
2.1 搜索算法搜索算法是一种基于状态空间搜索的路径规划方法，常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
这些算法适用于静态环境下的路径规划，但在动态环境下的效果较差，容易陷入局部最优解。
2.2 优化算法优化算法通过建立数学模型来描述多机器人系统路径规划问题的最优性，然后使用数学优化方法求解最优解。
常见的优化算法包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
这些算法在解决多机器人系统路径规划问题方面具有较好的效果，但其计算复杂度相对较高。
3. 多机器人系统避障技术避障技术是多机器人系统中的另一个关键问题。
在实际应用中，机器人往往需要在复杂环境中进行运动，包括避开障碍物和规避其他机器人等。
现有的多机器人避障技术主要包括基于传感器的障碍物检测和回避方法、基于局部地图的避障策略和基于协同规划的避障算法等。
3.1 基于传感器的障碍物检测和回避方法传感器是机器人感知环境的重要工具，常用的传感器包括激光雷达、摄像头和超声波传感器等。
利用传感器获取环境信息后，机器人可以进行障碍物检测和回避。