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Path Planning for Emergency Response and Rescue Vessels in Inland Rivers by Improved Artificial Potential Field Algorithms 认领 引用 被引量：1
1
作者 Jingyu Yu Qingyu Shi +2 位作者 Wei Lin Jingfeng Wang Yuxue Pu 《哈尔滨工程大学学报（英文版）》 CSCD 2025年第6期1291-1303,共13页
Frequent flood disasters caused by climate change may lead to tremendous economic and human losses along inland waterways.Emergency response and rescue vessels(ERRVs)play an essential role in minimizing losses and pro... Frequent flood disasters caused by climate change may lead to tremendous economic and human losses along inland waterways.Emergency response and rescue vessels(ERRVs)play an essential role in minimizing losses and protecting lives and property.However,the path planning of ERRVs has mainly depended on expert experiences instead of rational decision making.This paper proposes an improved artificial potential field(APF)algorithm to optimize the shortest path for ERRVs in the rescue process.To verify the feasibility of the proposed model,eight tests were carried out in two water areas of the Yangtze River.The results showed that the improved APF algorithm was efficient with fewer iterations and that the response time of path planning was reduced to around eight seconds.The improved APF algorithm performed better in the ERRV’s goal achievement,compared with the traditional algorithm.The path planning method for ERRVs proposed in this paper has theoretical and practical value in flood relief.It can be applied in the emergency management of ERRVs to accelerate flood management efficiency and improve capacity to prevent,mitigate,and relieve flood disasters. 展开更多
关键词 Emergency response and rescue vessels(ERRVs) Artificial potential field(APF)algorithm Path planning Emergency management Inland rivers
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基于改进APF-RRT的采摘机械臂运动路径规划 认领 引用 被引量：2
2
作者 贾通 潘星宇 +3 位作者 钱振东 路红 李佩娟 张文 《农机化研究》 北大核心 2026年第2期173-182,共10页
在农业自动化快速发展的背景下,机械臂作为果园智能采摘作业的核心设备,其路径规划能力直接影响作业效率。然而果园环境复杂,传统人工势场法(APF)、快速随机搜索树(RRT)等路径规划算法在避障能力与运动平滑等方面仍存在一定不足,难以满... 在农业自动化快速发展的背景下,机械臂作为果园智能采摘作业的核心设备,其路径规划能力直接影响作业效率。然而果园环境复杂,传统人工势场法(APF)、快速随机搜索树(RRT)等路径规划算法在避障能力与运动平滑等方面仍存在一定不足,难以满足高效、安全的采摘需求。针对上述问题,提出了一种基于改进APF-RRT的路径规划算法。通过人工势场引导目标采样方向,增强路径趋近性,并引入非线性斥力场模型平滑势能分布,缓解斥力突变导致的局部震荡;同时,设计了基于最小障碍距离的动态步长策略,自适应调整采样粒度,以兼顾搜索效率和避障精度;通过障碍可行性检测方法去除冗余节点,结合三次B样条曲线实现路径平滑处理,提升路径连续性与执行稳定性。试验表明:在二维空间环境下,改进APF-RRT算法较RRT与APF-RRT算法分别缩短耗时78.75%、58.99%,路径长度减少16.88%、5.93%;在三维空间环境下,耗时缩短88.85%、65.20%,路径长度减少19.60%、5.61%;在机械臂仿真环境中,改进算法生成的路径更加平滑,转折点数量减少。研究结果验证了改进APF-RRT算法在复杂果园下具备良好的全局搜索与避障能力,以及较好的有效性与稳定性。 展开更多
关键词 采摘机械臂 路径规划 人工势场法 快速随机搜索树 改进APF-RRT算法 避障
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Dynamic Integration of Q-Learning and A-APF for Efficient Path Planning in Complex Underground Mining Environments 认领 引用 被引量：1
3
作者 Chang Su Liangliang Zhao Dongbing Xiang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第2期1017-1040,共24页
To address low learning efficiency and inadequate path safety in spraying robot navigation within complex obstacle-rich environments—with dense,dynamic,unpredictable obstacles challenging conventional methods—this p... To address low learning efficiency and inadequate path safety in spraying robot navigation within complex obstacle-rich environments—with dense,dynamic,unpredictable obstacles challenging conventional methods—this paper proposes a hybrid algorithm integrating Q-learning and improved A*-Artificial Potential Field(A-APF).Centered on theQ-learning framework,the algorithmleverages safety-oriented guidance generated byA-APF and employs a dynamic coordination mechanism that adaptively balances exploration and exploitation.The proposed system comprises four core modules:(1)an environment modeling module that constructs grid-based obstacle maps;(2)an A-APF module that combines heuristic search from A*algorithm with repulsive force strategies from APF to generate guidance;(3)a Q-learning module that learns optimal state-action values(Q-values)through spraying robot-environment interaction and a reward function emphasizing path optimality and safety;and(4)a dynamic optimization module that ensures adaptive cooperation between Q-learning and A-APF through exploration rate control and environment-aware constraints.Simulation results demonstrate that the proposed method significantly enhances path safety in complex underground mining environments.Quantitative results indicate that,compared to the traditional Q-learning algorithm,the proposed method shortens training time by 42.95% and achieves a reduction in training failures from 78 to just 3.Compared to the static fusion algorithm,it further reduces both training time(by 10.78%)and training failures(by 50%),thereby improving overall training efficiency. 展开更多
关键词 Q-learning A*algorithm artificial potential field path planning hybrid algorithm
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基于APF-MASAC算法的多无人车路径规划研究 认领 引用 被引量：1
4
作者 闫冬梅 杨南禹 +1 位作者 许佳佳 刘磊 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2026年第1期69-75,共7页
针对真实环境中多无人车路径规划问题,在多智能体柔性演员-评论家(Multi-Agent Soft Actor-Critic,MASAC)框架下提出一种算法设计方案.基于势能塑形回报技术,设计了稠密的奖励函数,为算法的学习过程提供更为丰富、及时有效的反馈信号,... 针对真实环境中多无人车路径规划问题,在多智能体柔性演员-评论家(Multi-Agent Soft Actor-Critic,MASAC)框架下提出一种算法设计方案.基于势能塑形回报技术,设计了稠密的奖励函数,为算法的学习过程提供更为丰富、及时有效的反馈信号,显著加速算法的收敛速度.采用双连帧技术对传统经验回放池进行改良.双连帧技术将连续的两帧观测数据作为一个整体单元纳入经验回放池,有效捕捉环境状态变化的动态信息,提升了训练效率与稳定性.依托Gazebo仿真平台搭建高度逼真的动态障碍物环境,为算法的训练提供了丰富多样且极具挑战性的训练样本,确保算法能够在模拟真实的条件下进行充分学习与优化.最后,通过消融实验和鲁棒性测试验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 强化学习 多智能体 人工势场 路径规划 无人车
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基于改进APF-Bi-RRT* 算法的移动机器人路径规划研究 认领 引用
5
作者 韦伟 陈宇 齐文 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2026年第3期362-371,共10页
针对移动机器人路径规划中的双向快速拓展随机树(Bi-RRT*)算法存在采样点冗余、路径规划质量不高和路径曲折的问题,本文提出一种改进的APF-Bi-RRT*算法。首先,在Bi-RRT*的基础上引入动态目标偏置函数,减少采样点,提高路径规划... 针对移动机器人路径规划中的双向快速拓展随机树(Bi-RRT*)算法存在采样点冗余、路径规划质量不高和路径曲折的问题,本文提出一种改进的APF-Bi-RRT*算法。首先,在Bi-RRT*的基础上引入动态目标偏置函数,减少采样点,提高路径规划的效率;其次,在人工势场方面引入动态斥力系数,实时调节斥力大小,提高路径规划质量;最后,对剪枝算法进行改进,通过引入安全距离检测策略,结合三次B样条曲线,改善路径曲折的问题。将算法应用于多种环境进行仿真实验,结果表明,相较于APF-Bi-RRT*、Bi-RRT*和RRT*算法,规划效率分别提升16.46%、22.52%和62.68%,改进后的算法在耗时、采样点上大幅减少,路径长度更短、平滑度更高。 展开更多
关键词 路径规划 Bi-RRT*算法 人工势场 剪枝算法 三次B样条
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Ship Magnetic Field Modeling and Extrapolation Based on a Convolutional Neural Network 认领 引用
6
作者 Ao Zhou Yadong Zhang +3 位作者 Wentie Yang Zuoshuai Wang Jianxun Wang Zhiwei Chen 《哈尔滨工程大学学报（英文版）》 CSCD 2026年第2期536-549,共14页
Accurate modeling of ship magnetic fields is important for predicting their spatial distribution to improve the magnetic stealth effect of ships.This study proposes an extrapolation model for ship magnetic fields base... Accurate modeling of ship magnetic fields is important for predicting their spatial distribution to improve the magnetic stealth effect of ships.This study proposes an extrapolation model for ship magnetic fields based on genetic algorithms and convolutional neural networks(CNNs).The magnetic probe position matrix of the traditional equivalent source is utilized as input,and the three-directional components of the magnetic field measured by the probes are employed as output.The extrapolation model for ship magnetic fields is obtained through iterative training and fitting with CNNs.Variables such as the number of magnetic dipoles,the distance between magnetic dipoles,the size and quantity of convolutional kernels,batch size,learning rate,and L2 regularization coefficient are optimized to boost the accuracy of the extrapolation model for magnetic fields.The fitting accuracy of the extrapolation model for ship magnetic fields is used as the optimization objective.Based on a finite element simulation model of ship magnetic fields,the accuracy and robustness of the CNN algorithm under different magnetic field conditions are validated using the known standard depth plane,the unknown depth at 1.125 times the standard depth plane,and the unknown depth at 1.25 times the standard depth plane.Results show that,after optimization,the fitting error for the magnetic field extrapolation model based on CNN is 1.50%for the standard depth plane,1.63%for the unknown depth at 1.125 times the standard depth plane,and 2.36%for the unknown depth at 1.25 times the standard depth plane.The error remains below 5%under varying magnetic field conditions.When a random measurement error of 0%-5%is introduced for the magnetic probes,the prediction error at 1.25 times the standard depth plane is 2.30%;with a random error of 0%-10%,the prediction error is 4.95%.This approach significantly improves the accuracy and robustness of magnetic field extrapolation,which makes it an effective and feasible method for ship magnetic field modeling. 展开更多
关键词 Shipboard magnetic field Convolutional neural network Genetic algorithm Equivalent source method Magnetic field extrapolation
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基于改进D* Lite与APF算法的机器人动态路径规划 认领 引用
7
作者 赵卫东 倪永顺 陈昊然 《安徽工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第2期181-190,共10页
针对动态环境下机器人路径规划存在的搜索时间长、路径不平滑及避障性能不足等问题,提出一种融合D* Lite算法与人工势场法(artificial potential field,APF)的路径平滑优化算法。首先,通过优化D* Lite算法的启发函数和键值算子提... 针对动态环境下机器人路径规划存在的搜索时间长、路径不平滑及避障性能不足等问题,提出一种融合D* Lite算法与人工势场法(artificial potential field,APF)的路径平滑优化算法。首先,通过优化D* Lite算法的启发函数和键值算子提升搜索效率;进而改进APF斥力函数并引入随机虚拟障碍物,以解决机器人易陷入局部最优的问题,并通过引力-斥力协同机制实现目标趋近于动态避障。算法融合实现了动态环境下路径的快速搜索与高效避障,为进一步提升路径规划的实用性与运动流畅性,采用剪枝策略去除冗余节点以降低运算复杂度,并减少不必要转向以降低路径曲折度;在此基础上引入三次B样条曲线对路径进行平滑处理,消除尖锐拐点,生成符合运动学规律的平滑路径。仿真实验结果表明:相较于传统D* Lite算法,本文算法在简单、复杂和狭窄通道三类典型环境中,搜索时间分别减少13.3%,9.3%和11.5%,路径平滑度与避障能力显著提升,实现了高效全局规划和局部动态避障的有效结合,显著缩短了路径搜索时间,验证了算法的优越性与实用性,为动态环境下机器人高效、平滑与鲁棒的路径规划提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 D*Lite算法 APF算法 路径规划 动态避障 启发函数 路径平滑 实时规划 智能机器人
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融合A*-APF的领航跟随法火灾疏散路径规划 认领 引用
8
作者 于开旺 祁云 +1 位作者 崔欣超 肖新帅 《沈阳理工大学学报》 CAS 2026年第1期51-56,71,共6页
为解决常规火灾疏散路径规划算法在局部复杂环境下易陷入“假死”状态的问题,同时获得更优的疏散路径,提出一种融合A*算法和人工势场法(APF)的领航跟随算法。改进A*算法的OPEN列表存储结构,并采用八方向搜索策略,以去除冗余节点... 为解决常规火灾疏散路径规划算法在局部复杂环境下易陷入“假死”状态的问题,同时获得更优的疏散路径,提出一种融合A*算法和人工势场法(APF)的领航跟随算法。改进A*算法的OPEN列表存储结构,并采用八方向搜索策略,以去除冗余节点、缩短路径长度并避开障碍物;改进APF算法中的引力与斥力势场函数,以提高其在局部环境的寻优能力,避免陷入局部最优解,进一步优化路径并提升避障性能。仿真实验结果表明,采用本文算法规划的路径较短且平滑,分散个体首先向领航者靠拢,然后与领航者保持规范队列前进,整体编队有效避开了障碍物节点并到达终点,实现了受困人员按照最优的疏散路径避障逃离。 展开更多
关键词 火灾疏散 路径规划 领航跟随法 A*算法 人工势场算法
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融合RRT*和APF的机械臂自适应路径规划 认领 引用 被引量：1
9
作者 陈治润 袁杰 +3 位作者 加尔肯别克 张宁宁 刘超 叶玉山 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期1669-1683,共15页
为解决机械臂三维路径规划中RRT*算法搜索空间大、效率低、收敛慢的问题,提出一种融合RRT*和APF的自适应路径规划算法。采样阶段,采用Sobol序列的障碍物规避策略和APF自适应调整阈值的目标偏向采样方法,提高采样点的质量;扩展阶段... 为解决机械臂三维路径规划中RRT*算法搜索空间大、效率低、收敛慢的问题,提出一种融合RRT*和APF的自适应路径规划算法。采样阶段,采用Sobol序列的障碍物规避策略和APF自适应调整阈值的目标偏向采样方法,提高采样点的质量;扩展阶段,融合采样、引力和斥力3种向量,依据环境信息设计自适应权重,生成合力方向,增强扩展导向性;步长控制方面,将障碍物斥力势场划分为3个特征空间区域,基于区域势场强度自适应调节步长,平衡全局规划和局部避障;剔除冗余点并采用三次B样条插值对路径进行平滑优化,提高机械臂运行的稳定性。仿真结果表明:较传统RRT*算法,该算法在高密度障碍物三维空间避障实验中平均采样点数减少38%,运行时间缩短92%,路径长度下降13%。 展开更多
关键词 机械臂 避障规划 RRT*算法 APF 路径优化
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基于PG-MAPF的双艇协同垃圾清理动态避障 认领 引用
10
作者 齐晓轩 欧阳平远 +1 位作者 芦文博 孙玉林 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2026年第5期105-116,共12页
[目的]为解决水面环境下双无人艇协同清理垃圾时存在的多障碍动态避障效率低、双艇协同性差和路径平滑度不足等问题,[方法]提出一种融合策略梯度(PG)算法与多策略人工势场法(MAPF)的混合架构(PG-MAPF),实现双艇协同垃圾清理动态避障。... [目的]为解决水面环境下双无人艇协同清理垃圾时存在的多障碍动态避障效率低、双艇协同性差和路径平滑度不足等问题,[方法]提出一种融合策略梯度(PG)算法与多策略人工势场法(MAPF)的混合架构(PG-MAPF),实现双艇协同垃圾清理动态避障。建立通过浮绳连接的双艇协同模型,采用弹性距离保持与速度协调策略维持双艇协同运动;在MAPF中,构建动态目标切线吸引力模型实现对垃圾目标的平滑包抄,建立三级分层排斥力场实现对不同障碍物的差异化响应和动态避障;采用PG算法构建多目标奖励函数,自适应优化势场参数,并利用MAPF提供的历史经验对强化学习中的策略学习进行引导,加快算法的收敛速度。在尺寸为50 m×50 m的动态水域环境中开展仿真试验,验证该混合架构的有效性。[结果]试验结果表明:相比传统人工势场法,PG-MAPF在双艇协同作业中能显著减小双艇间距波动,并有效提升路径的平滑度。[结论]研究成果可供复杂水面环境下双无人艇协同清理垃圾作业的安全高效实施参考。 展开更多
关键词 双艇协同 垃圾清理 策略梯度(PG)算法 多策略人工势场法 动态避障
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基于双向APF-RRT*算法的无人船航行路径规划研究 认领 引用
11
作者 李宗余 许志远 《船舶》 2026年第2期43-49,共7页
为解决无人船在复杂水面环境中路径规划困难且算法效率较低的问题,该文提出了一种融合人工势场(artificial potential field,APF)法与RRT*(rapidly-exploring random tree star)算法的路径规划方法——双向APF-RRT*算法。该方法... 为解决无人船在复杂水面环境中路径规划困难且算法效率较低的问题,该文提出了一种融合人工势场(artificial potential field,APF)法与RRT*(rapidly-exploring random tree star)算法的路径规划方法——双向APF-RRT*算法。该方法首先引入目标偏置策略,使新生成节点更倾向于朝目标方向扩展;同时采用双向搜索机制,驱动两棵随机树相互靠近,以加快算法收敛速度。在节点扩展过程中,利用APF法中的引力引导节点朝目标点扩展,利用斥力实现有效避障。最后,在Matlab平台开展仿真实验,将该文算法同传统RRT*算法和APF-RRT*算法进行对比分析。实验结果表明:在多种典型场景下,双向APF-RRT*算法较上述算法在路径节点数量、路径长度及规划效率等方面均表现更优,展现出更高的规划性能与环境适应能力。 展开更多
关键词 无人船 人工势场法 RRT*算法 路径规划
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基于改进A*与改进APF融合算法的动态环境分层协同路径规划方法 认领 引用
12
作者 胡笑宇 张勤俭 《轻工机械》 CAS 2026年第1期30-43,共14页
为兼顾动态环境中移动机器人路径规划的实时避障能力与全局效率,笔者提出一种分层协同路径规划方法。全局层采用改进A*算法,根据局部障碍物密度动态切换启发函数,在狭窄环境下提升路径贴合性,在开放区域加快搜索速度;局部层在传统人... 为兼顾动态环境中移动机器人路径规划的实时避障能力与全局效率,笔者提出一种分层协同路径规划方法。全局层采用改进A*算法,根据局部障碍物密度动态切换启发函数,在狭窄环境下提升路径贴合性,在开放区域加快搜索速度;局部层在传统人工势场(Artificial Potential Field, APF)法基础上引入方向性斥力场(Gradient Deceleration Field, GDF)和动态障碍物自适应势场(Adaptive Dynamic Obstacles Field, ADOF),提升局部避障的智能性与鲁棒性;全局层和局部层通过滚动窗口子目标更新和状态监测实现闭环协同。仿真结果表明:该方法在静态与动态环境中均能生成平滑、安全、高效的路径,显著降低了规划失败率并兼顾计算效率。 展开更多
关键词 路径规划 分层协同 动态环境 A*算法 人工势场 启发函数
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基于改进APF-SA算法的复杂水域渔船智能避碰模型分析 认领 引用 被引量：1
13
作者 王立伟 王庸凯 任玉清 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2026年第2期80-89,共10页
[目的]针对复杂水域中渔船与商船碰撞事故频发的问题,[方法]提出一种基于改进人工势场法(IAPF)和模拟退火算法(SA)的渔船智能避碰决策模型。通过船舶四元领域模型,计算不同长度渔船的安全领域值,综合考虑船舶碰撞危险度、会遇态势识别... [目的]针对复杂水域中渔船与商船碰撞事故频发的问题,[方法]提出一种基于改进人工势场法(IAPF)和模拟退火算法(SA)的渔船智能避碰决策模型。通过船舶四元领域模型,计算不同长度渔船的安全领域值,综合考虑船舶碰撞危险度、会遇态势识别及《国际海上避碰规则》(COLREGS)要求。[结果]仿真结果表明:该模型有效克服传统人工势场法(APF)的目标不可达和局部极小值问题,提升了运算效率并优化路径平滑度;在复杂会遇场景中能准确识别会遇态势,避碰决策符合COLREGS规范,[结论]为渔船智能航行提供可靠支持。 展开更多
关键词 海上交通 智能避碰 人工势场法 模拟退火算法 《国际海上避碰规则》(COLREGS)
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基于改进APF和Bi-RRT算法的机械臂路径规划和避障 认领 引用
14
作者 王卓垚 王挺 +2 位作者 邵士亮 张凯 宋建辉 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第6期6-11,共6页
为了解决快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划中路径平滑性差、收敛速度慢、易陷入局部区域的问题,提出了一种结合改进人工势场(APF)与双向快速扩展随机树(Bi-RRT)算法的机械臂路径规划方法,并进一步采用马尔可夫决策过程(MDP)进... 为了解决快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂路径规划中路径平滑性差、收敛速度慢、易陷入局部区域的问题,提出了一种结合改进人工势场(APF)与双向快速扩展随机树(Bi-RRT)算法的机械臂路径规划方法,并进一步采用马尔可夫决策过程(MDP)进行路径优化。首先,借助改进APF和Bi-RRT算法,生成初始路径。该算法通过引入目标偏置采样,有效引导算法路径规划过程,使得搜索能够更加集中于目标区域。通过设置局部逃逸机制,使得算法能够摆脱局部最优解,从而更好地寻找通向全局最优路径的机会;其次,使用MDP对生成的路径进行优化。通过价值迭代,构建转移和奖励矩阵,评估路径中的曲率和障碍物惩罚,确保路径的平滑性和安全性;最后,结合曲率和障碍物信息,重构出优化后的路径。在冗余机械臂上进行仿真实验,结果表明,该方法不仅提高了机械臂的平滑性,减少了搜索时间,还能够有效避免障碍物,并简化了路径结构。 展开更多
关键词 APF Bi-RRT MDP 机械臂 路径规划
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基于稀疏采样与改进APF的机械臂路径规划算法 认领 引用
15
作者 李德基 章翔峰 +1 位作者 姜宏 马奔驰 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期126-132,共7页
针对机械臂在三维多障碍空间中运动规划时间长、效率低、路径计算成本高等问题,提出一种MQP-RRT*算法。首先,将稀疏采样机制融入RRT*算法中,通过减少重复采样,达到提高初始路径搜索效率的目的;然后,在人工势场(APF)法的原有势场... 针对机械臂在三维多障碍空间中运动规划时间长、效率低、路径计算成本高等问题,提出一种MQP-RRT*算法。首先,将稀疏采样机制融入RRT*算法中,通过减少重复采样,达到提高初始路径搜索效率的目的;然后,在人工势场(APF)法的原有势场计算模型中加入距离阈值因子,避免了引力过大或过小导致的达不到目标点的问题;最后,提出带有目标点连接的三角不等式剪枝策略,在重选父节点和重连接函数中,将节点的搜索范围扩展到其父节点,达到提高路径平滑度并缩短路径总长度的目的。仿真结果表明,相对于RRT*算法、P-RRT*算法和Q-RRT*算法,所提算法的路径规划时间分别缩短了44%、56%、40%,规划路径长度分别缩短了36%、22%、25%,且在多种环境下均具有很强的稳定性。最终,通过ROCR6机械臂进行了实际环境应用实验,进一步验证了MQP-RRT*算法的有效性。 展开更多
关键词 机械臂 路径规划 稀疏采样 人工势场法 剪枝策略 RRT*算法
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基于改进A*-APF和Bezier融合的履带机器人路径规划 认领 引用
16
作者 梁焱 蒋蘋 +1 位作者 罗亚辉 胡文武 《农业装备与车辆工程》 2026年第5期26-34,共9页
针对果园非结构化场景中履带机器人全局规划效率低、路径冗余、动态避障性能不足及平滑性差等问题,提出一种融合改进A*算法、优化人工势场法(Artificial Potential Field,APF)与分段Bezier曲线的三阶段混合路径规划方法。先借助启发... 针对果园非结构化场景中履带机器人全局规划效率低、路径冗余、动态避障性能不足及平滑性差等问题,提出一种融合改进A*算法、优化人工势场法(Artificial Potential Field,APF)与分段Bezier曲线的三阶段混合路径规划方法。先借助启发函数动态加权与转向惩罚函数优化A*算法,提升搜索效率并减少冗余节点,再通过优化势场函数模型改进APF,解决局部最小值问题并增强动态避障能力,最后采用分段Bezier曲线完成平滑路径处理。仿真实验表明,该算法在规划效率、路径长度、动态避障能力及平滑度上表现优异,能满足果园履带机器人高效自主作业需求。 展开更多
关键词 果园履带机器人 路径规划 改进A*算法 人工势场法 Bezier曲线
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基于AMSSA和改进APF的电力物资仓机器人路径规划方法 认领 引用
17
作者 崔凌潇 董铭 +3 位作者 徐宁 孙振贺 姚圣平 黄从智 《自动化技术与应用》 2026年第6期118-123,共6页
随着电力物资仓储管理的自动化和智能化进程不断推进,取货机器人的应用日益增多。为了提高机器人在多目标路径规划的效率,提出一种基于自适应变异麻雀搜索算法和改进人工势场法的路径规划算法。首先,通过网格图法建立用于机器人路径规... 随着电力物资仓储管理的自动化和智能化进程不断推进,取货机器人的应用日益增多。为了提高机器人在多目标路径规划的效率,提出一种基于自适应变异麻雀搜索算法和改进人工势场法的路径规划算法。首先,通过网格图法建立用于机器人路径规划的二维地图模型;之后,针对传统人工势场法中的目标点不可达和陷入局部最优问题,采取增设虚拟目标点等方法改进人工势场法;进一步,采用改进的人工势场法在起点和各个终点两两之间进行路径规划,将多目标路径规划问题转化为求解旅行商问题;然后,采用自适应变异麻雀搜索算法进行迭代寻优,找到全局最优路径;最后,利用仿真实验验证算法的有效性。实验结果表明,所提出的算法能够避免机器人陷入局部最优点,并且能够实现多目标点路径规划的全局最优。 展开更多
关键词 电力物资仓 机器人 路径规划 自适应麻雀优化算法 改进人工势场法
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基于APF的智能汽车换道轨迹规划研究 认领 引用
18
作者 肖盼 何志忠 《汽车实用技术》 2026年第7期26-30,共5页
提升智能汽车在高速公路环境下的换道稳定性与安全性,是智能交通系统领域的核心研究方向。文章以高速公路环境下的换道工况为研究对象,选取人工势场算法(APF)作为换道轨迹规划的基础算法,重点对传统算法的斥力范围进行改进。研究中,通... 提升智能汽车在高速公路环境下的换道稳定性与安全性,是智能交通系统领域的核心研究方向。文章以高速公路环境下的换道工况为研究对象,选取人工势场算法(APF)作为换道轨迹规划的基础算法,重点对传统算法的斥力范围进行改进。研究中,通过纳入椭圆汽车安全轮廓的最小换道安全距离模型,构建了半椭圆人工势场斥力范围,并厘清了该斥力范围随相对车速变化的函数关系。为验证改进方法的有效性,文章依托模型预测轨迹跟踪控制器(MPC)与Simulink/CarSim联合仿真环境开展仿真实验。结果表明,改进后的人工势场算法能够安全、有效地规划智能汽车在高速环境下的换道轨迹;且在控制器跟踪该轨迹的过程中,车辆状态参数保持平稳,这进一步证实了改进后算法的有效性。 展开更多
关键词 智能汽车 高速公路 轨迹规划 人工势场算法
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Path Planning for AUVs Based on Improved APF-AC Algorithm 认领 引用 被引量：4
19
作者 Guojun Chen Danguo Cheng +2 位作者 Wei Chen Xue Yang Tiezheng Guo 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第3期3721-3741,共21页
With the increase in ocean exploration activities and underwater development,the autonomous underwater vehicle(AUV)has been widely used as a type of underwater automation equipment in the detection of underwater envir... With the increase in ocean exploration activities and underwater development,the autonomous underwater vehicle(AUV)has been widely used as a type of underwater automation equipment in the detection of underwater environments.However,nowadays AUVs generally have drawbacks such as weak endurance,low intelligence,and poor detection ability.The research and implementation of path-planning methods are the premise of AUVs to achieve actual tasks.To improve the underwater operation ability of the AUV,this paper studies the typical problems of path-planning for the ant colony algorithm and the artificial potential field algorithm.In response to the limitations of a single algorithm,an optimization scheme is proposed to improve the artificial potential field ant colony(APF-AC)algorithm.Compared with traditional ant colony and comparative algorithms,the APF-AC reduced the path length by 1.57%and 0.63%(in the simple environment),8.92%and 3.46%(in the complex environment).The iteration time has been reduced by approximately 28.48%and 18.05%(in the simple environment),18.53%and 9.24%(in the complex environment).Finally,the improved APF-AC algorithm has been validated on the AUV platform,and the experiment is consistent with the simulation.Improved APF-AC algorithm can effectively reduce the underwater operation time and overall power consumption of the AUV,and shows a higher safety. 展开更多
关键词 Path-planning autonomous underwater vehicle ant colony algorithm artificial potential field bio-inspired neural network
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An Enhanced Comparative Molecular Field Analysis Method Using Genetic Algorithm 认领 引用 被引量：1
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作者 Ting Jun HOU Ning LIAO +1 位作者 Hong Peng LUO Xiao Jie XU 《Chinese Chemical Letters》 SCIE CAS 1999年第9期759-762,共4页
In this study. an automated conformer selection procedure using generic algorithm (GA) has been applied in comparative molecular field analysis (CoMFA) method. Using genetic algorithm. the 3D-QSAR model is optimized t... In this study. an automated conformer selection procedure using generic algorithm (GA) has been applied in comparative molecular field analysis (CoMFA) method. Using genetic algorithm. the 3D-QSAR model is optimized to an optimal one. From the calculation results, a group of QSAR models with high predictive ability can be obtained, which is superior than using conventional CoMFA: meanwhile. the active conformers for these compounds in data set can be determined fi om the best model. 展开更多
关键词 comparative molecular field analysis (CoMFA) genetic algorithm (GA) 3D-QSAR
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