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基于改进Bi-RRT算法嵌入的贪心算法的邮轮推舱序列规划 认领 引用
1
作者 尹旭悦 颜若尘 +2 位作者 张磊 骆晓萌 韦乃琨 《造船技术》 2025年第5期67-72,共6页
针对邮轮推舱序列自动规划问题,采用投影法建立推舱路径规划模型,并提出一种基于改进双向快速搜索随机树(Bidirectional Rapidly-Exploring Random Tree,Bi-RRT)算法嵌入的贪心算法进行邮轮推舱序列规划的方法。以大型邮轮H1508船甲板... 针对邮轮推舱序列自动规划问题,采用投影法建立推舱路径规划模型,并提出一种基于改进双向快速搜索随机树(Bidirectional Rapidly-Exploring Random Tree,Bi-RRT)算法嵌入的贪心算法进行邮轮推舱序列规划的方法。以大型邮轮H1508船甲板中段区域为例,在Unity3D软件中对预制模块化舱室单元(Pre-fabricated Modular Cabin Unit,PMCU)的推舱序列规划进行仿真试验。试验结果表明,该方法可兼顾避障验证与序列规划,比传统蛇形推舱序列规划具有更高的效率。 展开更多
关键词 邮轮 推舱 序列规划 贪心算法 改进双向快速搜索随机树算法 预制模块化舱室单元
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基于改进RRT*算法的桥式起重机智能路径规划 认领 引用
2
作者 王全伟 季子亚 +3 位作者 刘旭莹 侯佳怡 王晓洋 文豪 《机电工程》 CAS 北大核心 2026年第4期761-771,共11页
针对桥式起重机无人化智能运行场景下智能路径优化和决策问题,提出了一种改进RRT*算法,即一种融合了人工势场法(APF)和粒子群优化算法(PSO)的双向探索快速扩展随机树星(APF-BI-PSO-RRT*)算法。首先,RRT*算法融合了APF,智能地... 针对桥式起重机无人化智能运行场景下智能路径优化和决策问题,提出了一种改进RRT*算法,即一种融合了人工势场法(APF)和粒子群优化算法(PSO)的双向探索快速扩展随机树星(APF-BI-PSO-RRT*)算法。首先,RRT*算法融合了APF,智能地引导随机树的生长方向,有效地解决了传统RRT*算法的盲目性、效率低的问题;然后,采用了双向探索策略(BI)加快了搜索速率,在保持算法概率完备性的同时,能够更快地收敛到最优解;接着,引入了PSO和贪心算法平滑路径,并剔除了冗余节点,减少了路径代价,降低了能耗并提高了运行效率;最后,为评估该算法的有效性,采用了MATLAB仿真实验,对比了人工操作路径1、路径2、路径3、路径4,及4种算法RRT*、APF-RRT*、APF-BI-RRT*和APF-BI-PSO-RRT*,共8种方法的性能;并以路径长度、能耗、起重机沿生成路径完成了一次工作循环所用时间、总节点数量、路径节点数量和规划时间这6个关键指标作为评价标准。研究结果表明:APF-BI-PSO-RRT*算法在所有评估标准上均优于所对比的其他方法;与传统算法相比,该算法在路径长度上缩减了34.8%,平均能耗减少了74.2%,时间代价降低了48.3%,平均总节点数量减少了83%,平均路径节点数量减少了97.1%,平均规划时间减少了90.5%。该算法具有高效性和实用性,其规划的路径支持桥式起重机的多机构协同运行,能够实现无人化场景下的智能路径规划,提升工业现场的安全性和可靠性。 展开更多
关键词 起重机械 快速扩展随机树星算法 改进RRT*算法 路径规划 人工势场法 双向探索策略 粒子群优化算法 贪心算法
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FZ-BiRRT*-based 6DOF relative motion planning for spacecraft close approaching maneuver 认领 引用
3
作者 FAN Ruichao LIU Kerun LIU Ming 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2026年第2期652-669,共18页
This paper investigates the six degree-of-freedom(6DOF)relative kinodynamic motion planning problem for spacecraft close approach operations,wherein a controlled chaser spacecraft is required to approach a noncooperat... This paper investigates the six degree-of-freedom(6DOF)relative kinodynamic motion planning problem for spacecraft close approach operations,wherein a controlled chaser spacecraft is required to approach a noncooperative space target at a close range under both dynamic constraints and motion constraints.An enhanced version of the bidirectional rapidlyexploring random tree*(BiRRT*)algorithm based on flight zoning(FZ-BiRRT*)is proposed to generate safe,feasible,and nearoptimal relative motion trajectories.In the proposed algorithm,the space surrounding the space target is zoned in a spherical coordinate system based on the collision probability so that specific designs can be made for different phases of the approaching.Subsequently,based on the flight zone,dynamic constraints,and experiential knowledge,a series of modifications are made to the classic BiRRT*algorithm,and a postprocessing step is designed to accelerate convergence and promote search efficiency.Furthermore,a general regression neural network is introduced to fit a smooth and applicable final motion trajectory.Finally,the feasibility of the generated motion trajectory and the superiority of the proposed algorithm is demonstrated by means of numerical simulations. 展开更多
关键词 close approaching maneuver noncooperative target six degree-of-freedom(6DOF)motion planning improved bidirectional rapidly-exploring random tree*(BiRRT*)algorithm general regression neural network
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