XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System路径规划
改进的萤火虫快速探索随机树算法用于机器人路径规划
在机器人技术中，高效的路径规划使机器人能够独立工作并随着时间的推移在不断变化的环境中移动。这项研究将快速探索随机树 (RRT) 架构与萤火虫算法 (FA) 相结合，以使机器人的路径规划更好。提出的 ERRT-FA，即“使用萤火虫算法增强的 RRT”，使用萤火虫的社交习惯生成更好的路线。使用萤火虫社交习惯规划路线可以有效地帮助探索配置空间。FA 的作用是通过提供对搜索空间的优化探索来增强 RRT 算法，最终优化 RRT 算法找到的路径并在复杂环境中找到更好的路径。FA 的基本思想是通过根据萤火虫的强度优化萤火虫的位置来优化 RRT 算法得到的路径。各种测试表明，在许多机器人情况下，ERRT-FA 的效果优于 RRT 算法。这表明计算时间、探索效率和路线长度显著减少，统计分析显示平均减少。这样的结果表明，所提出的 ERRT-FA 是优化 ERRT-FA 作为完美路径规划的替代解决方案。
改进复杂果园环境中移动机器人的路径规划：连续双向快速RRT*算法
有效的避免障碍路径计划对于具有众多不规则障碍的果园至关重要。本文提出了基于双向RRT（BI-RRT）和Quick-RRT*算法*算法的连续双向快速RRT*（CBQ-RRT*）算法，并提出了扩展成本函数，并提出了一种评估路径平滑度和长度的扩展成本函数，以克服速度rrrt* algorth的限制，以供速度* algorith for hoboRith for hoboRith for hoboRith for hobortion for hobor for。为了改善由BIRT算法的双树扩展引起的双树之间的曲折，CBQ-RRT*提出了createConnectNode优化方法，该方法有效地解决了双树连接处的路径平滑度问题。在ROS平台上进行的仿真表明，CBQ-RRT*就各种果园布局和地形条件的效率优于单向快速RRT*。与BI-RRT*相比，CBQ-RRT*分别将平均路径长度和最大趋势角度降低了8.5％和21.7％。此外，领域测试确认了CBQ-RRT*的出色性能，这是通过平均最大路径横向误差为0.334 m的表现，比BI-RRT*和Quick-Rrt*显着改善。这些改进证明了CBQ-RRT*在复杂的果园环境中的有效性。
基于VFH+算法的未知环境中自主水下直升机的完整覆盖路径规划方法
摘要：一架自主水下直升机（AUH）是磁盘形的多型Au suplopellosus au popelly ossopous水下车辆（AUV），旨在在水下环境中自动起作用。在未知环境中近底面积扫描是典型的应用程序，其中完整的覆盖路径计划（CCPP）对于AUH至关重要。提出了一种完整的覆盖路径计划方法，其中提出了带有单个梁回声声音的AUH，包括最初的路径计划和在线本地碰撞策略。首先，初始路径是使用boutrophedon运动计划的。基于其移动性，一种多维障碍物传感方法的设计，其单个光束范围安装在AUH上。VFH+算法是根据固定位置处的范围信息在遇到障碍物之前为标题决策过程配置的。在线局部避免程序进行了模拟和分析，并通过所需的标题方向和相应的极性直方图进行了分析。最后，通过分析不同障碍局情况下的标题决策来设置，模拟和比较几个模拟情况。模拟结果证明了提出的完整覆盖路径计划方法的可行性，这证明在没有单束声纳的未知环境中完成全面覆盖面积扫描是可行的。
高效路径规划和边缘动态避障，确保 USV 安全航行
摘要 — 无人水面舰艇 (USV) 凭借其自主性优势被广泛应用于各个领域，而路径规划是实现自主性的关键技术。然而，单独使用全局路径规划无法避开移动障碍物，而单独使用局部路径规划可能陷入局部极小值而无法到达目标。因此，本文提出了动态目标人工势场 (DTAPF) 方法，以跟随 A* 算法生成的全局路径的动态点作为人工势场 (APF) 的目标点。此外，为了提高传统集中式路径规划方法的 USV 导航响应时间和安全性，我们提出了用于全局路径规划的边缘计算架构和偏移制导方法以避开移动障碍物并符合碰撞规则 (CORLEG)。实验结果表明，采用本文提出的方法，无人艇在存在移动障碍物的环境中能够以较高的概率（约99.4%）到达目标，与传统APF算法相比，在平均路径长度和平均航行时间几乎没有增加的情况下，碰撞概率降低了71%，且计算时延远低于本地计算，也低于云计算。
采用广义粒子群优化的多旋翼无人机编队路径规划
关键词 路径规划，粒子群优化，广义 PSO，光学避障，无人机，无人机编队。摘要 本文研究了多旋翼无人机（UAV）在编队形状中协作检查周围表面的路径规划技术问题。我们首先将问题描述为在复杂空间中规划编队质心路径的联合目标成本。然后提出了一种路径规划算法，称为广义粒子群优化算法，用于在避开障碍物并确保飞行任务要求的同时构建最佳的可飞行路径。然后结合路径开发方案为每架无人机生成相关路径以保持其在编队配置中的位置。进行了仿真、比较和实验以验证所提出的方法。结果表明，使用 GEPSO 的路径规划算法是可行的。缩写
路径规划 SOP – 样本
目的 本文件为动物收容所的路径规划提供指南。 职责 • 巡查小组 – 巡查是路径规划的基础（参见巡查标准操作程序）。代表们从收容所人口的角度对动物和结果选项做出整体性贡献。 定义 • 关键流程点 – 代表动物为实现结果而必须进行的护理或行动/事件。例如：兽医检查、疫苗接种、行为评估、法律扣留和绝育手术。
全球路径规划和Waypoint for Inderoine
3：𝑝←∅4：％构建th具有独特任务5的部分路线5：for𝑘= 1：𝑁= do 6：𝑁𝑁练习6：𝑟𝑟←{0}％使用任务0 7：while 7：while𝐸𝐸𝐸≠do 8：从𝐸9：插入任务𝑖𝑘𝑘𝑘𝑖𝑖𝑖9： end while 12: 𝑝←𝑝∪{𝑟 𝑘 } 13: end for 14: % Dispatch the common tasks 𝐶\{0} among 𝑁 𝐹 partial routes 15 𝐶 ′ ←𝐶\{0} 16: while 𝐶 ′ ≠∅ do 17: Randomly select task 𝑗 from 𝐶 ′ 18: Insert task 𝑗 into route 𝑝 with total minimal distance increase 19: Remove task 𝑗 from 𝐶 '20：结束时21：返回𝑝329
基于面板方法的城市空中交通路径规划稳健性的实验评估
垂直起降 (VTOL) 飞行器为人口密集城市的地面交通拥堵问题提供了一种有希望的解决方案。利用低排放飞机在短距离内运送人员和货物可以为未来的交通运输做出贡献，并减少与交通运输相关的排放。研究机构、老牌公司和初创公司正在研究此类飞机的可能配置，并正在研究将其整合到现有的交通系统中以及空中交通运输解决方案的市场潜力。[ 1 – 4 ]。拥有能够生成无碰撞路径的完全自动驾驶汽车不仅可以增加城市空域的容量，还可以减少城市空中交通管理工作量 [ 5 ]。因此，城市环境中的路径规划是一个需要解决的重要问题。此外，
多机器人可扩展覆盖路径规划... - NSF PAR
摘要 — 本文介绍了一种新颖的多机器人覆盖路径规划 (CPP) 算法 - 又名 SCoPP - 该算法提供了一种时间高效的解决方案，根据多机器人系统中的每个机器人的初始状态，为其提供工作负载平衡的计划。该算法考虑了指定关注区域中的不连续性（例如，禁飞区），并使用离散的、计算效率高的最近邻路径规划算法为每个机器人提供了优化的有序路径点列表。该算法涉及五个主要阶段，包括将用户输入转换为地理坐标中的一组顶点、离散化、负载平衡分区、在离散空间中拍卖冲突单元以及路径规划程序。为了评估主要算法的有效性，考虑了多无人机 (UAV) 洪灾后评估应用，并在三个不同大小的测试地图上测试了该算法的性能。此外，我们还将我们的方法与 Guasella 等人创建的最新方法进行了比较。进一步分析了 SCoPP 的可扩展性和计算时间。结果表明，SCoPP 在任务完成时间方面更胜一筹；对于一个由 150 个机器人组成的团队覆盖的大地图，其计算时间不到 2 分钟，从而证明了其计算可扩展性。
使用覆盖路径规划的多旋翼无人机进行飞机检查
2.1 覆盖路径规划. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.1.3 近似分解. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................21 2.3.2 结构检查....................................................................................................................................................................................25 2.3.3 结论....................................................................................................................................................................................................25 2.3.3 结论....................................................................................................................................................................................................25 27