路灯车高空作业路径规划研究现状??    江门路灯车出租,  江门路灯车租赁,  路灯车租赁多少钱     路径规划是虚拟高空作业仿真的核心部分，起源于机器人的研究，是指在具有障碍物的工作环境中，按照一定的评价标准，找寻一条从起始点到目标点无碰撞路径。在路灯车的高空作业过程中即吊臂对于初始位姿或机械机构末端到高空作业物的高空作业过程的一条无碰撞路径。在自由配置的的空间中寻找一条最优的路径对于一个n维连续空间不管是对于无人机及我们汽车路灯车本身可以看成一个二维空间内路径的规划，而对于路灯车的高空作业而言，该空间一般为三维。对路灯车高空作业路径进行研究指标是时间最短，标准是吊臂深色机动性及高空作业的安全性。对于汽车路灯车的路径规划我们可以将路灯车看作一个高维度的自由机器人，在许多学者对移动式路灯车的无碰撞路径展开了研究。针对简单规则的三维环境，将汽车路灯车简化为三自由度的机器人，进行汽车路灯车的路径规划研究。此外还有其他路灯车的路径规划研究的文献，对桥式路灯车的安全路径研究，将高空作业物的旋转考虑在其中。但在这些研究中大多对作业环境进行了简化，障碍物的数量相对较少且排列有规则，因而，不能很好的体现复杂环境下的路径归还算法的发杂性，而这种复杂性可能会导致路径规划算法陷入局部最优解等问题中。在国内路径规划的研究平台、环境、方法都形式各异，目前尚未有能统一分类的方法。在这方面研究比较成熟的是他们将路径规划划分为三大类：基于事例学习规划法、基于行为规划法及基于环境建模规划法。第一类主要是将人工智能的机器学习运用其中，将活动范围不大的机器人传感器有限配备同时作业环境的复杂程度可控，如自主的清洁机器人。第二类则基于导航任务分解类的机器人，如六足爬行机器人，在环境信息不够完整的情况下进行反馈信息工作。第三类是研究较早且较多使用在移动机器人导航上的规划法。它在环境模型的准确性和完整性方面依赖性比较强，但在工程实现上较为简单，在地面移动机器人中广泛应用。移动机器人路径规划主要解决的问题是使机器人能从初始点运动到目标点、绕开障碍物以及尽量优化运动轨迹。同时根据工作环境模型分为两种：一种基于模型的全局路径规划，作业环境信息已知，又称静态或离线路径规划；另一种基于传感器的局部路径规划，工作环境全部及部分未知，在研究路径规划过程中需重构场景地图。对于本文中汽车路灯车在已知高空作业起吊和高空作业终点高空作业的路径规划，从已知路径信息（节点数、路径参数信息、拓扑结构）可知，在高空作业过程中的路径信息是静态信息。而近年来，国内外许多学者对于存在固定障碍物路径规划问题的研究中，常采用的研究方法主要有：人工场势法、可视图法、栅格法、遗传算法等。

     1．人工场势法人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法，将移动机器人在环境中的运动视为一种虚拟人工受力场中的运动。在路径规划中它将所有信息压缩为单个合力，这样就存在把有关障碍物分布的有价值的信息抛弃的缺陷，容易陷入局部最小值。

     2．可视图法可视图法首先将障碍物的顶点、起始点及目标点用直线组合连接以建立起可视图，要求直线不穿过障碍物内部,即直线“可视”,然后基于可视图采用某种搜索策略找到最优路径。凸点法是用几何方法直接求取最短路径的避障路径规划方法。首先根据起始点、目标点连线上的障碍物生成初始交点集，经排序和简化处理为交点对，交点对将每一障碍物分成了左右两侧路径，然后用绕行方向选取策略选择绕行路径，生成初始路径,最后用搜索记录凸点的方法对初始路径进行优化。可视图法在二维工作空间下性能很好，但到三维工作空间后，其复杂性和计算时间都会大为增加。

    3．栅格法栅格法将机器人工作环境分解成一系列具有二值信息的网络单元,工作空间中障碍物的位置和大小一致,障碍物的位置和大小不随机器人运动过程发生变化。栅格法栅格的标识方法分为直角坐标法和序号法,大多数采用八叉树建立工作环境模型，并通过设计优化算法进行路径搜索。环境信息存储量的大小和规划时间的长短由栅格的大小直接决定。栅格划分较大则环境信息存储量小、规划时间短，但分辨率降低，导致密集环境下发现路径的效果减弱；栅格划分小则环境分辨率高，在密集环境下发现路径的效果增强,但导致环境信息存储量大，规划时间长。

    4．遗传算法,  遗传算法以自然遗传机制和自然选择等生物进化理论为基础，利用计算程序设计的选择、交叉和变异编制控制机构，构造了一类具备随机化的搜索算法，在某种程度上是通过数学方法模拟生物的进化过程。遗传算法是一种多点搜索算法，能够克服多数优化算法单点搜索易于陷入局部最优解的确定，因此使搜索结果更加接近全局最优解。国内外有不少学者探讨了基于遗传算法的移动机器人路径规划，验证了遗传算法的优点。根据上述算法的特点，结合汽车路灯车多自由度的高空作业路径规划问题，在解决空间多自由度的路径规划问题，上述算法的搜索速度、精度和解空间不足。而遗传算法作为智能算法，虽然运算效率不是最高，但它能够进行全局寻优，所以问题的最优解很容易求得。经过对比了解，本文5采用的是遗传算法并且是改进后的遗传算法对路径进行研究。

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     本文立足于大型设备工程施工工艺标准和工程建设安装工程起重施工规范，从实现路灯车安全高效的高空作业工作着手，选取满足高空作业要求的高空作业工艺及技术参数，并建立高空作业场景模型，对场景进行环境感知，最终实现路灯车安全高空作业下的虚拟高空作业路径规划。首先，详细分析了汽车路灯车实际高空作业工艺、主要技术参数、基本操作、感知系统和高空作业路径参数等，通过对高空作业路径影响因素的分析，在Webots中建立高空作业环境的模型，通过路灯车的感知系统，获取高空作业场景图形，对高空作业工作场景信息进行感知，为路径规划研究做准备。其次，根据路灯车高空作业运动特点及站位来确定高空作业起始点和目标点。提出基于改进遗传算法的路径规划算法，通过作业场景模型和汽车路灯车位姿空间模型，将高空作业路径空间分割为多个路径平面进行处理，建立路径平面模型，最后利用遗传算法原理建立的路径点信息模型确定路灯车高空作业路径。该算法通过对场景模型添加包围盒属性（即边界对象属性）来提高搜索精度，用记忆算子提高计算速率和收敛速度。最后，在虚拟高空作业软件平台上，采用VRML97编程语言，完成虚拟高空作业的仿真测试。

     为了实现路灯车虚拟高空作业下的路径规划研究，总共分成了7个部分，具体的部分节安排如下：第1部分：绪论。这一部分介绍了本文的研究背景和意义，分析了场景感知和路径规划的研究现状，提出了本文研究的对象和目标。第2部分：汽车路灯车高空作业工艺及路径参数分析。首先介绍了路灯车的高空作业工艺，然后选取路灯车满足大型设备工程施工工艺标准要求的高空作业参数，在此基础上对路灯车伸缩、变幅、起升、回转动作进行介绍，以便了解路灯车的主要性能特征及其运动形式。最后对感知系统和路径规划参数进行分析，为后面的感知场景和识别路径提供理论依据。第3部分：基于Webots的高空作业环境建模。高空作业环境的模型是虚拟高空作业不可或缺的主要元素之一。本部分开篇介绍了Webots开发环境，及对应用的范围和语言环境做了简要概述。然后在Webots的6仿真平台上将环境世界模型、路灯车、主要的电子设备建模。最后利用控制器对所建立的模型进行测试，判断模型是否能够正常工作。第4部分：基于Webots高空作业场景视觉感知。利用外部的视觉传感器相机节点获取图像，不调整视角，以便更好的观察高空作业过程及高空作业场景。同时还利用外部传感器中的距离、碰撞等传感器获取数据，为路径规划提供基准数据信息。第5部分：基于改进的遗传算法的路径规划研究。本部分采用改进的遗传算法对高空作业路径进行研究。对路灯车模型进行分析后，构建路灯车的站位区域。然后将高空作业路径空间划分一个个高空作业平面，对高空作业平面上的路径点进行分析，在确定高空作业起始点和高空作业目标的路径中利用插入遗传算子、记忆算子的方法得到优化的高空作业路径。第6部分：汽车路灯车路径规划虚拟高空作业系统实现及测试分析。在完成前面的准备工作后，运行虚拟高空作业仿真系统，读取系统的实现情况，并基于本次高空作业环境的基础上对空旷环境及狭窄高空作业环境进行测试分析，证明系统的可行性。第7部分：首先对前面的工作进行总结分析，最后指出存在的不足之处，为后面进一步研究工作进行展望。

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