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公开(公告)号：CN118810783A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410958915.7
申请日：2024-07-17
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： B60W30/18 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W40/107 , B60W40/109 , B60W40/112 , B60W50/00 , B62D6/00 , B62D101/00 , B62D103/00 , B62D137/00
摘要： 本发明涉及车位定位技术领域，具体涉及一种后轮转向控制方法及装置，为解决现有技术采用一个执行器跟随另一个执行器的运动控制方案会导致两者存在执行周期误差，产生左右后轮转向同步误差，导致车辆的动态操控性降低的问题。该控制方法包括获取车辆信息包；判断车辆所处的运动场景；根据车辆所处的运动场景选择相应的后轮转向算法，计算输出后轮转向参数；将对输出的后轮转向参数进行数据裁决，对超过安全阈值的参数进行限制，对后轮转向与其他功能模块进行协作仲裁；将裁决后的参数发送至虚拟主执行机构；虚拟主执行机构将后轮转向参数同时发送给两个从执行器，两个从执行器执行操作。
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公开(公告)号：CN115344050B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211120498.6
申请日：2022-09-15
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05D1/43
摘要： 本发明设计一种基于改进的聚类算法堆垛机路径规划方法，S1、初始化算法相关参数与数据；S2、根据式(1)将所有节点映射到时间域中；S3、根据式(2)计算所有出库任务相对入库任务的时间尺度距离Lt；S4、根据所得Lt数据将所有出库任务聚类于最近的聚类中心；S5、检测是否存在分配冲突的类，S6、取出一组存在冲突的类进行下述冲突消除操作；S7、计算该类中所有出库任务与其他聚类中心的Lt；S8、找到Lt结果中最小的对应出库任务节点，并分配给相应的新聚类中心，将旧聚类中心添加进该节点的禁忌表中；S9、输出聚类结果完成路径规划任务。本发明在解决堆垛机路径规划上的效果明显，规划速度明显优于穷举算法、启发式算法以及其他文献改进算法。
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公开(公告)号：CN115454070B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211120826.2
申请日：2022-09-15
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G06F18/24 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G05D109/10
摘要： 本发明涉及一种K‑Means蚁群算法多机器人路径规划方法，S1、初始化相关参数与变量；S2、调用改进的K‑Means聚类算法进行聚类任务，S3、分别对聚类结果每一类节点使用蚁群算法进行路径规划：S3.1、将第i只蚂蚁放至起点开始寻路；S3.2、计算节点的选择概率，使用轮盘赌法选择下一节点并移动，记录所有寻路结果；S3.3、更新各节点的信息素浓度；S3.4、循环最大迭代次数T代后结束循环，输出全局最优解；S4、将每一类的路径规划结果组合并输出完成多机器人路径规划任务。仿真结果表明本发明在多机器人路径规划问题上的效果明显，能耗的均衡性较好，整体性能优于基本蚁群算法和改进的蚁群算法。
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公开(公告)号：CN115493593A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211001968.7
申请日：2022-08-20
申请人： 安徽工程大学 , 芜湖柯埔智能装备有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 一种基于迭代策略的改进人工势场算法的机器人路径规划方法，S1、初始化算法的相关参数；S2、根据APF相关公式计算每个节点的势力场；S3、将所有障碍物的邻接节点添加进一个空列表A；S4、进入修正势场的迭代循环过程；S5、令势场变化误差delta=0；S6、依次遍历A中的节点a，若delta为0，则退出势场修正的迭代过程；S7、基于S13得到的修正势场，从起点节点开始，按照势场最大下降策略，即可找到一条从起点至终点的联通路径；S8、输出路径结果，算法结束。本发明针对传统APF算法存在的问题提出一种迭代修正势场策略，该策略会通过迭代渐渐消除可能存在的局部较低势场，保证了移动机器人不会陷入局部死角，从而提高算法完成路径规划任务的效率。
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公开(公告)号：CN114980451A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210500145.2
申请日：2022-05-09
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： H05B47/115 , H05B47/11 , H05B47/13 , H03K17/94
摘要： 本发明公布一种基于人数计算的非接触式自动开关，包括布置在门框上感应模块，用于检测人体经过并向微处理器发出信号，亦可根据场景不同组合使用多组感应模块；微处理器，用于接收分析感应模块的检测信息，确定单人或多人进出室内，根据人的进出统计室内人数；通断控制装置，用于控制照明灯的开关，通过接收微处理器的信号执行照明灯的开关；光敏传感器，根据室内光线强度向微处理器发出信号，微处理器控制照明灯的开闭。本发明通过感应模块检测人体经过时，传感器信号的变化，来判断单人或多人室内进出的复杂情况，进而能够统计出室内的人数，当同时满足室内人数不为0，且光敏传感器判定光照不足时，亮灯；反之关灯。
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公开(公告)号：CN107065803A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710337541.7
申请日：2017-05-15
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05B19/418
CPC分类号： G05B19/41865 , G05B2219/32252
摘要： 本发明公开了一种基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度方法，属于车间调度技术领域，包括步骤：步骤一、利用的改进遗传算法初始化数据，获得静态柔性作业车间调度方案并执行；步骤二、当动态事件发生时，判断动态事件的类型；步骤三、执行可变重调度区间的动态调度方法重新生成新的调度方案，执行动态调度方案；在动态事件发生以后，只对范围区间内的工件进行重调度，区间的大小根据动态事件直接影响到的工件来确定。本发明通过建立以完工时间最小化为优化目标的柔性作业车间调度模型，提出一种初始化种群和选择方法和基于可变重调度区间的动态调度策略，解决动态柔性作业车间调度问题，提高了重调度解的质量。
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公开(公告)号：CN118963333A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410476820.1
申请日：2024-04-19
申请人： 安徽工程大学
摘要： 本发明涉及一种基于IBA*‑DWA融合算法的机器人路径规划，包括：S1、初始化相关参数；S2、根据改进后的启发函数同时开始前向和后向搜索，从相遇点开始，提取出完整的路径；S6、从改进后双向A*算法得到的完整路径中提取出关键节点；S9、对于每个候选速度，计算机器人制动距离打分，根据机器人动态模型和避障策略，以评价函数公式评估生成的轨迹的优劣，从评估后的轨迹中选择最优轨迹作为机器人要执行的行动；S10、模拟机器人在环境中的移动更新其状态，动态更新障碍物的位置；S11、记录机器人轨迹判断是否到达终点，如果是停止仿真。本发明解决了机器人陷入局部最优无法到达终点的问题，提高路径质量，降低机器人的能耗。
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公开(公告)号：CN115016461B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210507597.3
申请日：2022-05-10
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05D1/43
摘要： 本发明涉及一种基于动态终点策略的IA‑Star算法的机器人路径规划方法，传统A‑Star遍历的节点是集中于起点至终点的连线方向上的节点集群，在最优路径与起点至终点的连线较为接近时结果较好，实际应用中往往最优路径并不接近于起点至终点的连线。本发明提出一种基于动态终点的改进策略，改进后的A‑Star算法在遍历节点的过程中，会动态地调整局部的临时终点，从而避免算法遍历一些无效节点，从而提高算法完成路径规划任务的效率。仿真表明采取新型策略IA‑Star算法在解决机器人路径规划问题上的效果进步明显，整体性能优于基本A‑Star算法和其他一些改进A‑Star算法。
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公开(公告)号：CN116560364A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310505847.4
申请日：2023-05-05
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 一种基于IACO‑GA融合算法的机器人路径规划方法，S1、初始化算法相关参数；S2、根据地图数据绘制地图；S3、开始种群初始化循环；S4、算法迭代循环开始；S5、用轮盘赌法选出可行节点列表open中的一点为下一个节点，根据点到直线的距离公式判断所选节点与当前节点的连线是否经过障碍物。S6、按照适应度计算每条路径的选择概率，用轮盘赌法选择1个个体存入子代列表children中；S7、执行交叉算子；S8、执行变异算子；S9、更新种群；S10、计算最后一代种群个体的适应度，输出适应度最小的个体即最短路径。本发明提高了初始种群的质量，摆脱了交叉操作对于路径重合点的依赖性，提高交叉操作效率，算法求解速度加快。
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