智能飞行器辅助建筑屋内火灾逃生动态路径规划研究
发布时间：2023-01-25 19:38
在建筑物内发生火灾时,被困人员由于大火、火灾掉落的残渣和浓烟等种种因素下,不能快速找到出口或者安全地带,使得生命受到严重威胁,智能飞行器的引导至关重要。本文针对传统A*算法不能处理动态障碍物的局部路径规划的缺点,通过改进其评价函数和开启集结构方面使得A*算法能够安全避过由火灾环境带来的大火、掉落的残渣和浓烟等动态障碍物;针对改进后在处理局部规划问题时易产生节点冗余、易陷入局部最优的缺点,通过改进评价函数的权重比例和路径生成策略,进而缩短了算法耗时和路径长度,使得飞行器能够快速避过障碍物,到达目标点,为生命保驾护航。最后通过仿真原A*算法和改进后的A*算法对比,实验证明改进后的算法搜索效率更高。（1）针对传统A*算法为高效的全局路径搜索算法,不能解决动态局部扩展问题,在其评价函数和开启集结构方面进行改进,改进后的局部A*算法能够在躲避静态和动态障碍物前提下,快速高效到达安全地点。（2）在使用改进后的局部A*算法搜索路径过程中,针对算法带来的节点冗余,在分析了评价函数的g（n）和h（n）对路径评估的影响不同后,本文改进评价函数的权值系数动态分配,减小路径冗余点和拐点,让路径规划更加迅速,更...
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 路径规划国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
1.2.2 国外研究现状
1.3 本文的研究内容
1.4 本文拟解决的关键技术问题
1.5 本文的组织结构
2 路径规划理论基础
2.1 环境建模
2.2 路径搜索理论
2.2.1 图搜索理论
2.2.2 盲目型搜索算法
2.2.3 启发式搜索算法
2.2.4 寻径搜索小结
2.3 A*相关路径规划算法
2.3.1 Floyd多源最短路径算法
2.3.2 Dijkstra算法
2.4 A*算法
2.5 路径规划算法的选择
2.6 本章小结
3 A*算法理论分析
3.1 A*算法定义概述
3.2 A*算法原理
3.3 代价函数的选取
3.4 A*算法的程序实现
3.5 A*算法优缺点
3.6 本章小结
4 A*算法的优化和改进
4.1 局部A*算法
4.2 改进评价函数的权值分配
4.3 改进路径生成策略
4.4 本章小节
5 地图环境配置与算法验证分析
5.1 地图环境配置
5.2 算法仿真
5.2.1 改进评价函数权值分配
5.2.2 改进路径生成策略
5.2.3 局部最优对比
5.3 本章小结
6 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
7 致谢
8 参考文献
攻读硕士学位论文期间发表的论文及其它成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Dijkstra改进算法的城市交通阻塞研究[J]. 徐洋洋,王山东,王秀云. 地理空间信息. 2019(11)
[2]最短路径问题Floyd算法的改进[J]. 贺军忠. 兰州文理学院学报(自然科学版). 2019(05)
[3]基于混合混沌序列与遗传算法的排爆机器人路径规划[J]. 殷新凯,茅健,周玉凤,陈晓平. 计算机时代. 2019(07)
[4]基于改进A*算法的三维无人机路径规划[J]. 马云红,张恒,齐乐融,贺建良. 电光与控制. 2019(10)
[5]取档机器人路径规划的改进Dijkstra算法[J]. 罗晓冬,张秋菊. 轻工机械. 2019(03)
[6]窄通道路径规划的改进人工势场蚁群算法[J]. 王秀芬. 计算机工程与应用. 2019(03)
[7]改进人工鱼群算法的机器人点对点路径规划[J]. 张雷. 机械设计与制造. 2019(01)
[8]移动机器人路径规划算法综述[J]. 霍凤财,迟金,黄梓健,任璐,孙勤江,陈建玲. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(06)
[9]基于极值法的静态路径规划算法[J]. 杨晶所,刘子龙. 软件导刊. 2018(10)
[10]改进的可视图法在路径规划中的运用[J]. 邵伟伟,骆正磊. 南阳师范学院学报. 2018(04)
博士论文
[1]履带式排爆机器人的路径规划和轨迹跟踪研究[D]. 邓伟.山东大学 2018
硕士论文
[1]移动机器人环境建模与路径规划方法研究[D]. 李文超.河北工程大学 2020
[2]保持外观特征的复杂三维建筑物模型简化方法研究[D]. 顾笑颜.南京大学 2019
[3]基于局部近似秩的地海路径规划及导航技术[D]. 郭瑞军.南京大学 2019
[4]多层建筑火灾环境中人员疏散模型的研究及实现[D]. 荣禹铭.安徽工业大学 2019
[5]多飞行器的协同搜索路径规划与控制[D]. 王宁远.哈尔滨工业大学 2018
[6]AUV时空多约束路径规划研究[D]. 赵俊超.武汉理工大学 2018
[7]三维空间移动机器人路径规划技术的研究[D]. 陆亮.合肥工业大学 2017
[8]基于voronoi图算法的航路规划方法研究[D]. 徐政超.长安大学 2014
[9]室内微小型无人机路径规划算法研究[D]. 何雨枫.南京航空航天大学 2014
[10]动态交通条件下车辆导航系统的最优路径规划方法研究[D]. 王赛政.长沙理工大学 2010
本文编号：3731710
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 路径规划国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
1.2.2 国外研究现状
1.3 本文的研究内容
1.4 本文拟解决的关键技术问题
1.5 本文的组织结构
2 路径规划理论基础
2.1 环境建模
2.2 路径搜索理论
2.2.1 图搜索理论
2.2.2 盲目型搜索算法
2.2.3 启发式搜索算法
2.2.4 寻径搜索小结
2.3 A*相关路径规划算法
2.3.1 Floyd多源最短路径算法
2.3.2 Dijkstra算法
2.4 A*算法
2.5 路径规划算法的选择
2.6 本章小结
3 A*算法理论分析
3.1 A*算法定义概述
3.2 A*算法原理
3.3 代价函数的选取
3.4 A*算法的程序实现
3.5 A*算法优缺点
3.6 本章小结
4 A*算法的优化和改进
4.1 局部A*算法
4.2 改进评价函数的权值分配
4.3 改进路径生成策略
4.4 本章小节
5 地图环境配置与算法验证分析
5.1 地图环境配置
5.2 算法仿真
5.2.1 改进评价函数权值分配
5.2.2 改进路径生成策略
5.2.3 局部最优对比
5.3 本章小结
6 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
7 致谢
8 参考文献
攻读硕士学位论文期间发表的论文及其它成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Dijkstra改进算法的城市交通阻塞研究[J]. 徐洋洋,王山东,王秀云. 地理空间信息. 2019(11)
[2]最短路径问题Floyd算法的改进[J]. 贺军忠. 兰州文理学院学报(自然科学版). 2019(05)
[3]基于混合混沌序列与遗传算法的排爆机器人路径规划[J]. 殷新凯,茅健,周玉凤,陈晓平. 计算机时代. 2019(07)
[4]基于改进A*算法的三维无人机路径规划[J]. 马云红,张恒,齐乐融,贺建良. 电光与控制. 2019(10)
[5]取档机器人路径规划的改进Dijkstra算法[J]. 罗晓冬,张秋菊. 轻工机械. 2019(03)
[6]窄通道路径规划的改进人工势场蚁群算法[J]. 王秀芬. 计算机工程与应用. 2019(03)
[7]改进人工鱼群算法的机器人点对点路径规划[J]. 张雷. 机械设计与制造. 2019(01)
[8]移动机器人路径规划算法综述[J]. 霍凤财,迟金,黄梓健,任璐,孙勤江,陈建玲. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(06)
[9]基于极值法的静态路径规划算法[J]. 杨晶所,刘子龙. 软件导刊. 2018(10)
[10]改进的可视图法在路径规划中的运用[J]. 邵伟伟,骆正磊. 南阳师范学院学报. 2018(04)
博士论文
[1]履带式排爆机器人的路径规划和轨迹跟踪研究[D]. 邓伟.山东大学 2018
硕士论文
[1]移动机器人环境建模与路径规划方法研究[D]. 李文超.河北工程大学 2020
[2]保持外观特征的复杂三维建筑物模型简化方法研究[D]. 顾笑颜.南京大学 2019
[3]基于局部近似秩的地海路径规划及导航技术[D]. 郭瑞军.南京大学 2019
[4]多层建筑火灾环境中人员疏散模型的研究及实现[D]. 荣禹铭.安徽工业大学 2019
[5]多飞行器的协同搜索路径规划与控制[D]. 王宁远.哈尔滨工业大学 2018
[6]AUV时空多约束路径规划研究[D]. 赵俊超.武汉理工大学 2018
[7]三维空间移动机器人路径规划技术的研究[D]. 陆亮.合肥工业大学 2017
[8]基于voronoi图算法的航路规划方法研究[D]. 徐政超.长安大学 2014
[9]室内微小型无人机路径规划算法研究[D]. 何雨枫.南京航空航天大学 2014
[10]动态交通条件下车辆导航系统的最优路径规划方法研究[D]. 王赛政.长沙理工大学 2010
本文编号：3731710
本文链接：https://www.wllwen.com/jianzhugongchenglunwen/3731710.html
