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公开(公告)号：CN112015183A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010933602.8
申请日：2020-09-08
Applicant: 安徽工程大学
Abstract: 一种能耗约束下在具有凹凸地形中移动机器人避障方法包括电机功率运行能耗，高度差造成的能耗，摩擦阻力造成的能耗，速度变化造成的能耗，转弯造成的能耗，加载移动机器人工作地的地图，定义移动机器人工作地的地图中障碍，绘出地图，遍历出A*星算法总代价值最小点设为下一个点的子模块，计算起点到当前点的新实际代价值G’子模块，终止条件判断；根据构图工作地的地图，判断移动机器人下一个点移动是否障碍，是否穿过三维构图的分割线，是否爬坡，是否转弯；构建能耗实际代价值模型，获得能耗约束下在具有凹凸地形中移动机器人避障作业路线和显示总能耗。它概念简单，实现方便，鲁棒性高，利于满足移动机器人作业的避障和能耗管理的现实需求。
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公开(公告)号：CN113344303B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110812199.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G06Q10/047 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 一种三维地形下多移动机器人能耗优化的时间窗动态避障方法，包括Lr表示为移动机器人r在第w个时间窗序列Tw时刻的具体位置信息(X(r，Tw),Y(r，Tw),Z(r，Tw))和速度信息V(r，Tw))；二叉树的左和右子树分别表示多移动机器人序号靠前和后的移动机器人在时间窗中的时间变量C‑1停止完成动态避障；加载三维地形地图，经能耗约束下的A星算法模块，输出所有移动机器人规划初始路径时间窗Tw时刻的具体位置和速度信息，经动态时间窗二叉树先序遍历避障优化模块，获得多移动机器人避障优化最终路径时间窗TC时刻的具体位置和速度信息，以及动态能耗值。它概念简单，实现方便，鲁棒性高，满足三维地形下多移动机器人能耗优化的现实需求。
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公开(公告)号：CN114415682A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210052643.5
申请日：2022-01-18
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种多约束下的多移动机器人电源换电站设置规划方法，包括r个移动机器人执行各自的任务，n个移动机器人电源换电站，电源换电站信息矩阵为Cj,q，共4列，前三列表示电源换电站位置信息，第四列表示电源换电站使用次数信息。需要规划时，通过标定移动机器人电源换电站信息矩阵、电源换电站使用约束、电源换电站之间距离约束、电源换电站位置布置约束，以实际行驶能量消耗惩罚、电源换电站配置成本代价惩罚、电源换电站更换电源等待成本代价惩罚的总和最小为目标，调整因子系数根据各自权重进行设置，运用改进遗传算法模块进行求解。它概念简单，实现方便，实效性高，利于多移动机器人避障的路径规划智能制造行业中受一次携带电源限制的需求。
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公开(公告)号：CN112595324B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202011451973.9
申请日：2020-12-10
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G01C21/20 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 一种能耗最优下最优节点轮式移动机器人路径规划方法，包括电机效率损失的能量、地面起伏时的势能、滚动摩擦阻力消耗的能量、速度变化和转弯消耗的能量，实际代价g(n)，预估代价h(n)，估价函数f(n)；在搜索过程中，在把当前节点的8个临近节点中未被放入openlist表中的可通行节点放入openlist表后，再将其放入每次寻找新的当前节点后都会被清空的caculist表中，同时把已在openlist表中，但g(n)值更低的节点也放入caculist表中，再从caculist表中找到f(n)值最小的节点作为预选节点np；判断该预选节点是否在障碍范围内；若caculist表为空，再在openlist表中找f值最小的节点作为当前节点，提高算法的运行速度。它概念简单，实现方便，鲁棒性高，利于满足移动机器人作业的避障和能耗管理的现实需求。
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公开(公告)号：CN113848904A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111119690.9
申请日：2021-09-24
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于惩罚能耗优化多移动机器人任务分配的方法，包括移动机器人能耗模型，惩罚能耗，能耗惩罚模型，目标函数值，智能算法；在移动机器人能耗模型中引入惩罚能耗，令移动机器人能耗模型包括所有移动机器人消耗总能量和惩罚能量之和，目标函数值中包括惩罚能耗，基于能耗惩罚模型计算惩罚能耗，当能耗百分比大于或等于设定的一个经验常数值时，计算惩罚能耗，否则令惩罚能耗为0；通过智能算法计算目标函数值的最小值，在满足智能算法终止条件下，输出仿真后每个移动机器人的完成分配任务的作业路线，终止条件设置为智能算法迭代次数。它概念简单，实现方便，鲁棒性高，适应于能耗约束下多机器人均衡作业的现实需求，提高适用范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113344303A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110812199.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 一种三维地形下多移动机器人能耗优化的时间窗动态避障方法，包括Lr表示为移动机器人r在第w个时间窗序列Tw时刻的具体位置信息(X(r，Tw),Y(r，Tw),Z(r，Tw))和速度信息V(r，Tw))；二叉树的左和右子树分别表示多移动机器人序号靠前和后的移动机器人在时间窗中的时间变量C‑1停止完成动态避障；加载三维地形地图，经能耗约束下的A星算法模块，输出所有移动机器人规划初始路径时间窗Tw时刻的具体位置和速度信息，经动态时间窗二叉树先序遍历避障优化模块，获得多移动机器人避障优化最终路径时间窗TC时刻的具体位置和速度信息，以及动态能耗值。它概念简单，实现方便，鲁棒性高，满足三维地形下多移动机器人能耗优化的现实需求。
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公开(公告)号：CN112595324A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011451973.9
申请日：2020-12-10
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G01C21/20 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 一种能耗最优下最优节点轮式移动机器人路径规划方法，包括电机效率损失的能量、地面起伏时的势能、滚动摩擦阻力消耗的能量、速度变化和转弯消耗的能量，实际代价g(n)，预估代价h(n)，估价函数f(n)；在搜索过程中，在把当前节点的8个临近节点中未被放入openlist表中的可通行节点放入openlist表后，再将其放入每次寻找新的当前节点后都会被清空的caculist表中，同时把已在openlist表中，但g(n)值更低的节点也放入caculist表中，再从caculist表中找到f(n)值最小的节点作为预选节点np；判断该预选节点是否在障碍范围内；若caculist表为空，再在openlist表中找f值最小的节点作为当前节点，提高算法的运行速度。它概念简单，实现方便，鲁棒性高，利于满足移动机器人作业的避障和能耗管理的现实需求。
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公开(公告)号：CN113848904B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111119690.9
申请日：2021-09-24
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于惩罚能耗优化多移动机器人任务分配的方法，包括移动机器人能耗模型，惩罚能耗，能耗惩罚模型，目标函数值，智能算法；在移动机器人能耗模型中引入惩罚能耗，令移动机器人能耗模型包括所有移动机器人消耗总能量和惩罚能量之和，目标函数值中包括惩罚能耗，基于能耗惩罚模型计算惩罚能耗，当能耗百分比大于或等于设定的一个经验常数值时，计算惩罚能耗，否则令惩罚能耗为0；通过智能算法计算目标函数值的最小值，在满足智能算法终止条件下，输出仿真后每个移动机器人的完成分配任务的作业路线，终止条件设置为智能算法迭代次数。它概念简单，实现方便，鲁棒性高，适应于能耗约束下多机器人均衡作业的现实需求，提高适用范围。
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公开(公告)号：CN115113619A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210245755.2
申请日：2022-03-14
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 移动机器人沿融合策略下作业路径运动的可视化方法包括障碍物，起始点，目标点，启发函数h(n)权重系数α，融合策略执行模块，运动可视化执行模块。融合策略表示为改进A*算法的规划路径和三阶均匀B样条曲线平滑路径的融合应用。融合策略执行模块流程包括开始改进A*算法，设置启发函数h(n)权重系数α的大小，回溯父节点，根据父节点递推获得改进A*算法的规划路径，融合三次均匀B样条曲线执行规划路径平滑，输出融合策略下作业路径；运动可视化执行模块流程包括构建可视化平台，构建作业场景模型，作业路径导入Unity3D引擎；可视化展示移动机器人沿融合策略下作业路径运动，绘制运动轨迹。它概念简单，实现方便，搜索时间短，搜索精度高，可视化性效果好。
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公开(公告)号：CN114397895A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210047644.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 安徽工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种能耗约束下多策略融合的移动机器人路径平滑方法，包括open表，close表cacu表，f(n)为估价函数，有f(n)＝g(n)+h(n)，g(n)为从起始节点到当前节点n的实际代价，有g(n)＝Ep+Eh+Ef+Ek；h(n)为从当前节点n到目标节点的预估代价；改进lazy theta*算法第一次规划路径平滑模块，最优节点A*算法模块，三次均匀B样条曲线法第二次规划路径平滑；仿真实验验证。其具体流程步骤：开始并启动方法循环；执行改进lazy theta*算法第一次规划路径平滑模块；执行最优节点A*算法模块；应用三次均匀B样条曲线法第二次规划路径平滑。仿真实验的结果是在实现移动机器人路径平滑同时，在单位距离能耗实现减小，综合效果优。它概念简单，可视化性效果好，利于实现能耗优化要求下移动机器人作业规划路径平滑的实际需求。
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