移动机器人的路径规划方法的研究 理工论文

第一篇：移动机器人的路径规划方法的研究 理工论文

移动机器人的路径规划方法的研究

文章来源 3 e d u 教育网

摘 要:本文针对机器人及障碍物的位置可以实时测得,障碍物数量固定,形状大小可预知,位置一般固定不动的情况,提出一种计算简单、容易实现的移动机器人路径规划方法,可适用于某些特定的场合。

关键词:移动机器人 路径规划 障碍物

中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2010)08-0015-02 1 引言

在有障碍物的工作环境中,如果机器人及障碍物的位置可以实时测得,则可以寻找一种移动机器人的优化路径规划算法,使机器人在运动过程中无碰撞地绕过所有的障碍物,安全的到达指定目标位置[1]。

路径规划问题根据机器人的工作环境模型可以分为两种,一种是基于模型的路径规划,作业环境的全部信息都是预知的;另一种是基于传感器的路径规划,作业环境的信息是全部未知或部分未知的。

本文提出一种计算简单、容易实现的移动机器人路径规划方法,可供侧重于应用的读者参考。

问题描述

设机器人在长度为L的L×L的二维平面上能够自由运动,将机器人模型化为点状态机器人,在L×L的二维平面上存在若干个静态障碍物和在一定范围内运动的动态障碍物,根据安全性的要求进行了相应的“膨胀化”处理,使“膨胀化”后的障碍物边界为安全区域,“膨胀化”后的障碍物边界区域内为凸型,边界为光滑曲线,边界上各点曲率半径≤δ(其中δ是正常量,可假设为圆的半径),曲率中心在障碍物内部,单个机器人的路径规划是找出从起始点至终点的一条最短无碰路径[2]。设终点(目标)的坐标为已知,机器人在任何时刻都能测出机器人所在位置与终点连线和机器人到障碍物边界的切线的夹角。根据夹角的大小来判断所选择的无碰撞行走路径[3]。如图1所示,由于角α<β,所以,机器人行走路径为RP→PQ→QG。路径规划原理

3.1 求切线法的路径规划原理

根据几何学园外两点到园的四条切线,其切线与两点连线夹角小的两条线段之和小于切线与两点连线夹角大的两条线段之和。如图2所示。设A和B两点坐标分别为(XA,YA)和(XB,YB),如果角α<β,则AN+NB(1)利用两点式求出机器人与目标之间的直线方程

由(X-XB)/(XA-XB)=(Y-YB)/(YA-YB)得:(YA-YB)X-(XA-XB)Y+(XAYB-YAXB)=0

(2)利用夹角求切线方程

如果测出过A、B两点与园的切线和AB直线的夹角,则可求出切线方程。

在图2中,直线AN的方程为:Y-YA=tanα(X-XA)直线AM的方程为:Y-YA=tanβ(X-XA)直线NB的方程为:Y-YB=tanα1(X-XB)直线MB的方程为:Y-YB=tanβ1(X-XB)(3)由四条切线求点A到点B的最短路径

根据角α<β,可求出点A到点B的最短路径为AN+NB

3.2 首先判断机器人和给定的目标位置之间是否存在障碍物

如图1所示,以R代表机器人,坐标为(XR,YR),以G代表目标位置,其坐标为(XG,YG),障碍物为A、B、C、D、E、F等,坐标为(XA,YA)、(XB,YB)、(XC,YC)、(XD,YD)、(XE,YE)、(XF,YF)等。Rr表示机器人半径、Ri(i=A、B、C、D、E、F)表示障碍物的碰撞半径,也就是说在其半径以外无碰撞的危险。要根据实际情况和控制要求来确定碰撞半径。碰撞半径Rp一般选择大于障碍物的半径Ri加上机器人半径Rr,即Rp>Ri+Rr。

3.3 单障碍物情况 机器人在任何时刻都能够测得机器人的位置坐标(XR,YR),目标位置是已知的(XG,YG),可测量出机器人与目标连线和机器人与障碍物碰撞圆的切线的两个夹角αi和βi(i=1,2,…)。若αi<βi,则选αi方向的切线作为行走路径;否则,则选βi方向的切线作为行走路径;则如图1所示。

3.4 多障碍物情况

对于多障碍物情况,可将移动机器人绕过多个障碍物最终到达目标位置作为一个总任务,每当绕过一个障碍物作为一个分任务。总任务就可分解为多个分任务,设第i个分任务的目标点为Gi和中途点为Bi,执行第i个分任务时,如果在到达Gi的路径上存在障碍物,则增加第i+1个分任务,此时目标点Gi+1就是Bi;以此类推,寻找切线路径直至到达给定的最终目标位置,计算所有分任务的最短切线路径之和即为所求的最优路径[4]。

行路径算法

(1)机器人朝着目标按直线方向行走,直到以下任一情况发生:

①已经到达目标,结束。

②在机器人与目标之间发现障碍物,转(2);

(2)按路径规划的原理选择路径,转(1)。

结语

移动机器人路径规划的算法有很多,每一种算法能够适用于几种特定的场合。一个好的算法,不但理论简单,计算快捷,容易理解,便于实现,而且实现的效果好,能够提高运行效率。本文介绍的移动机器人的路径规划方法,容易理解,便于实现,可适用于某些特定的场合。

参考文献

[1] 李彩虹,李贻斌,范晨.移动机器人动态避障算法[J].山东大学学报,2007,5(37):60-64.[2] 陈刚.复杂环境下路径规划问题的遗传路径规划方法[J].机器人,2001,(3):230-233.[3] 霍迎辉等.移动机器人路径规划的最短切线路径算法[J].广东自动化与信息工程,2003,1(24):10-12.[4] 曾碧,杨宜民.动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法[J].计算机应用研究.2010,3(27): 860-863

第二篇：论文研究方法

论文研究方法

（1）归纳法：从个别性知识，引出一般性知识的推理，是由已知真的前提，引出可能真的结论。

（2）宏观分析与微观分析相结合的研究方法：宏观分析方法是对问题进行了总体的分析，微观分析方法是对问题的部分或个体对象进行分析。在分析我国中小企业融资难的成因时，既从外部环境，政策、制度角度进行了宏观分析，又从中小企业自身和融资机构这些角度进行了微观分析，三者相结合。

（3）访谈法：通过询问的方式，访员和受访人面对面交谈来了解市场情况的基本研究方法。

（4）文献研究法：通过对某一领域，某一专业或某一方面的课题、问题或研究专题搜集大量相关资料，通过分析、阅读、整理，提炼当前课题、问题或研究专题的最新进展、学术见解或建议。

第三篇：智能机器人路径规划及算法研究

机器人技术

文章编号:1008-0570(2006)11-2-0244-03

中文核心期刊《微计算机信息》(嵌入式与SOC)2006年第22卷第11-2期

智能机器人路径规划及算法研究

ResearchonPathPlanningandAlgorithmsforIntelligentRobots

(西南科技大学)宋晖张华高小明

SONGHUIZHANGHUAGAOXIAOMING

摘要:路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。在

对一些较有代表性的研究思想及其相关算法分析的基础上,比较各种方法的优缺点,提出了机器人路径规划今后的研究重点。关键词:智能机器人;全局规划;局部规划;优化算法 中图分类号:TP242.6 文献标识码:A

技

1引言 术

自50年代世界上第一台机器人装置诞生以来, 创 机器人的发展经历了一个从低级到高级的发展过程。

第一代示教再现型机器人,可以根据人示教的结果再 新 现出动作,它对于外界的环境没有感知。在20世纪70

年代后期人们开始研究第二代机器人:带感觉的机器 人,这种机器人是类似人某种感觉的功能,如力觉、触 觉、滑觉、视觉、听觉。第三代机器人是智能机器人阶 段,机器人通过各种传感器获取环境信息,利用人工 智能进行识别、理解、推理并做出判断和决策来完成 一定的任务。这就要求智能机器人除了具有感知环境 和简单的适应环境能力外,还具有较强的识别理解功 能和决策规划功能。（智械科技）Abstract:Pathplanningtechnologyisoneoftheimportantprobleminintelligentrobot.Atpresent,thetworesearchways:oneis globalplanningandtheotherislocalplanning.Onthebasisoftheanalysisofsometypicalideas,methodsandrelatedalgorithms ofpathplanningforintelligentrobot,thispaperproposesthefutureresearchemphasisofrobotpathplanning.Keywords:intelligentrobot,globalplanning,localplanning,optimizationalgorithms

①复杂性:在复杂环境中,机器人路径规划非常 复杂,且需要很大的计算量。

②随机性:复杂环境的变化往往存在很多随机性 和不确定因素。

③多约束:机器人的形状、速度和加速度等对机 器人的运动存在约束。

3全局路径规划

全局规划方法主包括构型空间法、拓扑法、栅格 解耦法、自由空间法、神经网络法等。

3.1构型空间法

构型空间法的基本思想是将机器人缩小为一个 点,根据机器人形状和尺寸将障碍物进行拓展。其中 研究较成熟的有:可视图法和优化算法。

3.1.1可视图法

可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人 一维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应, 这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的 问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍 物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均 不能穿越障碍物,即直线是“可视的”,然后采用某种方 法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径 的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线 的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但假设忽略 智能机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点 时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。

3.1.2优化算法 此法可删除一些不必要的连线以简化可视图、缩 短搜索时间,能够求得最短路径。但假设机器人的尺

《 现场总线技术应用200例》 2智能机器人的路径规划技术分类

智能机器人路径规划是指在有障碍物的工作环 境中,如何寻找一条从给定起点到终点适当的运动路 径,使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有 障碍物。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束 的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。根据机器人对环境信息掌握的程度不同将智能机器 人路径规划分为基于模型的全局路径规划和基于传 感器的局部路径规划。前者是指作业环境的全部信息 已知,又称静态或离线路径规划;后者是指作业环境 信息全部未知或部分未知,又称动态或在线路径规 划。智能机器人路径规划存在以下特点: 宋晖:讲师硕士

基金项目:国家自然科学基金(60404014);

西南科技大学青年基金资助项目(ZK053033)

-244-360元/年邮局订阅号:82-946 您的论文得到两院院士关注 机器人技术

在满足精度要求的情况下,用神经网络来表示环境则 可以取得较好的效果。神经网络在全局路径规划的应 用,将障碍约束转化为一个惩罚函数,从而使一个约 束优化问题转化为一个无约束最优化问题,然后以神 经网络来描述碰撞惩罚函数,进行全局路径规划。

虽然神经网络在路径规划中有学习能力强等优 点,但整体应用却不是非常成功,主要原因是智能机 器人所遇到的环境是千变万化的、随机的,并且很难 以数学的公式来描述。寸大小忽略不计,会使机器人通过障碍物顶点时离障 碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。另外的缺点就 是此法缺乏灵活性,即一旦机器人的起点和目标点发 生改变,就要重新构造可视图,比较麻烦。这类算法包 括Dijkstra算法,A*算法等。（智械科技）

3.2拓扑法

拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征子空间, 根据彼此连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点 到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路 径。拓扑法基本思想是降维法,即将在高维几何空间 中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性 的问题。优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空 间。算法复杂性仅依赖于障碍物数目,理论上是完备 的。而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于 位置误差也就有了更好的鲁棒性;缺点是建立拓扑网 络的过程相当复杂,特别在增加障碍物时如何有效地 修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。

3.3栅格解耦法

栅格解耦法是目前研究最广泛的路径规划方法。该方法将机器人的工作空间解耦为多个简单的区域, 一般称为栅格。由这些栅格构成了一个连通图,在这个 连通图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径,这 条路径是用栅格的序号来表示的。整个图被分割成多 个较大的矩形,每个矩形之间都是连续的。如果大矩形 内部包含障碍物或者边界,则又被分割成4个小矩形, 对所有稍大的栅格都进行这种划分,然后在划分的最 后界限内形成的小栅格间重复执行程序,直到达到解 的界限为止。该法以栅格为单位记录环境信息,环境 被量化成具有一定分辨率的栅格,栅格的大小直接影 响着环境信息存储量的大小和规划时间的长短,栅格 划分大了,环境信息存储量小,规划时间短,分辨率下 降;栅格划分小了,环境分辨率高。

3.4自由空间法

自由空间法采用预先定义的如广义锥形和凸多 边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为 连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间 的构造方法是:从障碍物的一个顶点开始,依次作其 它顶点的链接线,删除不必要的链接线,使得链接线 与障碍物边界所围成的每一个自由空间都是面积最 大的凸多边形;连接各链接线的中点形成的网络图即 为机器人可自由栅格法运动的路线。其优点是比较灵 活,起始点和目标点的改变不会造成连通图的重构, 缺点是复杂程度与障碍物的多少成正比,且有时无法 获得最短路径。

3.5神经网络法

人工神经网络是由大量神经元相互连接而形成 的自适应非线性动态系统,对于大范围的工作环境，《PLC技术应用200例》

4局部路径规划

局部路径规划的主要方法有:人工势场法、模糊 逻辑控制法、混合法、滚动窗口法等。

4.1人工势场法

人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法。其 基本思想是将智能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。把智能机器人在环境中的 运动视为一种在抽象的人造受力场中的运动,目标点 对智能机器人产生引力,障碍物对智能机器人产生斥 力,最后通过求合力来控制智能机器人的运动。该法结 构简单,便于低层的实时控制,在实时避障和平滑的 轨迹控制方面,得到了广泛应用,其不足在于存在局 部最优解,容易产生死锁现象,因而可能使智能机器 人在到达目标点之前就停留在局部最优点。

4.2模糊逻辑控制算法 模糊方法不需要建立完整的环境模型,不需要进 行复杂的计算和推理,尤其对传感器信息的精度要求 不高,对机器人周围环境和机器人的位姿信息的具有 不确定性、不敏感的特点,能使机器人的行为体现出 很好的一致性、稳定性和连续性,能比较圆满地解决 一些规划问题,对处理未知环境下的规划问题显示出 很大优越性,对于解决用通常的定量方法来说是很复 杂的问题或当外界只能提供定性近似的、不确定信息 数据时非常有效。但模糊规则往往是人们通过经验预 先制定的,所以存在着无法学习、灵活性差的缺点。

技 术 创 新

4.3遗传算法

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机 制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法,它采 用群体搜索技术,通过选择、交叉和变异等一系列遗 传操作,使种群得以进化。避免了困难的理论推导,直 接获得问题的最优解。其基本思想是:将路径个体表 达为路径中一系列中途点,并转换为二进制串。首先 初始化路径群体,然后进行遗传操作,如选择、交叉、复制、变异。经过若干代进化以后,停止进化,输出当 前最优个体。

遗传算法存在运算时间长,实现路径的在线规划 困难,而且在机器人的路径规划问题中应用存在着个

邮局订阅号:82-946360元/年

-245-机器人技术 中文核心期刊《微计算机信息》(嵌入式与SOC)2006年第22卷第11-2期

体编码不合理、效率低、进化效果不明显等问题。

4.4混合法 混合法是一种用于半自主智能机器人路径规划 的模糊神经网络方法。所谓半自主智能机器人就是具 有在人类示教基础上增加了学习功能的器件的机器 人。这种方法采用模糊描述来完成机器人行为编码,同 时重复使用神经网络自适应技术。由机器人上的传感 器提供局部的环境输入,由内部模糊神经网络进行环 境预测,进而可以在未知环境下规划机器人路径。此 外,也有人提出基于模糊神经网络和遗传算法的机器 人自适应控制方法。将规划过程分为离线学习和在线 学习两部分。该方法是一种混合的机器人自适应控制 方法,可以自适应调整机器人的行走路线,达到避障和 路径最短的双重优化。（智械科技）

(3)多传感器信息融合用于路径规划。单传感器难 以保证输入信息准确与可靠。多传感器所获得信息具 有冗余性,互补性,实时性和低代价性,且可以快速并 行分析现场环境。

(4)基于功能/行为的智能机器人路径规划。基于模 型自顶向下的感知-建模-规划-动作是一种典型慎思 结构,称为基于功能的控制体系结构。基于行为的方 法是一种自底向上的构建系统方法,并与环境交互作 用中最终达到目标。基于功能/行为的机器人控制结构 融合了两者优点,这是研究的新动向之一。

6结语

本文作者的创新点:深入研究了国内外关于机器 人路径规划算法的发展现状、最新进展和各种算法的 优缺点,并对未来机器人路径规划技术的发展趋势进 行了综合分析;指出机器人路径规划技术未来的研究 重点是“仿人、仿生”智能,并还将紧密的结合认知科 学、人工智能、与计算智能的研究成果,提升机器人行 为的智能度。

参考文献:

[1]宗光华.机器人的创意设计与实践[M].北京：北京航空航天大 学出版社,2003.[2]Robin著,杜军平译.人工智能机器人学导论[M].北京：电子工 业出版社，2003.[3]席裕庚,张纯刚.一类动态不确定环境下机器人的滚动路径 规划[J].自动化学报,2002,28.[4]诸静.机器人与控制技术[M].杭州：浙江大学出版社,1991.[5]XuWL,TSOSK.Sensorbasedfuzzyreactivenavigationofa mobilerobotthroughlocaltargetswitching[J].IEEETransactionson Systems,1999，29.[6]KrishnaKM,KalraPK.Perceptionandrememberanceofthe environmentduringreal-timenavigationofamobilerobot[J].RobticsandAutonomousSystems,2001,37.[7]邢军,王杰.神经网络在移动机器人路径规划中的应用研究[J].微计算机信息,2005,22:110-111

[8]Khatib.Real-timeobstacleformanipulatorsandmobilerobot [J].TheInternationalJournalofRoboticResearch.1986,1.[9]薛艳茹,郑冰等.基于模糊控制信息融合方法的机器人导航系 统[J].微计算机信息,2005,22:107-109

[10]周明,孙树栋.遗传算法原理及应用[M].北京：:国防工业出版 社,2000.[11]KazuoSugihara,JohnSmith.GeneticAlgorithmsforAdaptive MotionPlanningofanAutonomousMobileRobot[A].Proceedings 1997IEEEInternationalSymposiumonComputationalIntelligence inRoboticsandAutomation[C].1997.[12]TsoukalasLH,HoustisEN,JonesGV.Neurofuzzy motionplannersforintelligentrobots

[J].Journalof

Intelligentan-

dRoboticSystems,1997,19.(下转第252页)

《 现场总线技术应用200例》 技 整个控制既基于模型与优化的,又是基于反馈的。基

:首先进行场 术 于滚动窗口的路径规划算法的基本思路景预测,在滚动的每一步,机器人根据其探测到的局 创4.5滚动窗口法

滚动窗口借鉴了预测控制滚动优化原理,把控制 论中优化和反馈两种基本机制合理地融为一体,使得

新 部窗口范围内的环境信息,用启发式方法生成局部子 目标,并对动态障碍物的运动进行预测,判断机器人 行进是否可能与动态障碍物相碰撞。其次机器人根据 窗口内的环境信息及预测结果,选择局部规划算法, 确定向子目标行进的局部路径,并依所规划的局部路 径行进一步,窗口相应向前滚动。然后在新的滚动窗 口产生后,根据传感器所获取的最新信息,对窗口内 的环境及障碍物运动状况进行更新。该方法放弃了对 全局最有目标的过于理想的要求,利用机器人实时测 得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,具有 良好的避碰能力。但存在着规划的路径是非最优的问 题,即存在局部极值问题。

5智能机器人路径规划技术的展望

随着计算机、传感器及控制技术的发展,特别是 各种新算法不断涌现,智能机器人路径规划技术已经 取得了丰硕研究成果。特别是周围环境已知的全局路 径规划,其理论研究已比较完善,目前比较活跃的领 域是研究在环境未知情况下的局部规划。从研究成果 看,有以下趋势:

(1)智能化的算法将会不断涌现。模糊控制、神经网 络、遗传算法以及它们的相互结合也是研究热点之一。(2)多智能机器人系统的路径规划。随着智能机器 人工作环境复杂度和任务的加重,对其要求不再局限 于单台智能机器人,在动态环境中多智能机器人的合 作与单个机器人路径规划要很好地统一。

-246-360元/年邮局订阅号:82-946 机器人技术 中文核心期刊《微计算机信息》(嵌入式与SOC)2006年第22卷第11-2期

实验,插值A*规划的路径代价大约是A*算法的

0.94,其计算时间是大约A*算法的1.35倍。图11中 展示了在125×75地图,障碍物密度是33.3%,用A*

算法和插值A*算法规划在的路径。图中黑线表示A* 算法规划的路径,红线表示插值A*算法规划的路径。从图中可以看出红线规划的路径不一定从节点的中 间通过,故路径明显的比黑线规划的路径代价少。表1 显示了两种算法比较的结果。

pages3310-3317.[3]K.Konolige.Agradientmethodforrealtimerobotcontrol.In ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonIntelligent RobotsandSystems(IROS),2000.[4]R.PhilippsenandR.Siegwart.AnInterpolatedDynamic NavigationFunction.InProceedingsoftheIEEEInternational ConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA),2005.[5]D.FergusonandA.Stentz.FieldD*:AnInterpolation-basedPath PlannerandReplanner.TechnicalReportCMURI-TR-7-16, CarnegieMellonSchoolofComputerScience,2005.[6]王俭,肖金球,王林芳.一种改进的机器人路径规划蚂蚁算法[J].微计算机信息,2005,5:53

[7]邢军,王杰.神经网络在移动机器人路径规划中的应用研究[J].微计算机信息,2005,11-2:110

作者简介:吕太之,男,1979-10,硕士研究生,高工,研究 方向人工智能与模式识别.E-mail:lvtaizhi@163.com;赵 春霞,女,1964-05,教授(博导),研究方向计算机应用、模式识别与智能系统。

Biography:LvTaiZhi,Male,1979-10,graduatestudent,senior engineer.ThestudydirectionisPatternrecognitionandAI.技 图5用A*算法和插值A*算法在125×75的栅格上规划路径，且每个节点的路径代价不一样。术 表1两种算法的比较结果 创 新

在实际的应用中,可以将实际的环境设置为不 同的路径代价。比如可以将公路设置为1,草地设置 为5,不平坦的路面设置为15,障碍物设置为31。实 验结果显示在此算法尤其适用与地形环境复杂的室 外环境中。（智械科技）

(211170江苏海事职业技术学院信息工程系)吕太之(210094江苏南京南京理工大学计算机学院)赵春霞 通讯地址:(211170江苏省南京市江宁区格致路309 号江苏海事职业技术学院信息工程系)吕太之

(收稿日期:2006.3.28)(修稿日期:2006.4.28)

(上接第246页)

[17]王超.王志良.基于个性和OCC的机器人情感建模研究[J].微 计算机信息，2005,3:180-181

5综述

插值A*算法是在A*算法基础上提出的一种启 发式路径搜索算法。虽然插值A*算法可以节省路径, 但是其计算时间也多与A*算法,当计算资源有限时, 这个算法的优越性就无法体现出来,所以每个算法都 有自己的优缺点,有各自的适用环境。

现在路径规划的算法很多,但是还没有那一个算 法可以处于绝对的地位,可以适用与所有环境。如何 将各种算法结合起来,发挥各个算法的优点,屏蔽各 个算法的缺点,在这个方面还是有很多的理论和实践 值得深入研究。

本文创新点:创造性地将插值算法加入到路径搜 索算法中,使得生成的路径更加平滑,路径代价更小。

参考文献:

[1]E.Dijkstra.Anoteontwoproblemsinconnexionwithgraphs.NumerischeMathematik,1:269-271,1959.[2]A.Stentz.Optimalandefficientpathplanningforpartially-knownenvironments.InIEEEInt.Conf.Robot.&Autom.,1994，-252-360元/年邮局订阅号:82-946

作者简介:宋晖(1974-),男,陕西周至人,西南科技大学 计算机学院讲师,硕士,主要研究方向:机器人控制技术 和嵌入式系统.E-mail:songh717@163.com;张华:(1969-),男,四川绵阳人,西南科技大学工程技术中心教授, 博士,主要研究方向:模式识别与智能系统、图像处理 与虚拟现实技术。

(621010四川绵阳西南科技大学计算机学院)宋晖 高小明

(621010四川绵阳西南科技大学工程技术中心)张华

(CollegeofComputer,ScienceSouthwestUniversityofScience &Technology,MianyangSichuan621010,China)SongHui GaoXiaoming

(Thecenterofengineerandtechnology,SouthwestUniversity ofScience&Technology,MianyangSichuan621010,China)ZhangHua

通讯地址:(621010四川绵阳四川省绵阳市西南科技 大学计算机学院)宋晖

(收稿日期:2006.3.28)(修稿日期:2006.4.25)

《 现场总线技术应用200例》

第四篇：公路网规划设计方法研究的论文

1公路网规划程序简介

在区域交通规划当中，公路网规划是其中的一个重要组成部分，公路网规划的前提就是综合交通以及国土规划，而规划的主要内容就是远景交通量的预测，其包含建立交通量的产生、分布以及分配模型，同时这也是路网设计以及优化的有效依据，这部分同诊断问题以及收集资料都是进行路网规划的一个必要过程，亦是工作的前提。路网规划当中另外的主要内容就是对其进行设计和优化，这一过程对于决策以及方案的建立具有直接的影响。值得注意的是，路网评价是规划当中必不可少的一个过程，它发挥着承上启下的作用。另外，还需要定量分析以及评价原路网，这是是规划工作的起点，从而能够为确定以及分析规划目标提供依据。评价规划方案作为规划工作的终点，能够提供给规划成果的论证、决策以及优化等相应的量化指标。

2公路网规划的目的以及意义分析

公路网规划能够为公路建设决策的制定提供合理的参考依据，而且也是公路建设的一个前期部分。公路网进行规划的主要目的就是本着实事求是的观点，对于规划区域当中客货运交通的实际情况进行合理分析，对于公路网建设当中所存在的相关问题和问题存在的根源进行深入剖析，从而能够对区域未来交通需求以及社会经济发展的趋势进行合理预测，这样就有助于公路网规划方案及建设的合理制定，从而提供公路长远以及近期发展和建设的决策依据。进行公路网规划具有极其重要的意义，主要表现在以下几个方面：

（1）对于区域协调以及平衡发展具有促进作用；

（2）对于工农业生产以及国民经济发展具有保障作用；

（3）公路同其他运输方式之间的协调发展具有巨大促进作用；

（4）能够使得运输成本降低，并将车辆行驶时间节省，从而将公路运输效率显著提升；

（5）对土地资源进行有效节约，从而达到自然环境保护的目的；分布模型分布准则熵模型基于熵的有关原理介入机会模型根据尽量短运行时间选择适宜终点重力和弗雷特模型用最小运行时间，权衡运行时间以及吸力进行重点的选择增长率模型（除弗雷特模型外）选择最具吸引力终点，不考虑运行时间表1交通分布准则与模型对应表

（6）保证公路建设资金能够进行合理的投放以及使用。

3交通量预测

3.1现状调查

在这一过程当中主要是按照现有的数据来对远景交通量进行预测，从而提供给公路网规划以及设计参考，这也就是说现有资料的调查准确度对于预测结果具有直接的影响。通常情况下，规划区是区域公路网规划以及设计的调查范围所在，如果在必要的时候可以进行扩大，将其向临近的地区进行扩展。另外，调查内容的广度以及深度还应该同路网的要求以及级别相吻合，同时也应该经历从宏观到微观以及从粗到细的过程。

3.2交通发生预测

这一过程的主要目的就是进行分区产生的交通量同社会经济特征以及分区土地利用等相关变量之间所存在的定量关系的建立，从而对于规划年各个分区当中交通量进行推算。就当前的实际情况来看，回归分析法以及时间序列法是定量分析方法当中所常用的两种形式。

3.3交通分布预测

交通分布预测的基础就是所得到的各小区交通分布现状OD表，通过对于合区社会以及经济发展所带来的交通增长情况进行综合性的考虑来对各区之间规划期的交通流量进行相对应的推算。在这过程当中所应用的方法通常有两类，其中一种是增长率法，通过现状OD表对未来OD表进行预测，比如说福雷特法、平均增长率法等等，另外一种是对各个区之间交通时间区间距离以及运行费用等等相关的因素进行综合性的考虑，通过相应的模型来对未来交通分布状态进行相应的预测。比如说可以通过重力模型法进行相关的预测，另外还有回归模型法以及介入机会模型法等等，在实际选择过程当中还要综合各个方面的实际情况来进行科学合理的选择。其中通常情况下可以参考表1进行选择。

3.4交通分配模型

在路网规划当中，交通分配是对交通量进行预测的不可缺少的一个环节，司机在相对比较多路线组成的路网当中进行行驶路线选择时，通常都是由路线的服务水平以及众多其他随机因素决定的。按照司机行驶路线选择的不同，可以利用以下相应的交通分配模型。

3.4.1“全有全无”分配模型

这一模型所应用的原理就是司机对于运行有完整的资料，同时在行驶路线选择的时候能够以最低费用或最少行程时间作为标准。按照这样的方式，在路网当中可以将所有OD交通量都看作是最短行程路线。路网中两个节点之间如果存在两条路线进行选择的时候，此时最短的路线则分配全部OD分布交通量，另一条分配量则为零。

3.4.2多通路分配模型

司机对于运行的资料如果不够完整，并且对于行驶费用以及时间方面不同的司机察觉也存在差异，即便是司机认为他们所选取的路线就是最佳的，但是整体上仍然是多通路，这样也就得到了多通路分配模型。3.4.3随机分配模型在行驶路线选择的时候，如果司机不仅仅考虑最短时间和距离以及最少费用，同时还要考虑行车安全、路线熟悉等其他因素，这时由于个别因素的随机选择就出现了随机模型。

4路网的设计方法介绍

在路网设计中所使用的方法主要有系统分析法、数理解析法以及经验调查法。其中系统分析法在经济发达国家的应用频率相对比较大，主要用于路网规划以及交通规划方面，它的应用范围相对也比较大。数理解析法又可以划分为渐近优解法以及干道方向法等等。在一定范围之内，这种方法的价值相对比较大，但是也存在着一定的缺点，主要表现的整体优化以及系统分析方面。经验分析法是由于实际的需求，通过专家构思以及集体共同进行决议和献策，从而进行调查研究以及预测，这种方法科学依据相对比较欠缺，同时也没有足够的定量分析，并且由于受到个人基础资料以及经验的限制，从而导致结果不够精细，通常仅仅限于较短时间内的修建计划，并且随机性也比较大，很难将系统化以及规范化得以真正的实现。

5公路网规划评价分析

通常情况下，可以从技术、经济以及社会对于公路网进行评价。技术方面的评价主要就是对于实施方案以后的使用质量进行揭示，对于规划方案的技术可行性以及合理性进行相应的评价。经济评价是评价工作当中的重要内容，它是利用规划公路来分析整体的经济效益，可以进一步的分为间接和直接经济效益。间接经济效益指的就是建设造成公路以后对于区域社会经济发展的一种间接受益程度，比如说增加税收等等，而直接经济收益则是建设公路以后，交通事故的降低、运输成本的节约以及线路的便捷性等等而带来的效益。社会评价则是公路对于区域当中社会发展的影响以及作用进行分析，主要包含有文物保护条件改善、自然资源的开发利用以及环境保护的建设，同时也包含有对文化、经济以及政治等等方面的影响。

6结语

综上所述，公路网规划设计是进行公路建设的前期工作，它对于公路建设具有极其重要的作用。本文主要对公路网规划程序以及设计的目的和意义进行了简要的论述，并对交通量预测方法、路网规划设计方法以及路网规划的评价进行了重点的介绍，希望本文的写作能为该领域的工作人员提供必要的参考借鉴，并在以后的工作中对公路网规划设计方法进行更加深入的研究，从而推动我国公路建设更快更好的发展。

参考文献

[1]过秀成，胡斌，陈凤军.农村公路网规划布局设计方法探讨[J].公路交通科技，2002，02：138~141.[2]顾保南，庄少勤.动态公路网规划方案设计与评价方法研究[J].上海铁道大学学报，1996，01：42~48.[3]赵瑞瑞，周城.城镇化进程中的农村公路网布局规划方法分析探讨[J].科技与企业，2014，07：261.

第五篇：论文研究方法

研究方法

因农产品流通研究涉及环节众多、需要从多角度、多方位着手、综合探究，单凭某一种理论视角无法洞察所有,所以本文采用了多学科相交叉的方法、应

用了新制度经济学、现代产业经济学等学科理论、并结合图形和案例等工具对

农产品流通模式进行了系统的研究。具体方法如下:

(1)文献研究法

主要体现在该文的文献综述部分,通过对先辈研究成果的大量阅读、整理、归纳,了解了迄今为止有关的研究范围、研究角度、研究方法、研究成果以及

未覆盖的研究方面和未深化的研究分支,以上都对本篇论文的研究内容起了指

导作用。

(2)逻辑推演法

本文是以“依据现实背景和文献查阅基础上提出命题一对中国农产品流通

模式的现状分析和与国外模式的比较下找出问题所在--引进相关理论创新农

产品流通模式--提出有效政策建议”的逻辑结构框架展开的研究,符合命题的

内在逻辑关系。

(3)规范分析与实证分析相结合

本文解释了农产品价格上涨的一个重要原因--流通成本过高;阐述了我国

现有农产品流通模式对生产者(农民)和消费者(市民)造成的影响;分析了

影响农产品流通成本的制度因素和市场因素。以上结合相应的统计数据和分析

工具都回答了经济学中“是什么”的问题,也正是实证分析的体现。除此之外，本文还致力于创新一个适用中国的农产品流通的新模式并最后给出相应的政

策建议,这也是回答了经济学中“应该是什么”的问题一正是规范分析的所在。5

(4)定性分析和定量分析相结合

文章在探索创新农产品流通新模式的过程中,不仅需要有定性分析,包括

从现有模式到创新模式的改进分析、创新模式的可行性分析等,还需要收集大

量数据、实例作为论据,对新模式的合理性进行评估的定量分析。

(5)多种学科相交叉的方法

前面己经提到:本文引入了新制度经济学的交易费用理论和现代产业经济

学的SCP范式来分别针对如何降低农产品流通成本和如何构建农产品流通新

模式做了研究,并且,本文相关研究也应用到了统计学和计量经济学的方法。

因此,各种学科在此再也不能独自发挥功效了。