CN113031621A - 一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统 - Google Patents

一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113031621A
CN113031621A CN202110297503.XA CN202110297503A CN113031621A CN 113031621 A CN113031621 A CN 113031621A CN 202110297503 A CN202110297503 A CN 202110297503A CN 113031621 A CN113031621 A CN 113031621A
Authority
CN
China
Prior art keywords
path
crane
path planning
window
potential field
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110297503.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113031621B (zh
Inventor
刘国良
蒋同磊
陈惠力
刘甜甜
田国会
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong University
Original Assignee
Shandong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202110297503.XA priority Critical patent/CN113031621B/zh
Publication of CN113031621A publication Critical patent/CN113031621A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113031621B publication Critical patent/CN113031621B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control And Safety Of Cranes (AREA)

Abstract

本发明公开了一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统，其技术方案为：根据起重机运行速度划定实时路径规划动态范围窗口，获取窗口内障碍物的速度和位置信息，建立障碍物排斥力势场；获取目的点位置，将起重机位置到目的点连线与窗口边界作为局部目的点，建立吸引力势场；将排斥力场和吸引力场相加得到合势场，自起重机位置进行邻域搜索，得到受势场力最小路径；对路径做平滑处理，并将其作为参考轨迹输入模型预测控制器，完成局部路径规划；重复局部路径规划，直至目的点进入窗口；将目的点作为目标点，完成安全避障路径规划任务。本发明可以实时建立起重机危险区域范围内的运动势场，对于不同运动状态的障碍物，实时规划有效的安全避障路径。

Description

一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统
技术领域
本发明涉及危险空间避障路径规划技术领域，尤其涉及一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统。
背景技术
随着工业的快速发展，桥式起重机在现代化生产过程中扮演越来越重要的角色，因此对桥式起重机控制过程中的危险空间避障路径规划的要求也越来越高。
目前大部分工厂都是通过工作人员来操作桥式起重机搬运物体，对于搬运路径上可能存在的障碍物，传统的方式大多通过工作人员手动控制避障，或针对固定障碍规划避障路线。工作人员手动操作有时可能会因为工作人员的操作能力不足导致避障效果差，甚至发生碰撞，而固定障碍路径规划对于工厂中存在的其他移动设备，无法实现有效的避障路径规划。同时，在避障过程中，传统的方法在避障运行的同时，无法对负载的摇摆进行有效的抑制，极大增加了负载与障碍物的碰撞几率。因此，传统方法在工厂实际工作工程中，无法确保对复杂障碍的有效避障。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统，可以实时建立起重机危险区域范围内的运动势场，对于不同运动状态的障碍物，实时规划有效的安全避障路径，并在运动过程中抑制了负载的摆动。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
第一方面，本发明的实施例提供了一种桥式起重机安全避障路径规划方法，包括：
根据起重机运行速度划定实时路径规划动态范围窗口，获取窗口内障碍物的速度和位置信息，建立障碍物排斥力势场；
获取目的点位置，将起重机位置到目的点连线与窗口边界作为局部目的点，建立吸引力势场；
将排斥力场和吸引力场相加得到合势场，自起重机位置进行邻域搜索，得到受势场力最小的路径；
对所述路径做平滑处理，并将其作为参考轨迹输入模型预测控制器中，完成局部路径规划任务；
重复局部路径规划任务，直至目的点进入窗口；将目的点作为目标点，完成安全避障路径规划任务。
作为进一步的实现方式，所述动态范围窗口的半径是与运行速度相关的函数d＝f(v)，参数d的测算基于实时速度的刹车距离。
作为进一步的实现方式，对于不同速度测算对应的无摇摆刹车距离，采用线性规划的方式得到对应关系d＝f(v)。
作为进一步的实现方式，障碍物的排斥力势场可以被表示为Uo＝a·e-bP,
其中，a为排斥力势场系数，b为障碍物势场影响范围系数；P为障碍物与桥式起重机之间的直线相对距离。
作为进一步的实现方式，对于窗口内局部目的点(xt，yt)，
局部吸引力势场表示为
Figure BDA0002984886650000031
其中s为吸引力势场系数，x0表示起重机行进方向的位置，y0表示起重机侧向的位置。
作为进一步的实现方式，提取受势场力最小路径的x,y两个方向的轨迹。
作为进一步的实现方式，取路径轨迹中最远点，将该点做轨迹平滑处理。
第二方面，本发明实施例还提供了一种桥式起重机安全避障路径规划系统，包括：
排斥力势场建立模块，被配置为：根据起重机运行速度划定实时路径规划动态范围窗口，获取窗口内障碍物的速度和位置信息，建立障碍物排斥力势场；
吸引力势场建立模块，被配置为：获取目的点位置，将起重机位置到目的点连线与窗口边界作为局部目的点，建立吸引力势场；
受势场力最小路径获取模块，被配置为：将排斥力场和吸引力场相加得到合势场，自起重机位置进行邻域搜索，得到受势场力最小的路径；
局部路径规划任务完成模块，被配置为：对所述路径做平滑处理，并将其作为参考轨迹输入模型预测控制器中，完成局部路径规划任务；
安全避障路径规划任务模块，被配置为：重复局部路径规划任务，直至目的点进入窗口；将目的点作为目标点，完成安全避障路径规划任务。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法。
上述本发明的实施例的有益效果如下：
(1)本发明的一个或多个实施方式实现了桥式起重机的运行路径规划，根据起重机运行速度、防摇刹车距离离线学习得到不同速度下的刹车距离，以此刹车距离为半径实时路径规划动态范围窗口，最大程度保证了在桥式起重机可以在防摇刹车距离内规划出避障路径，保证了起重机运行过程中的安全，实现了在运行过程中对于运行路径上的不同运动状态的障碍物的安全避障路径规划功能，通过建立改进的障碍物人工势场，可以实时改变障碍物势场的影响半径，在距离障碍物较远时可以忽略障碍对起重机运行的影响，确保起重机最大可能的直线运行，不产生多余的侧向运行以防止负载摇摆，由此使桥式起重机可以产生最优避障路径。
(2)本发明的一个或多个实施方式在路径规划时，将桥式起重机的搬运物体的防摇性放在首要指标，在保障防摇指标后可以有效避免负载在改变运行路径时因摇摆造成的碰撞损失。桥式起重机的自主避障路径规划可以有效降低操作员工的技术难度，也为安全操作提供了一层重要的保障。同时降低了桥式起重机的操作难度，提高了运输效率，降低了劳动力成本。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明根据一个或多个实施方式的流程图；
图2是本发明根据一个或多个实施方式的MPC控制方案流程图；
图3(a)-图3(c)是本发明根据一个或多个实施方式的人工势场图；
图4是本发明根据一个或多个实施方式的轨迹平滑处理数据图；
图5(a)-图5(d)是本发明根据一个或多个实施方式的效果示意图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一：
本实施例提供了一种桥式起重机安全避障路径规划方法，如图1所示，包括：
根据起重机运行速度划定实时路径规划动态范围窗口，获取窗口内障碍物的速度和位置信息，建立障碍物排斥力势场；
获取目的点位置，将起重机位置到目的点连线与窗口边界作为局部目的点，建立吸引力势场；
将排斥力场和吸引力场相加得到合势场，自起重机位置进行邻域搜索，得到受势场力最小的路径；
对所述路径做平滑处理，并将其作为参考轨迹输入模型预测控制器中，完成局部路径规划任务；
重复局部路径规划任务，直至目的点进入窗口；将目的点作为目标点，完成安全避障路径规划任务。
具体包括以下步骤：
(1)根据起重机运行速度、刹车距离实时路径规划动态范围窗口，获取窗口内障碍物的速度和位置信息，建立障碍物排斥力势场。
进一步的，动态范围窗口半径是与运行速度相关的函数d＝f(v)，参数d的测算基于实时速度的刹车距离。对于不同速度测算对应的无摇摆刹车距离，采用线性规划的方式得到对应关系d＝f(v)，即：
对于窗口内障碍物，其运动状态为(vdx，vdy，xd，yd)，其中vdx表示障碍物行进方向(x方向)速度，vdy表示障碍物侧向(y方向)速度，xd表示障碍物行进方向(x方向)的位置，yd表示障碍物侧向(y方向)的位置；起重机运动状态为(v0x，v0y，x0，y0)，其中v0x表示起重机行进方向(x方向)速度，v0y表示起重机侧向(y方向)速度，x0表示起重机行进方向(x方向)的位置，y0表示起重机侧向(y方向)的位置，系统的控制周期为T。
此时该障碍物的排斥力势场表示为：Uo＝a·e-bP；其中，a为排斥力势场系数，b为障碍物势场影响范围系数；
Figure BDA0002984886650000061
为障碍物与桥式起重机之间的直线相对距离，Xd＝zd+vdx·T，X0＝x0+v0x·T，Yd＝yd+vdy·T,Y0＝y0+v0y·T，为实时变化的x，y方向位置。
随着障碍物和起重机状态不断被采集更新，排斥力势场也随之更新。在本实施例中，对于速度为1.2m/s，位置在(4，4)m障碍物，其排斥力势场如图3(a)所示。
(2)获取目的点位置，建立吸引力势场。
目的点为(xa，ya)，则对于窗口内局部目的点(xt，yt)，其中xt＝xa-d，yt＝ya-d。
此时，局部吸引力势场表示为
Figure BDA0002984886650000071
其中s为吸引力势场系数。
在本实施例中，对于局部目的点(0，1)m，其吸引力势场如图3(b)所示。
(3)得到合势场，计算得出受势场力最小的路径。
将计算好的吸引力势场Ut和排斥力势场Uo相加，得到合力势场U，如图3(c)所示。根据得到的合力势场使用邻域搜索得到窗口内局部运动路径，提取出该路径的(x，y)两个方向的轨迹。
(4)路径做平滑处理，后作为参考轨迹输入到模型预测控制器。图2为MPC(ModelPredictive Control)控制方案流程图。
取路径轨迹中最远点，将该点做轨迹平滑处理，即
Figure BDA0002984886650000072
其中C∈(0，1)决定轨迹终点与目的地点的逼近程度，λ决定轨迹的密集程度，k代表轨迹迭代次数。将轨迹作为参考轨迹输入模型预测控制器中，得到一次起重机运动控制量。平滑处理后x轴轨迹如图4所示。
(5)重复步骤(1)-(4)，至目的点进入窗口，将目的点作为目标点，完成起重机安全避障路径规划，即(xt，yt)≤0时，使(xt，yt)＝(xa，ya)，完成最后路径规划。
本实施例实现了在运行过程中，对于运行路径不同的运动状态的障碍物安全避障路径规划功能，通过实时规划桥式起重机运行路径，避免了工厂中由于其他运动设施或工人与起重机负载可能产生的碰撞问题。
在实时路径规划时，将桥式起重机的搬运物体的防摇性放在首要指标，在保障防摇指标后可以有效避免负载在改变运行路径时因摇摆造成的碰撞损失。
本实施例利用图5(a)-图5(d)动图截取得到的图片来表示天车运行目的地为(0，2)m，障碍物初始位置(-0.44，1)m，速度为1.2m/s，4个不同时刻的局部路径规划。圆形范围内为局部路径规划窗口，其大小随着起重机运行的速度变化而变化。实心圆形表示障碍物及其膨胀范围，对于障碍物而言，不考虑其实际形状，对其统一进行圆形膨胀处理。
从图5(a)-图5(d)可以看出，桥式起重机的安全路径规划算法可以有效降低操作员工的技术难度，也为厂内安全提供了一层重要的保障。同时降低了桥式起重机的操作难度，提高了运输效率，降低了劳动力成本。
实施例二：
本实施例提供了一种桥式起重机安全避障路径规划系统，包括：
排斥力势场建立模块，被配置为：根据起重机运行速度划定实时路径规划动态范围窗口，获取窗口内障碍物的速度和位置信息，建立障碍物排斥力势场；
吸引力势场建立模块，被配置为：获取目的点位置，将起重机位置到目的点连线与窗口边界作为局部目的点，建立吸引力势场；
受势场力最小路径获取模块，被配置为：将排斥力场和吸引力场相加得到合势场，自起重机位置进行邻域搜索，得到受势场力最小的路径；
局部路径规划任务完成模块，被配置为：对所述路径做平滑处理，并将其作为参考轨迹输入模型预测控制器中，完成局部路径规划任务；
安全避障路径规划任务模块，被配置为：重复局部路径规划任务，直至目的点进入窗口；将目的点作为目标点，完成安全避障路径规划任务。
实施例三：
本实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例一所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法。
实施例四：
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例一所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法。
以上实施例二-四中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。
本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种桥式起重机安全避障路径规划方法，其特征在于，包括：
根据起重机运行速度划定实时路径规划动态范围窗口，获取窗口内障碍物的速度和位置信息，建立障碍物排斥力势场；
获取目的点位置，将起重机位置到目的点连线与窗口边界作为局部目的点，建立吸引力势场；
将排斥力场和吸引力场相加得到合势场，自起重机位置进行邻域搜索，得到受势场力最小的路径；
对所述路径做平滑处理，并将其作为参考轨迹输入模型预测控制器中，完成局部路径规划任务；
重复局部路径规划任务，直至目的点进入窗口；将目的点作为目标点，完成安全避障路径规划任务。
2.根据权利要求1所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法，其特征在于，所述动态范围窗口的半径是与运行速度相关的函数d＝f(v)，参数d的测算基于实时速度的刹车距离。
3.根据权利要求2所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法，其特征在于，对于不同速度测算对应的无摇摆刹车距离，采用线性规划的方式得到对应关系d＝f(v)。
4.根据权利要求3所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法，其特征在于，障碍物的排斥力势场可以被表示为Uo＝a·e-bP,
其中，a为排斥力势场系数，b为障碍物势场影响范围系数；P为障碍物与桥式起重机之间的直线相对距离。
5.根据权利要求1所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法，其特征在于，对于窗口内局部目的点(xt，yt)，
局部吸引力势场表示为
Figure FDA0002984886640000021
其中s为吸引力势场系数，x0表示起重机行进方向的位置，y0表示起重机侧向的位置。
6.根据权利要求1所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法，其特征在于，提取受势场力最小路径的x,y两个方向的轨迹。
7.根据权利要求1所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法，其特征在于，取路径轨迹中最远点，将该点做轨迹平滑处理。
8.一种桥式起重机安全避障路径规划系统，其特征在于，包括：
排斥力势场建立模块，被配置为：根据起重机运行速度划定实时路径规划动态范围窗口，获取窗口内障碍物的速度和位置信息，建立障碍物排斥力势场；
吸引力势场建立模块，被配置为：获取目的点位置，将起重机位置到目的点连线与窗口边界作为局部目的点，建立吸引力势场；
受势场力最小路径获取模块，被配置为：将排斥力场和吸引力场相加得到合势场，自起重机位置进行邻域搜索，得到受势场力最小的路径；
局部路径规划任务完成模块，被配置为：对所述路径做平滑处理，并将其作为参考轨迹输入模型预测控制器中，完成局部路径规划任务；
安全避障路径规划任务模块，被配置为：重复局部路径规划任务，直至目的点进入窗口；将目的点作为目标点，完成安全避障路径规划任务。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种桥式起重机安全避障路径规划方法。
CN202110297503.XA 2021-03-19 2021-03-19 一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统 Active CN113031621B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110297503.XA CN113031621B (zh) 2021-03-19 2021-03-19 一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110297503.XA CN113031621B (zh) 2021-03-19 2021-03-19 一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113031621A true CN113031621A (zh) 2021-06-25
CN113031621B CN113031621B (zh) 2022-06-07

Family

ID=76471910

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110297503.XA Active CN113031621B (zh) 2021-03-19 2021-03-19 一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113031621B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114200942A (zh) * 2021-12-13 2022-03-18 飞马智科信息技术股份有限公司 一种无人天车带防摇的全程速度规划控制与定位系统及方法
CN117093005A (zh) * 2023-10-16 2023-11-21 华东交通大学 一种智能汽车自主避障方法
CN117331306A (zh) * 2023-12-01 2024-01-02 山东黄海智能装备有限公司 一种用于洪灾救援艇的模型预测pid航向控制优化方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002362706A (ja) * 2001-06-08 2002-12-18 Murata Mach Ltd 搬送台車システム
CN105314544A (zh) * 2015-12-11 2016-02-10 中南大学 多障碍环境中塔机主动安全作业方法
CN106708054A (zh) * 2017-01-24 2017-05-24 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法
CN106927357A (zh) * 2017-03-03 2017-07-07 合肥工业大学 塔式起重机吊钩安全状态监控装置及控制方法
CN109163728A (zh) * 2018-10-31 2019-01-08 山东大学 一种动态环境避障方法、控制器及机器人
CN111422740A (zh) * 2020-03-24 2020-07-17 苏州西弗智能科技有限公司 一种基于防摇的桥式起重机路径规划方法和装置
CN111708356A (zh) * 2019-03-02 2020-09-25 周口师范学院 一种起重机自动规划路径系统与方法
CN112379672A (zh) * 2020-11-24 2021-02-19 浙大宁波理工学院 一种基于改进人工势场的智能无人船路径规划方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002362706A (ja) * 2001-06-08 2002-12-18 Murata Mach Ltd 搬送台車システム
CN105314544A (zh) * 2015-12-11 2016-02-10 中南大学 多障碍环境中塔机主动安全作业方法
CN106708054A (zh) * 2017-01-24 2017-05-24 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 结合地图栅格与势场法避障的巡检机器人路径规划方法
CN106927357A (zh) * 2017-03-03 2017-07-07 合肥工业大学 塔式起重机吊钩安全状态监控装置及控制方法
CN109163728A (zh) * 2018-10-31 2019-01-08 山东大学 一种动态环境避障方法、控制器及机器人
CN111708356A (zh) * 2019-03-02 2020-09-25 周口师范学院 一种起重机自动规划路径系统与方法
CN111422740A (zh) * 2020-03-24 2020-07-17 苏州西弗智能科技有限公司 一种基于防摇的桥式起重机路径规划方法和装置
CN112379672A (zh) * 2020-11-24 2021-02-19 浙大宁波理工学院 一种基于改进人工势场的智能无人船路径规划方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIU GUOLIANG: "Adaptive Safe Distance Prediction Using MPC for Bridge Cranes Considering Anti-Swing", 《2020 CHINESE AUTOMATION CONGRESS (CAC)》 *
刘国良: "基于深度学习的视觉SLAM综述", 《机器人》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114200942A (zh) * 2021-12-13 2022-03-18 飞马智科信息技术股份有限公司 一种无人天车带防摇的全程速度规划控制与定位系统及方法
CN114200942B (zh) * 2021-12-13 2024-04-05 宝信软件(安徽)股份有限公司 一种无人天车带防摇的全程速度规划控制与定位系统及方法
CN117093005A (zh) * 2023-10-16 2023-11-21 华东交通大学 一种智能汽车自主避障方法
CN117093005B (zh) * 2023-10-16 2024-01-30 华东交通大学 一种智能汽车自主避障方法
CN117331306A (zh) * 2023-12-01 2024-01-02 山东黄海智能装备有限公司 一种用于洪灾救援艇的模型预测pid航向控制优化方法
CN117331306B (zh) * 2023-12-01 2024-01-30 山东黄海智能装备有限公司 一种用于洪灾救援艇的模型预测pid航向控制优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113031621B (zh) 2022-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113031621B (zh) 一种桥式起重机安全避障路径规划方法及系统
Stahl et al. Multilayer graph-based trajectory planning for race vehicles in dynamic scenarios
CN108153310B (zh) 一种基于人类行为模拟的移动机器人实时运动规划方法
CN111830979B (zh) 一种轨迹优化方法和装置
CN103324196A (zh) 基于模糊逻辑的多机器人路径规划与协调避碰方法
Li et al. A mobile robot path planning algorithm based on improved A* algorithm and dynamic window approach
CN105806345A (zh) 一种用于变电站巡检机器人激光导航的初始化定位方法
CN106020197A (zh) 一种基于势能场的机器人路径跟踪算法
CN110162029A (zh) 一种基于规划路径的运动控制方法及装置、机器人
CN110146087B (zh) 一种基于动态规划思想的船舶路径规划方法
Yang et al. Smooth trajectory planning along Bezier curve for mobile robots with velocity constraints
Gao et al. Multi-mobile robot autonomous navigation system for intelligent logistics
CN110561420A (zh) 臂型面约束柔性机器人轨迹规划方法及装置
CN111578926A (zh) 一种基于自动驾驶平台的地图生成与导航避障的方法
CN114442630B (zh) 一种基于强化学习和模型预测的智能车规划控制方法
CN114771551A (zh) 自动驾驶车辆轨迹规划方法、装置和自动驾驶车辆
Zhang et al. Structured road-oriented motion planning and tracking framework for active collision avoidance of autonomous vehicles
Bulsara et al. Obstacle avoidance using model predictive control: An implementation and validation study using scaled vehicles
CN116872212A (zh) 一种基于A-Star算法和改进人工势场法的双机械臂避障规划方法
Allou et al. A Comparative Study of PID-PSO and Fuzzy Controller for Path Tracking Control of Autonomous Ground Vehicles.
Dang Autonomous mobile robot path planning based on enhanced A* algorithm integrating with time elastic band
Meng et al. A navigation framework for mobile robots with 3D LiDAR and monocular camera
Farrage et al. Trajectory generation of rotary cranes based on A* algorithm and time-optimization for obstacle avoidance and load-sway suppression
Zhu et al. Visual path tracking control for park scene
CN112762923A (zh) 一种3d点云地图更新方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant