路径规划
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路径规划范文第1篇
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.21.135
0 前言
移动机器人的实现涉及自动控制、智能、机械等多种学科。它通常被应用在医疗领域、工业领域等方面。从整体角度来讲，移动机器人的应用促进了生产效率的显著提升。路径规划技术是移动机器人的关键技术之一，研究该技术具有一定的现实意义。
1 路径规划技术的作用
将路径规划技术应用在移动机器人中，能够产生的作用主要包含以下几种：
（1）运动方面。路径规划技术的主要作用是其能够保证移动机器人完成从起点到终点的运动。（2）障碍物方面。设计移动机器人的最终目的是将其应用在实际环境中，在实际环境下，移动机器人的运行路线中可能存在一定数量的障碍物，为了保证最终目的地的顺利达到，需要利用路径规划技术实现对障碍物的有效避开[1]。（3）运行轨迹方面。对于移动机器人而言，除了实现障碍物躲避、达到最终目的地这两种作用之外，应用路径规划技术还可以产生一定的优化运行轨迹作用。在移动机器人的使用过程中，在路径规划技术的作用下，机器人可以完成对最佳运行路线的判断，进而更好地完成相应任务。
2 移动机器人路径规划技术综述
移动机器人的路径规划技术主要包含以下几种：
2.1 局部路径规划方面
在局部路径规划方面，能够被应用在移动机器人中的技术主要包含以下几种：
（1）神经网络路径规划技术。从本质上讲，可以将移动机器人的路径规划看成是空间到行为空间感知过程的一种映射，因此，可以利用神经网络的方式将其表现出来。就神经网络路径规划技术而言，首先需要将相关传感器数据当成网络输入，并将网络输出看成是某固定场合中期望运动方向角增量。在这种情况下，原始样本集则可以用不同选定位置对应的数据代替。为了保证样本集数据的有效性，需要将原始样本集中的冲突样本数据以及重复样本数据剔除掉。对最终样本集应用模糊规则，实现神经网络的有效训练。当典型样本学习完成之后，移动机器人对规则的掌握水平发生了显著提升，进而使得移动机器人在产生智能性能的基础上，顺利完成相应运动[2]。
（2）人工势场路径规划技术。这种规划技术是指，将移动机器人在实际环境中的运动过程当成其在虚拟人工受力场中的一种运动。在虚拟人工受力场中，目标终点会对移动机器人产生一定的引力，而该受力场中的障碍物则会对其产生一定的斥力。在某固定算法的作用下，这两种不同的作用力会产生相应的势，进而形成势场。当移动机器人在该场中运动时，势场中的抽象力会作用在移动机器人上，使得其完成对障碍物的有效避开。在人工势场路径规划技术的实际应用过程中，由于结构简单等因素的影响，移动机器人在到达终点之前可能会停留在局部最优点位置上。对此，需要从数学的角度出发，对势场方程进行重新定义，通过这种方式排除势场中的局部极值，继而保证移动机器人运动的顺利进行[3]。
（3）遗传路径规划技术。这种路径规划技术建立在自然遗传机制等理论的基础上。这种技术通过变异、选择以及交叉对控制机构的正确计算程序进行合理编制，进而实现数学方式基础上生物进化过程的合理模拟。当移动机器人的适应度函数为正数时，允许适应度函数具有不连续或不可导特点。由于这种路径规划技术不涉及梯度信息，因此其能够更好地解决移动机器人在实际运动过程中遇到的问题。遗传路径规划技术的应用优势在于，它能够实现跟踪与规划的同时进行，因此，遗传路径规划技术通常被应用在具有时变特点的未知环境中。
2.2 全局路径规划方面
在该方面，可以被应用在移动机器人中的技术主要包含以下几种：
（1）栅格路径规划技术。这种技术是指，在将实际工作环境分成许多包含二值信息的网格单元的基础上，应用优化算法完成最佳路径的规划搜索。在这种规划技术中，其网格单元通常是由八叉树或者四叉树的方式表示出来。在该技术的应用中，栅格的作用是完成相关环境信息的记录。如果栅格中某位置的累计值相对较低，代表移动机器人可以从该位置通过；如果栅格中某个位置的累计值相对较高，则表示该位置存在障碍物，此时，移动机器人需要利用优化算法将该障碍物避开[4]。
（2）可视图路径规划技术。这种路径规划技术是指，将整个移动机器人看成一个点，然后分别将其与障碍物以及目标终点连接起来，上述连线要求为保证所连直线不会碰触障碍物。当所有连线都连完之后，即完成了一整张可视图。在该可视图中，由于起点到目标终点之间的连线都不涉及障碍物，因此上述所有连线都属于有效直线。在这种情况下，需要解决的问题主要是从这些连线中找出一条距离最短的连线。对此，需要应用优化算法将可视图中距离较长的连线删除，这种处理方式能够有效提升移动机器人的搜索时间。
（3）拓扑路径规划技术。这种规划技术是指，将移动机器人的移动范围，即规划区域分成多个具有拓扑特征的子空间，然后利用不同子空间之间的连通性完成拓扑网络的构建。当该网络构建完成后，直接从网络中找出能够使得机器人顺利从起点移动到终点的拓扑路径，将所得的拓扑路径作为参考依据完成几何路径的计算。这种规划技术的劣势主要表现为其拓扑网络的构建过程较为复杂。但这种规划技术可以实现移动机器人搜索空间的有效缩小[5]。
3 结论
路径规划技术主要分为局部规划和全局规划两方面。这两方面分别包含人工势场路径规划技术以及神经网络路径规划技术等。应用这些规划技术之后，移动机器人可以在避开障碍物的基础上，顺利完成起点到终点最优运行轨迹的运动。
参考文献：
[1]朱大奇，颜明重.移动机器人路径规划技术综述[J].控制与决策，2010（07）：961-967.
[2]张捍东，郑睿，岑豫皖.移动机器人路径规划技术的现状与展望[J].系统仿真学报，2005（02）：439-443.
[3]鲍庆勇，李舜酩，沈`，门秀花.自主移动机器人局部路径规划综述[J].传感器与微系统，2009（09）：1-4+11.
[4]孔峰，陶金，谢超平.移动机器人路径规划技术研究[J].广西工学院学报，2009（04）：70-74.
路径规划范文第2篇
关键词：企业物资；配送；车辆路径问题；路径规划；里程节约法
一、前言
随着信息技术在现代企业中的广泛应用和高速发展，企业信息化程度大幅提高，企业的许多革命性的创新成果得益于此。在激烈的市场竞争中，仓储配送和信息技术的有机结合为企业带来了新的机遇，建设智慧仓储网络的理念应运而生。而配送作为衔接各个物流节点的关键流程，使仓储网络形成为一个系统性的整体，保证了物资的正常供应。优化配送车辆路径能提高配送效率，降低配送成本，并提升配送准确性。
物资公司作为公司的专业分公司，负责管理在上海区域所有工程及运维检修物资的供应。工程项目物资的供应分为供应商直送现场和仓库供应现场两种类型。其中，供应商直送现场为一次配送，关键点在于供应计划与供应商的有效衔接与调度协同；而利用公司仓储配送网络，通过中心库向各周转库配送以供应现场物资需求的过程为二次配送。合理二次配送车辆路径规划与实施，能提高后续工程建设、运维检修及应急抢修的需求响应速度，增强物资供应的计划性和准确性，可有效提升物资供应管理水平。
二、车辆路径问题定义
车辆路径问题是指存在几个物资需求方，各有一定数量的物资需求，由一个配送中心提供物资，并安排一个车队配送物资。为此需要规划合理的行车路线以使他们的物资需求得到满足，且能在一定的约束条件下，达到路程最短或耗时最少的目标。
公司有十二个周转库，当周转库内某种物资数量低于安全库存时，由中心库提供物资进行补库。由于工程项目对响应速度要求较高，当需要对多个周转库进行补库时，必须综合周转库的地理位置、物资需求量、车辆的运载量、配送次数等，设计出合理的车辆配送路径。
三、配送路径规划意义
1.避免交叉运输
中心库车辆配送路径规划，将原先零散配送的物资进行整合后，以合理的配送路径集中配送，避免了交叉运输的情况，缩短了总配送距离，降低了运输成本。
2.推进节能环保
车辆配送路径优化在满足各周转库的物资需求的前提下，以缩短配送车辆的总行驶距离为目标，能提高能源利用效率，推动公司更积极地承担节能环保的社会责任。
四、配送路径规划过程
1.组织结构
物资公司仓储配送网络包括了集中的物资调配中心、一个中心库以及十二个周转库。
（1）物资调配中心作为信息汇集、指令的中心，实时获取中心库和周转库内库存物资数量、物资需求数量等信息，并根据这些信息判断是否需要补库。
（2）如果周转库需要补库，物资调配中心发送补库指令给中心库。
（3）中心库综合需补库的周转库数量、地理位置及物资需求量等，规划所需的车辆数、配送路径等信息，将物资配送至周转库。
2.车辆路径问题描述
对于物资仓储配送网络，配送车辆路径问题可以描述为，十二个周转库的位置固定且各有一定的需求量，中心库用多辆载重量固定的汽车进行配送，要求合理安排汽车路线以使总距离最短，并能满足以下条件：
（1）每个周转库的物资需求到能满足；
（2）每个周转库的物资必须由尽可能少的车辆配送，例如在周转库的需求能由一辆汽车满足的情况下，必须只由一辆汽车配送；
（3）每条配送路径上各周转库的需求量总和不能超过汽车载重量。
3.车辆路径规划
将中心库及十二个周转库构成的13个的节点两两连线，共有C132=78种组合，即这13个仓库中任意两个仓库间的路径共计78条。利用Google、百度等电子地图软件，将两个仓库分别作为起点和终点，搜索出这78条路线以及之间的行驶距离。以字母O表示中心库，字母A至L表示十二个周转库。当有多个周转库需要补库时，配送路径确定步骤如下：
（1）确定各个周转库需要的物资数量；
（2）与汽车载重量进行比较，确定需要的汽车数量；
（3）根据各周转库的需求量，运用里程节约法，就近的仓库由同一汽车配送，同时避免交叉运输的情况，形成配送路径；
（4）根据实时路况，对配送路径进行一定调整，避免高峰期路段拥堵导致无法及时配送。
由于从实际情况考虑，为减少最后配送到的几个仓库的等待时间，在12个周转库中按地理位置分为两块区域，在郊环附近的7个仓库为一个配送区域，郊环线以内的4个仓库和崇明区域为一个配送区域。
以郊环线附近7个仓库的配送为例，如下图所示，每汽车载重量为5吨，A至G共7个周转库需中心库O配送物资，直线上的数字为距离，括号内的为对应的周转库的物资需求量。
4.路径信息
配送路径规划完毕后，将行车路线信息给对应的汽车司机。车辆出发后，利用短信在途跟踪获取车辆实时的位置信息，并将实时路况信息传递给司机，减少因交通拥堵造成的配送延误。
五、结语
本文综合各周转库地理位置、需求数量、汽车运载量等方面，运用里程节约法规划出车辆配送路径。车辆配送路径规划将对原先粗放式的配送方式进行优化，积极配合政府及上级公司对节能环保提出的要求，在满足各仓库需求的前提下缩短总配送距离，提高物资配送效率，降低配送成本。物资公司后续将逐步加强自动化和信息化建设，推进仓储网络各类信息的实时共享、获取、分析和处理，运用先进信息技术提高配送准确性和效率效益，确保智慧仓储网络的配送脉络高效稳定，构建一个现代化、智慧化、特色化的仓储配送体系。
参考文献：
[1]张玲，王朝霞.物流配送路径优化的模型与求解[J].商场现代化，2006.11.
路径规划范文第3篇
[关键词]：动态环境 虚拟传感器 可回溯势场法 避障策略
1 引言
虚拟人导航的难题涉及到为达到它目标位置，执行动作（或规划）的方针。在执行期间，虚拟人必须对一些不可预见的事件（如障碍）以某种方式做出反应，使之仍然能够达到目标。虚拟人在进行导航的过程中，除了要保持运动的平稳性，还要能避免与静态或动态障碍物发生碰撞。
目前，对于虚拟人路径导航问题，业界已经研究出很多算法，由最开始的无障碍无检测的可回溯瞎子爬山法，到静态环境下进行障碍物检测的全局路径规划方法，这一领域正在逐步的走向成熟。但是，在动态复杂环境下避障路径规划还是一个研究的看点，因为我们的现实生活中所面对的往往都是动态环境。针对这一问题，本文采用了机器人领域中比较成熟人工势场法来对虚拟人进行实时的路径规划，并加入了虚拟传感器对虚拟场景的障碍物进行实时探测。
2 人工势场法
2.1传统的势场函数表示
人工势场法是将虚拟人运行空间模拟成一个有力存在的场地，把力分为引力和斥力。首先在虚拟人的运动空间中创建一个势场U，该势场由两部分组成：一个是引力场Ua，方向指向目标点；一个是斥力场Ur，方向指向障碍物。整个势场U是其引力部分和斥力部分的矢量叠加。势场函数的表示如下：
2.2.1建立势场模型。确定引力场和斥力场的正比例位置增益系数k和 瘙 ，斥力的影响距离ρ0，以及移动的步长，假设虚拟人是匀速运动的，确定虚拟人的起始位置X，按照具体的环境信息建立势场模型；
2.2.2根据建立的势场模型计算虚拟人的受力，利用公式（5）计算虚拟人的合力；
2.2.3虚拟人按合力的方向运动到下一点；
2.2.4判断虚拟人是否到达目标，如果到达则规划结束；如果没有到达则转（2）继续执行。
3可回溯的人工势场法
人工势场法的以其在数学描述上简洁、美观，便于低层的实时控制的优势，在实时避障中，得到了广泛应用。但是该方法同时存在容易陷入局部极小值造成死锁的缺点，即：在相近障碍物间不能发现路径；在狭窄通道中摆动；在障碍物前振荡；存在陷阱区域；当目标附近有障碍物时无法达到目标点。为了避免算法陷入局部极小值，实现了可回溯人工势场法。
可回溯的人工势场法思想是在传统势场法基础上添加了回溯条件，由于在进行路径规划时采用的是八叉树的存储结构，虚拟人的行走路径都被保存Close表的队列中，而Open表保存的是八叉树的第N层和第N-1层节点，所以在虚拟环境中出现上述的极值点时，虚拟人根据Close表中保存的节点来回溯到上一节点，再从Open表的优先队列中查找该节点的兄弟节点下一节点。
可回溯势场法的关键在于回溯条件，这里，我们设置回溯条件为：如果当前节点是初始节点，其斥力大于或等于引力，则转移路径；如果当前节点不是初始节点，其斥力大于或等于引力且无兄弟节点，则进行回溯。
4 结束语
根据人工势场法结构简单以及便于底层实时控制的优点，将其引入到虚拟场景中进行实时避障。通过对虚拟传感器的设计，实现了对障碍物的实时探测，协助虚拟人躲避障碍物。
路径规划范文第4篇
关键词：机器人路径规划算法
一、本文就常见的几种常见的路径规划算法及应用进行简单的探讨如下：
（一）遗传算法概念
遗传算法是根据达尔文的进化论，模拟自然选择的一种智能算法，“适者生存”是它的核心机制。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的。基于随机早期人口，根据的原则，优胜劣汰，适者生存，世代演化产生更好的人口大概。在每一代，根据问题域的个体适应度大小来选择个人，然后选定的个人在自然遗传学，遗传算子组合交叉和变异，产生代表性的解集的人口 。通过这些步骤，后生代种群比前代对于环境具有更好的适应性。人口最优个体解码后可作为近似最优解。
（二）遗传算法的特点
作为一种智能算法，遗传算法具有如下特点：①遗传算法在寻优过程中，只把适应度函数的值作为寻优判据。②遗传算法是由一个问题集合（种群）开始的，而不是从一个个体开始的。故而遗传算法的搜索面积很大，适合全局寻优。③遗传算法根据概率性的变换规则进行个体的优胜劣汰并推动种群的进化。④遗传算法具有隐含的并行性。⑤遗传算法具有自组织、自适应以及内在的学习性，同时遗传算法具有很强的容错能力。⑥遗传算法的基本思想简单。对于复杂的和非线性的问题具有良好的适应性。
（三）遗传算法的应用
遗传算法提供了一个整体框架地址复杂系统问题，它不依赖于俞特定领域的问题，问题的类型、 已是强的鲁棒性，所以广泛应用余许多科学： 功能优化遗传算法的经典应用，是遗传算法的性能评价的常见的例子，许多人建设的各种复杂的表格功能测试： 连续函数和离散函数，凸、 凹函数、 低维功能和高尺寸功能、 单式功能和更多峰值函数。一些非线性、 多模型、 多目标函数优化问题和其他优化方法很难解决，GA 你可以更好的结果。增加问题的规模，搜索空间的组合优化问题，将会迅速增加，有时的当前枚举方法和计算很难找到最佳的解决方案。实践证明，遗传算法、 组合优化问题的粒子非常有效。例如，已成功应用遗传算法解决旅行商问题、 背包问题、 装箱问题、 图形划分问题。此外，遗传算法的生产调度、 自动控制、 机器人技术、 图像处理和机器学习，人工生命，遗传编码，已获得广泛的应用。
二、蚁群算法及其应用
（一）蚁群算法概念
蚁群算法又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法。
（二）蚁群算法的特点
①蚁群算法是一种自组织算法。在早期的算法，单一的人工蚂蚁障碍找到求解算法，久而久之，通过信息作用的激素，人工蚂蚁进化将找到一些解决办法更接近最优的解决方案，它是无序到有序的过程。
②蚁群算法的并行算法是一种基本的。每个蚁群搜索进程独立的对方，只能通过信息素通讯。因此，蚁群算法可以看作是一种分布式的多智能体系统，它在问题空间搜索算法开始是一个独立的解决方案，不仅提高了可靠性，这使得该算法具有强的全局搜索能力。
③蚁群算法是一种积极的反馈的算法。从蚂蚁觅食中不难看到蚂蚁已设法找到最短路径的信息的过程取决于直接上的最短路径的积累，以及信息素的积累是一个积极的反馈过程。这种正反馈的过程进行初步的差距有不断扩大，并导致系统的最优解的方向发展。
④蚁群算法具有较强的鲁棒性。比较与其他算法、 蚁群算法、 初始对齐要求不高，外务大臣蚁群算法用于路由和搜索过程的初步结果不需要手动调整。第二，设立简单、 便于应用的蚁群算法求解组合优化问题的蚁群算法参数的殖民地，数目。
（三）蚁群算法应用
蚁群算法应用包括：二次分配问题、车间任务调度问题、车辆路线问题、机构同构判定问题、学习模糊规则问题、旅行社新旅游线路与旅行产品的制作等领域。
三、神经网络算法
（一）神经网络的概念
人工神经网络也被称为神经网络连接模式，它是一种动物模型，神经网络的行为特征，分布式并行处理算法的数学模型。网络依赖于复杂的系统，通过调整内部之间的联系，大量节点，以实现节能的目的，信息处理。
特征的神经网络模型的人工神经网络的主要网络连接拓扑，神经元的特点，学习规则。目前，近40种神经网络模型，其中有一个BP网络，传感器网络，自组织映射，神经，波尔兹曼机，自适应共振理论。系统的稳定性与联想记忆功能密切相关。
神经网络的应用
人工神经网络的非线性自适应信息处理能力，克服了传统人工智能方法的直觉，作为模型，语音识别，非结构化信息处理方面的缺陷，使神经网络专家系统，模式识别，智能控制，组合优化，预测等领域得到成功应用。人工神经网络和其他传统方法相结合，将促进人工智能和信息处理技术的发展。近年来，人工神经网络模拟人类认知方式更深入的发展，模糊系统，遗传算法，进化机制相结合，形成智能计算，人工智能，已成为一个重要的方向，在实际的应用开发。信息几何学应用于人工神经网络的研究，人工神经网络理论开辟了一条新的途径。
路径规划范文第5篇
[内容提要]文化旅游业是传统业态向新兴业态过渡的典型领域，文化旅游业的发展必将成为引领区域经济增长、区域环境改善的重要抓手。因此，文化旅游发展也将成为各级政府顶层设计的重要领域。文化旅游产业发展的顶层设计，短期应主抓“三项工作”，中期应打造“三大工程”，长期应注重“三大效应”。
[关 键 词]文化旅游；发展路径；规划
文化旅游产业是一种特殊的综合性产业，具有关联性高、涉及面广、辐射性大、带动性强等特点，因而成为当前经济发展中最具有活力的产业，也是全国各地政府部门与文化企业热衷的领域。
文化旅游产业规划需要顶层设计以宏观视角布局谋划。如果从时间线考虑产业的发展路径，依照惯例会划分为短期、中期、长期，每一段时期的长短并没有明确的时间界定标准，而是以达到某种结果而划分的。就文化旅游产业发展的顶层设计来说，笔者认为，短期应主抓“三项工作”，中期应打造“三大工程”，长期应注重“三大效应”。
一、短期的“三项工作”
一个城市或地区未来是否有发展文化旅游业的想法，必须着眼于本地区的实际。短期内必须要抓好以下三项工作：
（一）梳理工作。文化旅游产业必须要有资源支撑，这些支撑可以看作是“相对独立的旅游元素”。梳理工作的主旨在于将区域内具备发展潜力的旅游元素逐一挑选、甚至挖掘出来，摸清家底，形成清单，以备日后整体规划。
旅游资源的梳理工作应该注意一个重点领域――旅游元素的挖掘。民间有很多“深藏不露”的好去处，只因知名度低，人迹罕至，因此被人忽略忘记。如果这样的景点在一定程度上具备开发的条件，就必须从长远发展的角度加以重视。同时，在梳理的过程中也不能将目光集中在“自然风光”上，要兼顾甚至格外重视人文旅游元素，质朴的民风，奇特的民俗，古老的文化，绝版的传承……这些都是在未来存在发展可能的旅游元素，应该在最初的梳理工作中呈现出来。
（二）整合工作。区域内具备同一属性的旅游元素，应当在这一环节加以整合和归类。比如自然风光类中，就可以继续细分为山、水、林、花等等，如此划分的目的就是便于整合。将具备同一属性的旅游元素整合到一起就是设计旅游主题。用带有创意性的主题将相关元素关联起来，就形成了旅游项目。比如，某区域有ABCD四处山景，每年的春季，四个地方的山花相继开放，花期有交叉重叠，那么，由A到D的四个地方，就可以用诸如“观花之旅”的主题加以关联。这样，既延长了旅游路线，又带动了全境发展。
（三）优化工作。经过前期的梳理与整合，已经在域内形成了一系列具备发展条件的旅游项目，接下来，要对既有项目进行发展优化。一方面，要把有特色的项目打造成招牌项目、龙头项目和亮点项目，用这些“点”来带动“面”，形成牵动格局和引领效应；另一方面，要对发展不力项目进行改革和调整，做到扬长避短，突出优势。
短期内三项工作的根本目的是为区域内旅游产业发展筑牢基础。通过一个一个项目打造看得见摸得着的“文化范儿”，比如视觉冲击力、听觉追溯力、触觉感知力和味觉感染力等来让本地文化内涵外在化，底蕴直观化，这样才能最大程度吸引游客到此游览度假。因此，短期内发展文化旅游产业，目标就是利用上述直观力量来打造本地“非来不可的吸引力”，聚拢人气，发展旅游。
二、中期的“三项工程”
中期规划应当在短期的基础上侧重文化旅游产业的持久性发展，因此，中期内要重视如下三项工程：
（一）巩固工程。一个旅游项目的启动和运行需要较长时间的准备，需要较多部门的密切合作，可以说成功来之不易。而现实中很多旅游项目往往是昙花一现，也许借助某一次旅游节、一次大型活动将项目“推火”，但活动之后便销声匿迹，从人们视线中淡出。透过这一现象，我们能够看到旅游项目在持续发展问题上还存在惰性和黏性。由此可见，项目的巩固在旅游产业发展过程中是十分重要的。项目巩固不单要完善此前运作中存在的各项不足，还要着眼于未来进行有必要的前瞻性投入与策划。一个项目可以立在那里上百年风雨不动安如山，但围绕项目的思维却不能停滞不前，一旦停止思考，旅游产业便会下滑倒退，甚至被挤出市场。
具体而言，巩固工程细分为两大方面，三个环节――第一方面是供给方的巩固工程，这其中包含两个环节：一个是物化基础的巩固，比如基础设施的改善、硬件环境的改善、配套设施的改善等等；另一个环节是思维认识的巩固，比如发展理念的坚持与完善、运作模式的调整等等。第二方面是需求方的巩固工程，主要工作就在于市场维护环节。一是继续加大市场宣传，巩固市场空间；二是继续维护合作渠道，巩固项目辐射力；三是深入开展客户关系管理（CRM），增加游客对项目的忠诚度。
如果说短期内的准备工作决定了一个项目能不能走下去，那么中期内的巩固工程，则决定了一个项目能走多远。通过不断完善自身的软硬件，不断巩固企业（项目）与市场的关系，一个项目将越发成熟，从而激发游客“再来一次的冲动”，按照市场营销中的1：8：25的原理，市场规模和游客到访将持续增大，项目才可能越做越大。
（二）拓展工程。中期，旅游项目进入了稳定的发展阶段，可以考虑项目的进一步拓展。首先，是项目区域的地理空间拓展。原来的景区向四周扩大，增加景区空间和接纳能力，也有利于进一步添加新的旅游元素；其次是行业的拓展。由单一旅游项目，向综合型项目过渡。当前很多旅游项目都存在内容单一的问题，解决这样的问题，切实做到“四个转变”尤为重要――即，在产业发展上，从行业办旅游向全民兴旅游转变；在产业增长方式上，从单一的“门票经济”向整体的“产业经济”转变；在产业结构上，从单一型向融合型发展模式转变；在产业业态上，从观光游览向观光游览与休闲度假、研学、康体、养生、养老等模式并重转变。只有转变思维观念，才能够有效拓展。
（三）提升工程。巩固拓展两大工程，其落脚点在于项目的外在形式，而提升工程的落脚点则是在项目的内在底蕴。即，提升工程需要将该旅游项目上升到“文化引领”的高度。
对于文化旅游来说，旅游是“形”而文化是“神”。蕴含在旅游活动背后的文化，才是最具影响作用的“软实力”。各地区所拥有的景区、景点以及依托其建设起来的旅游项目，只是一种“文化旅游资源”，而非“文化软实力”。软实力是资源中的精华部分，是经过转化的资源。一般而言，文化软实力的实现需要得到“认同”，而认同的产生，则要经历“好奇―喜欢―欣赏―认同”这一步骤。而做到“认同”则必须通过文化引领来实现。
让游客通过一个旅游项目认同一个地域的文化，其实是一个相对复杂的过程，这要求旅游项目的策划者要熟悉当地的文化亮点，挖掘项目的文化价值。比如一个项目无论名称、主体景观都与龙相关，那么上升到文化引领的层面，则需策划者深入研究当地龙文化的发展渊源，并且要研究当地民俗中的龙元素以及龙文化在当地的影响力。借助景区的硬件和文化的软件，共同设计出的龙文化旅游项目，才能算作真正的文化旅游项目。由此派生出的文化节、旅游节才能够和当地文化相衔接，一方面强化了景区的地域特色，另一方面树立了项目的招牌，打出了项目的亮点。
综上所述，一个旅游项目的提升工程一定是一个文化创意产生的过程，在景区同质化趋势较为严重的今天，独特的创意无疑会为单一项目打开局面，赢得新的市场。
三、长期的“三大效应”
（一）品牌效应。做旅游产业最重要的就是知名度，有知名度才会有到访率，而品牌是提高知名度的最佳途径。同商品的商标一样，旅游产业的品牌也是一种“强信号”。比如提到西安，人们就会想到兵马俑、大雁塔和羊肉泡馍，显然，上述几种事物已经在人们心中形成了固有印象，是一种“标志性”的事物。这种“标志”会对消费进行一种强势的“指导”和“引领”。所以，消费者心中有了品牌，其消费就有了导向。也正因为如此，文化旅游产业才要求尽快形成特色品牌，以在市场中形成有力的引导效果。品牌的底蕴是文化，因此，文化旅游项目必须注重文化底蕴的培育和挖掘，才有可能在未来的某一个时点以此形成品牌。
旅游项目的品牌大体分为三类：第一类是景观类品牌，即以独特的景观视觉效果在游客心中形成不可磨灭的印象，比如黄山的迎客松，桂林山水，九寨沟等等，这类品牌的形成在很大程度上要依赖自然禀赋，所以，具备奇观绝景的地区无疑是一种偏得；第二类是行为文化类品牌，这类品牌往往结合了人文的因素，用人的活动和行为，形成一种独具特色的旅游经历，让人久久难忘，口碑相传，最终形成品牌。比如云南泼水节、乌镇水乡、草原那达慕等等。由于人的主观能动作用，这类品牌成为今天各地竞相打造的旅游招牌和旅游核心竞争力；第三类是物产类品牌，即一个地区因为盛产某些物品而带动游客到此观光采购。比如武夷山红茶、景德镇陶瓷、宜兴紫砂壶等等，物产的成名都有久远的历史因素，非一日之功，因此，物产品牌在产品门类众多的今天不太容易形成，但可以与人文品牌一道开发，形成品牌互动。综上所述，无论哪一种品牌，都会起到拉动本地旅游的作用，旅游产业乃至服务业，最终都将依托品牌而生存，品牌战略应当成为各旅游项目（旅游区域）的长期重点目标。
（二）凝聚效应。从全国乃至世界各地知名旅游目的地的发展轨迹来看，其成功的必然环节便是能够吸引众多的游客和旅游爱好者在旅游期内聚集到该地来，形成凝聚效应。人的凝聚，带来了资金的凝聚，物的凝聚，从而使该地区在一定程度上具备了商业集散的条件，进而会带动商业投资和其他项目投资。这种投资的加大，又会反过来助推经济的繁荣。人气的凝聚效应，激发该地区进入经济良性循环。分析这种凝聚效应的成因，我们注意到，它其实来源于消费者之间的口碑相传。这种口碑，则源自于消费者满意度，即旅游消费的效用最大化。因此，从根本上说，旅游产业是在做一种服务，其宗旨便是让游客效用最大化，即让游客满意到极致。
路径规划范文第6篇
【关键词】智能机器人；路径规划；应用
路径规划在嵌入式智能机器人的研究过程中有重要的意义。随着我国科学技术的提高，机器人技术得到了广泛的发展和应用，我国智能机器人技术进步的最显著特征是嵌入式系统与机器人技术的结合，嵌入式系统具体集成度较高、功耗较低等方面的优势，不仅可以充分满足系统的实时性，在一定程度上还能够使控制软件的开发工作变得简化。
1嵌入式智能机器人路径技术的研究
智能机器人路径规划是指处于有障碍物的工作条件下，如何寻找一条适当的运动路径（从给定起点到终点），在运动过程中，使机器人能够安全的规避全部障碍物。
（1）嵌入式智能机器人路径规划的发展趋势
从近些年的研究成果来看，有以下趋势：第一，以功能或行为为基础的智能机器热的路径规划。以功能或行为为基础的机器人具有一种典型的慎思结构，又被称为基于功能的控制体系结构，其主要内容是基于模型自顶向下的感知、建模、规划和动作。智能机器人路径规划问题，建模时，能够设置成为有约束性的规划问题，确保机器人能够完成路径规划、路径规避和定位等方面的任务。由于不同的机器人掌握信息环境的程度存在差异，可将智能机器人的路径规划分为两种，其一是以传感器为基础的局部路径规划，具体是获知了作业环境中的所有信息，主要包括：自由空间法、构型空间法以及神经网络法等；其二是以模型为基础的全局路径规划，具体是指已经全部获知或部分获知作业环境中的信息，主要包括混合法、滚动窗口法、人工势场法等。第二，神经网络、模糊控制等一系列算法不断涌现并相互结合形成新的算法。第三，智能机器人的系统路径规划。智能机器人的工作环境逐渐复杂化，再加上工作任务的增加，单智能机器人无法负荷这样的工作要求。因此，将会出现单个智能机器人路径规划与多智能机器人的合作相结合的发展趋势。
（2）机器人智能规划中的特点
智能机器人路径规划中主要存在以下特点，①复杂性，是指环境复杂，机器人的路径规划复杂，且路径规划过程中需要很大的计算量支持。②随机性，是指工作环境的变化复杂，存在较多的不确定因素和随机性。③约束性，在机器人运动的过程中，其速度、形状等方面均存在约束。
2智能机器人路径规划的算法研究
（1）局部路径规划算法研究
1）模糊逻辑控制法
在环境模型不完善的情况下，可以使用模糊逻辑算法。这种算法的推理和计算简单，对传感器信息的要求较低，且对机器人的行为有较高的稳定性、一致性以及连续性，能够有效的解决在路径规划过程中遇到的一些问题。虽然这种算法能够圆满的解决未知环境下的规划问题，但仍存在灵活性较差、无法学习的不足之处。
2）遗传算法
遗传算法是解决最佳化的搜索方法，属于进化算法的一种。这种算法最初借鉴了进化生物学中突变、自然选择、交叉和变异等现象而发展起来的，它采用群体搜索技术，实施选择、交叉、变异等一系列遗传操作后，使种群在迭代中不断进化。这种算法的理论推导简单，问题的最优解能够直接得出。遗传算法的基本思想是路径转换为二进制串，首先将路径群体实施初始化操作，然后对路径群体实施选择、复制等一系列遗传操作。通过多次进化后，达到最佳的进化状态，停止进化并将当前存在的最优个体输出。虽然遗传算法得推导理论简单，但路径规划过程中仍存在效率低、个体编码不合理等问题。
（2）全局路径规划算法研究
1）构型空间法
构型空间法主要包括优化算法和可视图法。第一，优化算法。第二，可视图算法。路径图主要由机器人中的一维网络曲线自由空间中的节点构成。因此，在同路径图中，路径初始状态的点一一与目标状态的点相对应，从而促使点间搜索路径问题替代了路径规划问题。这就要求点与点之间的连线是无法穿越障碍物，即机器人与障碍物点、目标点与障碍物点、以及顶点与障碍物顶点之间的连线是可视的，然后，采取有效的搜索方法，搜索最优路径（起始点到目标点），从而使搜索最优路径问题演变为可视直线最短距离的问题。可视图法虽然能够得到最短路径。第二，优化算法。采用优化算法時，为了简化可视图和减少路径搜索时间，有部分可有可无的连线可以删除，最终实现求得最短路径的目的。
2）神经网络法
人工神经网络一种自适应非线性动态系统，主要是由大量神经元组成。在工作环境广泛、精度要求高的条件下，采用神经网络法表示环境，将会取得显著效果。在全局路径规划中应用神经网络法，能够将障碍约束变成惩罚函数，并用神经网络来描述碰撞惩罚函数进而将约束优化问题转变为无约束最优问题，实现全局路径规划。神经网络法具有较强的学习能力，但整体应用于路径规划中的效果不明显，这是因为智能机器人的工作环境复杂，并伴有一定的随机性，数学公式无法进行准确的描述。
3嵌入式智能机器人路径规划算法的应用与实现
嵌入式智能机器人的组成部分主要有驱动控制器和嵌入式微处理器。嵌入式智能机器人的硬件结构有较高的可扩展性、良好的独立性以及较小的功耗等特征，且能够得到嵌入式系统的充分支持。嵌入式智能机器人的主板是机器人的大脑，主要担任机器人运动过程中的实时计算工作。随着嵌入式技术的不断发展，为智能机器人的路径规划算法的实现和运用提供了无限的可能性，再加上以SOC技术为基础的高性能32位嵌入式微处理器的广泛应用，为智能机器人研究领域中，引入实时操作系统提供了强有力的物质基础，同时这将是机电控制系统的未来发展趋势。嵌入式智能机器人路径算法的主要从获取和决策两方面实现，获取是指通过感知系统获取所需要的环境信息，决策是指通过决策运算后，得出的控制数据由伺服控制系统接收，同还能够实现与其他机器人的通讯和人机交互。嵌入式智能机器人路径规划的运用，需要嵌入式操作系统有较好的实时性、可靠性，并对系统成本提出了更高的要求，此外，根据系统拥有的定制和裁减的特点，在开展多任务管理的同时也能够保证工作的实时性能。嵌入式智能机器人路径算法，不需要使用复杂的系统即功能，如文件系统等。嵌入式智能机器人路径技术的研究重点主要在仿人智能和仿生智能两方面，随着我国科学技术的发展，嵌入式智能机器人与多种学科交叉和结合，比如，人工智能、认知科学等，使其智能化的行为程度不断的提升。此外，嵌入式系统还适用于在功能、体积等方面有严格规定的专业计算机系统，使计算机系统具体专用性强、实时性好、微内核精简等优势，由此可见将嵌入式智能机器人路径规划算法与嵌入式技术相结合是未来智能化机器人的重要发展方向。
4总结
随着我国科技水平的不断提高，遥感技术、控制技术等诸多技术的进一步发展，在智能机器人研究领域，嵌入式智能机器人路径技术也已经取得了显著的成就。在未来的机器人系统中，遗传算法、神经网络法、模糊逻辑控制法等将会进一步应用于嵌入式智能机器人的研究中，使机器人的各方面性能得到显著提升。
【参考文献】
[1]王思德.基于Cortex A9平台的双目立体视觉机器人路径规划研究[D].山东大学，2016.
路径规划范文第7篇
[关键词]机器人；路径规划；A-star算法
中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）20-0218-01
1 引言
科学技术日新月异，移动机器人的应用范围越来越广。路径规划是移动机器人实现自主导航的关键技术之一[1-5]。按照移动机器人对环境的认知程度，可以将路径规划分为基于先验信息的全局路径规划和基于传感器信息的局部路径规划。A-star算法是全局路径规划的经典算法之一；然而，传统A-star算法在搜索过程中也存在自身的缺陷，如搜索出的路径不易于机器人运动控制、搜索速度慢等。本文针对复杂环境下A-star算法的缺陷进行了启发函数和搜索策略的改进。
2 A-star算法概述
A-star算法作为一种启发式搜索算法的优势就在于从当前搜索节点搜索下一步节点时，由一个启发函数来引导选择代价最小的节点作为下一步搜索节点。这样减少了搜索空间，提高了效率。A-star算法中代价函数如下：
1.1
上式1.1中，表示从起始点经过节点n到达目标点的最低代价的估计值，它由两部分组成：一部分为，是从起始点到当前点的实际代价值；表示从当前点到目标点的估计代价值，称为启发函数。
A-star算法的应用关键在与启发函数和Open、Close列表的设置，好的启发函数可以加快搜索速度，合理的Open、Close列表设置能节省存储空间。Open列表用于存放未被检测过的位置点，Close列表用于存放已被检测完毕的位置点。
3 改进的搜索策略
首先， A-star算法的搜索核心是启发函数，启发函数使其避免了盲目性搜索的繁杂性。传统的A-star算法所使用的启发函数是经典的Manhattan距离或欧几里得距离。
分析A-star算法的搜索过程可知，当启发函数（是最终真实路径的距离）时，此时搜索范围较大，运行效率低下，搜索时间长；当启发函数时，算法的搜索过程将按照最理想的路径点一步步往下搜索，但是现在情况不能满足该种情况的要求；当时，搜索范围较小，运行效率较高，搜索时间较短，但是搜索出的路径不是最短的所以，为了得到较高的运行效率和最优的路径，我们应当选取启发函数的值接近于。因为A-star算法在进行下一步搜索时，只能搜索与其当前位置相临接的位置点，并不是任意、盲目地选取下一点。如图1所示，根据以上分析，本文结合Manhattan距离和欧式距离设置的启发函数如下式。
当时，代价函数改写为
当时，代价函数改写为
上式1.4中，和分别表示机器人当前节点与目标节点之间横坐标和纵坐标的差值，。
其次，在栅格环境中运用传统A-star算法进行路径搜索时，得出的结果会出现经过障碍物顶尖的情况，这在实际情况中是不允许的。分析算法在选取下一点的搜索原理可知，出现该情况的原因是在栅格环境中往左上、左下、右上、右下方向进行搜索时搜索的限制条件没有将与机器人当前位置相邻区域的环境情况考虑在内。本文对搜索过程做如下改进：
①机器人当前位置为，进行下一步的搜索，如果下一步位置为则执行②；如果下一步位置为则执行③；如果下一步位置为则执行④；如果下一步位置为则执行⑤；否则执行⑥；
②判断与机器人的相邻的、是否都为可行区域，若是则执行⑥，否则说明该路径是不安全的，需要重新搜索，执行⑦；
③判断与机器人的相邻的、是否都为可行区域，若是则执行⑥，否则说明该路径是不安全的，需要重新搜索，执行⑦；
④判断与机器人的相邻的、是否都为可行区域，若是则执行⑥，否则说明该路径是不安全的，需要重新搜索，执行⑦；
⑤判断与机器人的相邻的、是否都为可行区域，若是则执行⑥，否则说明该路径是不安全的，需要重新搜索，执行⑦；
⑥计算此点的、、值。
⑦更新搜索节点。
4 实验仿真与结论
基于以上优化方法，本文在MATLAB2014b中进行了仿真，假设移动机器人的运动环境已知，为栅格化环境模型。图2为改进后的A-star算法仿真得出的路径规划结果，黑色为障碍物，白色为可行区域，其他颜色表示比较危险的可行区域。
与的传统A-star算法相比较，改进后的A-star算法搜索时间减少了0.04s，搜索的节点数减少了4.9%，路径的关键节点数减少了50%，并且路径没有过障碍物顶尖的现象，改进后的A-star算法会优先选择远离障碍物的安全区域规划路径，最终生成的路径更加符合机器人的运动控制。说明改进后的A-star算法是可行的。
机器人路径规划是一个经典研究领域，在当前复杂的生产、生活背景下，一方面对机器人的实时性提出了更高的要求，另一方面对规划出的路径安全性、与人相容性有了提出了更高的性能指标要求。本文充分考虑了机器人对实时性和安全性的要求，提出了改进的A-star路径规划方法，提高了搜索速度，降低了碰撞发生的可能性，并通过仿真实验验证了新方法的有效性。
参考文献
[1] 蔡自兴，贺汉根。未知环境中移动机器人导航控制理论与方法[M]。北京：科学出版社，2009.
[2] 王殿君。基于改进A*算法的室内移动机器人路径规划[J]。清华大学学报（自然科学版）。2012，Vol.52， No.8.
[3] 马喜峰， 张雷. 基于对称极多项式曲线的移动机器人平滑路径生成[J]. 机器人， 2005， 27（5）： 450-459.
[4] 翁敏，毋河海，杜清运，李林燕.基于道路网络知识的启发式层次路径寻找算法[J].武汉大学学报信息科学版.2006，31（4）：360-363.
路径规划范文第8篇
关键词：快速搜索随机树；桥梁检测；任意时间算法；路径规划；窄道；双足机器人
中图分类号： TP242
文献标志码：A
0 引言
在过去的十年里，路径规划[1-3]在机器人学、制造业、计算机动画等领域得到了广泛的研究。由于传统的确定性路径规划算法在高维组态空间里性能会急剧下降，使得以随机采样为基础的算法不断得到应用和改进。快速搜索随机树（Rapidlyexploring Random Tree，RRT）采用随机采样的规划方法，不需要预处理且搜索速度快（其在高维空间中速度优势尤为明显），因此得到了很多研究者的青睐。早期主要采用单棵RRT树进行搜索，为了进一步提高搜索速度，出现了许多改进的RRT算法，如：Kuffer等提出的偏向RRT、双向RRT和RRTConnect[4-5]，Jim Brucet提出的ERRT（Extend RRT）算法[6]，Dave Ferguson提出的DRRT（Dynamic RRT）算法[7]，Zucker Matt提出的MPRRT（Multipartite RRT）算法[8]等。改进后的算法在路径规划方面的性能得到了显著的提升，其中Kuffner等提出的RRTConnect算法性能尤为突出。该方法基于两个基本思想：1）连接采样点的延伸函数试图移动更长的距离；2）RRT从初始组态和目标组态同时延伸。但当组态空间内存在大量窄道，且路径规划必须通过窄道时，其性能会显著下降。由于RRTConnect算法采用的是均匀的随机采样策略，其显著缺点是在识别到狭窄的通道前浪费了大量的计算时间在开阔的地带，且相对于整个组态空间而言窄道的通道面积很小，即使是两个很近的节点但由于属于不同的部分，RRTConnect算法也很难将它们连接取得连通性。
为解决上述问题，提出了一种改进的RRTConnect算法。将RRTConnect算法与桥梁检测（Bridge Test）[9]算法相结合。Bridge Test算法易于推广到高维空间，不需要复杂的几何处理就能很容易地提高窄道内的采样密度，将其与RRTConnect算法结合可以解决RRTConnect算法在窄道内采样难的问题。同时任意时间（anytime）算法[10-11]是一种解的质量随着时间的增加而逐步提高的算法，在规定的时间内可不断减少RRTConnect的移动代价。实验的结果表明算法的有效性。
1 双足机器人模型与步行
6 结语
本文提出了一种改进的RRTConnect算法，将RRTConnect算法和桥梁检测算法结合起来，解决了RRTConnect算法在狭窄的通道内采样规划路径难的问题；并用任意时间算法进一步改进RRTConnect算法，减少了路径规划的移动代价。但该算法还有一些问题未能得到很好的解决，如桥梁检测算法采样窄道时会产生一些不必要的探索树，这样就降低了算法的性能。这些问题将是下个阶段努力的方向。
参考文献：
[1]夏泽洋，陈恳，熊璟，等.仿人机器人运动规划研究进展[J].高技术通讯，2007，17（10）：1092-1099.
[2]郑慧杰，刘弘，郑向伟.基于改进群搜索优化算法的群体路径规划方法[J].计算机应用，2012，32（8）：2223-2226.
[3]张彤，肖南峰.仿人机器人实时路径规划方法研究[J].计算机工程与应用，2009，45（27）：4-6.
[4]LAVALLE S M， KUFFNER J J， Jr. Rapidlyexploring random trees： progress and prospects [C]// Proceedings of the 4th International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics： Algorithmic and Computational Robotics： New Directions. Natick， MA， USA： A. K. Peters， 2000： 293-308.
[5]LAVALLE S M， KUFFNER J. RRTConnect： an efficient approach to singlequery path planning [C]// Proceedings of the 2000 IEEE International Conference on Robotics & Automation. Piscataway： IEEE，2000，4：995-1001.
[6]BRUCE J， VELOSO M.Realtime randomized path planning for robot navigation [C]// Proceedings of the 2002 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Piscataway： IEEE， 2002：2383-2388.
[7]FEGUSON D.Replanning with RRTs [C]// Proceeding of the 2006 IEEE International Conference on Robotics & Automation. Piscataway： IEEE，2006，5：1243-1248.
[8]ZUCKER M，KUFFNER J J， Jr.Multipartite RRTs for rapid replanning in dynamic environments [C]// Proceeding of the 2007 IEEE International Conference on Robotics & Automation. Piscataway： IEEE，2007，4：1603-1609.
[9]KALA R， WARWICK K. Multivehicle planning using RRTConnect[J].Journal of Behavioral Robotics，2011，2（3）：134-144.
[9]ZHEN S， DVAID H， JIANG T T， et al. Narrow passage sampling for probabilistic roadmap planning[J].IEEE Transactions on Robotics，2005，21（6）：1105-1115.
[10]JEON J H， KARAMAN S，FRAZZOLI E. Anytime computation of timeoptimal offroad vehicle maneuvers using the RRT* [C]// Proceedings of the 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference. Piscataway： IEEE，2011： 3276-3282.
[11]FERGUSON D， STENTZ A. Anytime RRTs [C]// Proceedings of the 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Piscataway： IEEE， 2006：5369-5375.
[12]夏泽洋，陈恳.仿人机器人足迹规划建模及算法实现[J].机器人，2008，30（3）：231-237.
[13]（日）梶田秀司.仿人机器人[M].管贻生，译.北京：清华大学出版社，2007.