纖維纏繞路徑規劃
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
纖維纏繞路徑規劃的視頻教程
1-39基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star
基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態約束的非線性系統生成開環軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數等均可根據需求進行更改，程序已調通。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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ABAQUS-纖維纏繞模擬
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纖維纏繞路徑規劃的實例教程
基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態約束的非線性系統生成開環軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數等均可根據需求進行更改，程序已調通。
基于滾動窗口的路徑規劃算法依靠實時探測到的局部環境信息，以滾動方式進行在線規劃。在滾動的每一步，根據探測到的局部信息，用啟發式方法生成優化子目標，在當前滾動窗口內進行局部路徑規劃，然后實施當前策略(依局部規劃路徑移動一步)，隨滾動窗口推進，不斷取得新的環境信息，從而在滾動中實現優化與反饋的結合。由于規劃問題壓縮到滾動窗口內，與全局規劃相比其計算量大大下降。
基于滾動窗口的路徑規劃算法的具體步驟如下：
步驟0：對起點、終點、工作環境、機器人的視野半徑、步長進行初始化；
步驟1：如果終點到達，規劃中止；
步驟2：對當前滾動窗口內的環境信息進行刷新；
步驟3：產生局部子目標；
步驟4：根據子目標及已知環境信息，在當前滾動窗口內規劃一條優化的局部可行路徑；
步驟5：依規劃的局部路徑行進一步，步長小于視野半徑；
步驟6：返回步驟1。
2.3.2 滾動在線RRT算法流程
在一個滾動窗口內，隨機樹以當前位置為起始點，構建傳感器范圍內的隨機樹。構建方法與基本RRT算法一致。為了使全局環境中隨機樹具有向目標方向生長的趨勢，在運動規劃時引入啟發信息，減少隨機樹的隨機性，提高搜索效率。
令 代表隨機樹中兩個位姿節點間的路徑代價， 代表隨機樹中兩個位姿節點間的歐幾里德距離。類似于A*算法，本算法為隨機樹中每個節點定義一個估價函數： 。其中 是隨機節點 到樹中節點 所需的路徑代價。 為啟發估價函數，這里取隨機節點 到目標點 的距離為估價值， 。因此 表示從節點 經隨機節點 到目標節點 的路徑估計值。遍歷滾動窗口內隨機樹T，取估價函數最小值的節點 ，有 。
展開 滾動規劃算法的基本原理：
環境信息預測：在滾動的每一步，機器人根據探測到的視野內的信息、或所有已知的環境信息，建立環境模型，包括設置已知區域內的節點類型信息等；
局部滾動優化：將上述環境信息模型看成一個優化的窗口，在此基礎上，根據目標點的位置和特定的優化策略計算出下一步的最優子目標，然后根據子目標和環境信息模型，選擇局部規劃算法，確定向子目標行進的局部路徑，并實施當前策略，即依所規劃的局部路徑行進若干步，窗口相應向前滾動；
反饋信息校正：根據局部最優路徑，驅動機器人行走一段路徑后，機器人會探測到新的未知信息，此時可以根據機器人在行走過程探測到的新信息補充或校正原來的環境模型，用于滾動后下一步的局部規劃。
其中，局部子目標是在滾動窗口中尋找一個全局目標的映射，它必須避開障礙物，且滿足某種優化指標。子目標的選擇方法反映了全局優化的要求與局部有限信息約束的折衷，是在給定信息環境下企圖實現全局優化的自然選擇。
基于滾動窗口的路徑規劃算法依靠實時探測到的局部環境信息，以滾動方式進行在線規劃。在滾動的每一步，根據探測到的局部信息，用啟發式方法生成優化子目標，在當前滾動窗口內進行局部路徑規劃，然后實施當前策略(依局部規劃路徑移動一步)，隨滾動窗口推進，不斷取得新的環境信息，從而在滾動中實現優化與反饋的結合。由于規劃問題壓縮到滾動窗口內，與全局規劃相比其計算量大大下降。
展開 以上基于離散優化的局部路徑規劃算法在規劃時需要進行坐標轉換，常規轉換方法存在積分等復雜運算，實時性有待進一步提高。
針對以上不足，本文中提出了一種基于離散優化的無人駕駛汽車局部路徑規劃算法，設計了一種基于運動估計結合高斯卷積的移動障礙安全性代價函數，并結合靜止障礙安全性代價函數，使無人駕駛車輛可以完成對靜止和移動障礙的規避；使用了一種新的坐標轉換計算方法，將路徑從規劃時使用的s-ρ坐標系轉換到大地笛卡爾坐標系，提高了實時性。最后仿真和實驗結果表明，提出的規劃算法規劃的路徑不僅能滿足避障要求，且運動軌跡平滑，車輛跟蹤路徑時側向加速度在合理范圍內，穩定性良好，實時性滿足無人車對局部路徑規劃算法的要求。
1 局部路徑規劃算法
局部路徑規劃是在已知全局路徑的基礎上進行的，全局路徑由高精度地圖提供。算法的流程如下：首先，使用三次樣條曲線對全局路徑進行弧長參數化擬合；然后，利用全局路徑上的弧長s和距離全局路徑的橫向偏移量ρ建立s-ρ坐標系，并規劃出一系列的平滑曲線，即候選路徑，再將其從s-ρ坐標系轉換到大地笛卡爾坐標系中以便于后續的路徑跟隨控制；最后，采用多目標代價函數從候選路徑中選擇出最優路徑。
1.1 全局路徑基準線的擬合
全局路徑由一系列離散的點序列組成，作為局部路徑規劃的基準線。考慮到三次樣條曲線的1階和2階導數具有連續性的優點，本研究使用三次樣條曲線來擬合全局路徑，即
式中：s為車輛當前位置距離基準線的最近點所在基準線上的弧長；si為該弧長所在的第i個路徑片段的起點；x0和y0為基準線的點在大地笛卡爾坐標系的x，y坐標；axi、bxi、cxi、dxi、ayi、byi、cyi和 dyi為基準線擬合的樣條曲線的參數。
如圖1所示，基準線在擬合時會被分成很多小段，其中每一段路徑片段都可以由式（1）表示。
展開 作者 |
Pirate Jack
來源 |
Vehicle
導讀：本節主要介紹在自動道路駕駛領域現有研究中使用的規劃技術。給定一條由路線規劃（導航）提供的路線，在道路上行駛的運動規劃（以下簡稱規劃）主要是在考慮車輛運動模型、車輛應遵循的航路點和交通環境的約束條件下，包括靜態障礙物和動態障礙物，尋找車輛行駛的最佳路徑。
簡介
規劃可以分為增量方法，即通過重復使用以前搜索的信息來尋找狀態轉換的最佳順序（從一開始就沒有完全指定），以及試圖為車輛找到最佳單狀態轉換的本地方法。全局或局部路徑也與車輛執行的決策或操縱有很強的相關性，因此也將討論操縱規劃。如下圖所示，路徑搜索在從路線規劃器中選擇路線后啟動，并作為搜索最佳操縱的輸入（即使車輛具有最正確和安全行為的操縱）。然而，最終路徑可能會根據最佳操縱而改變，如這兩個模塊之間的反饋回路所示。一旦路徑最終確定，就生成了最終的軌跡規劃。
因此，自動駕駛路徑規劃分為三個層次：
（1） 找到車輛要遵循的最佳幾何路徑
a 通過增量采樣或離散幾何結構（即增量搜索）找到最佳的動作序列。
b 從多個最終狀態中找到最佳操作（即局部搜索）。
（2） 找到最佳的動作執行。
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【摘要】
韓國C2ES【1】和KCarbon【2】公司使用Cadfil軟件【3】設計噴氣式發動機的雙S彎噴管，其合作成果已在JEC期刊【4】上發表。
在設計雙S彎噴管時，必須提前通過工藝設計仿真工具（CAD/CAM）創建準確的纖維放置和纏繞軌跡。然而，對于非軸對稱的纏繞仿真，是相當困難的。
Cadfil 有幾種不同的纏繞非標準幾何形狀的設計策略。因為雙S彎噴管是一個復雜的管道
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