Riker子波匹配追踪算法及其改进

移动机器人是否具有自主感知[1]、能够进行自主导航[2]是当前人工智能领域研究的热点。

但现如今移动机器人的路径规划不仅要求利用算法找到一条从出发点到目标点的无碰撞路径，还要求机器人能够在复杂动态环境中完成自适应避障。

只使用全局路径规划算法显然不能适用于复杂环境下的机器人，需要局部路径规划算法与之配合。

但是当前几种常用的局部路径规划算法还存在一些缺陷：人工势场法[3]会使移动机器人陷入局部极小值和不可到达点。

动态窗口法[4]只适用于全向移动机器人和差速移动机器人，并不适用于所有类型的机器人。

随机搜索树算法[5]随机性较大，导致最终生成的搜索路径具有概率性。

EB（elastic band）算法[6]应用在动态环境中，该算法根据障碍物的位置和自身位姿信息使局部变形，使机器人同时受到相互制衡的拉力和排斥力，重新规划一条避开障碍物的路径。

后EB算法中加入了对机器人的非完整运动学约束[7]，但始终没有引入时间信息。

基于以上的研究，近几年Röosmann等[8]新提出的TEB（time elastic band）算法是在EB算法的基础上，加入了时间信息的思想，还考虑到了机器人的动力学和非改进TEB算法的局部路径规划算法研究代婉玉，张丽娟，吴佳峰，马向华上海应用技术大学电气与电子工程学院，上海201418摘要：在复杂动态环境中用传统TEB（time elastic band）算法规划路径时，会出现速度控制量不平滑导致的路径震荡、给机器人带来较大冲击和易发生碰撞。

针对以上问题对传统TEB算法进行改进，对检测到的不规则障碍物膨胀化处理并进行区域分级策略，优先考虑安全区域的行驶路线，使机器人在复杂环境中更加安全平稳地运行。

在算法中加入障碍物距离对速度的约束，能有效降低机器人靠近障碍物后因速度跳变导致的路径行驶过程的震荡幅度和机器人受到的冲击，以保障机器人运行时的安全。

通过在ROS环境中的大量对比仿真，表明在复杂动态环境中改进后TEB算法规划的路径更安全平滑，能有效减少机器人受到的冲击。

随机森林算法的改进方法随机森林算法是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类、回归等领域。

它利用多棵决策树的集成效果，减小了单棵决策树过拟合的风险。

但是随机森林算法本身也有一些缺陷，例如对于高维度数据的处理效果不佳、需要进行特征选择等。

本文将介绍随机森林算法的一些改进方法，以及它们的优缺点。

1. 子空间随机森林（Subspace Random Forest）子空间随机森林是一种改进的随机森林算法，它在构造每棵树的时候只选取部分特征进行拟合。

这样可以解决高维度数据处理问题，也可以避免许多无用特征导致模型过拟合的问题。

子空间随机森林有两个主要的改进方法：（1）Feature baggingFeature bagging是一种选取特征的方法，它每次从全部特征中随机选取一部分特征进行构造决策树。

这样可以避免某些特征在决策树中的权重过大，从而提高预测精度。

（2）随机分割随机分割是指在每个内部节点上，从子空间中随机选取几个特征进行计算，选出最佳的分割特征。

这可以使得每棵树的结构更加随机，降低过拟合的风险。

2. 基于局部线性嵌入的随机森林（Random Forest with Local Linear Embedding）相比于传统的随机森林算法，基于局部线性嵌入的随机森林算法有一个显著优势：它利用了数据中的局部结构信息。

该算法先通过局部线性嵌入将数据映射到低维空间中，然后再利用随机森林算法进行拟合。

相比于在高维空间中进行拟合，这种方法可以提高模型的拟合能力。

但是它的缺陷是需要进行额外的维度约减操作，增加了模型的计算时间和计算复杂度。

3. 随机权重随机森林（Random Weight Random Forest）随机权重随机森林是一种改进的随机森林算法，它是在传统的随机森林算法的基础上添加了一个重要步骤：对每个特征进行随机加权。

它可以通过随机加权来解决某些特征过于突出的问题，从而提高模型的拟合能力。

以上是三种常见的随机森林算法的改进方法，它们的主要优点在于可以提高模型的拟合能力和鲁棒性。

2019年8月计算机工程与设计Aug.2019第40卷第8期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.40No.8改进的RRT路径规划算法刘恩海12,高文斌12,孔瑞平3,刘贝野12,董瑶12+,陈媛媛12（1.河北工业大学人工智能与数据科学学院，天津300401；2.河北工业大学河北省大数据计算重C实验室，天津300401；3.天津工业职业学院智能技术系，天津300400）摘要：对全局路径规划算法中的快速扩展随机树（RRT）算法进行深入的研究,针对基本RRT算法随机性强、搜索没有偏向性、得到的路径不一定为最优路径等缺点，提出一种改进的RRT优化算法，通过改进随机数生长方式的角度对原有算法思路进行改进，引导随机数向着目标点方向生长，与此同时移动机器人可以根据周围环境信息及时做出调整，使随机树向更高质量生长。

大量仿真结果表明，改进的RRT算法具有一定的可行性与有效性，能高效引导随机树朝目标点方向高质量地生长，规划的路径尽可能接近最优路径，有效缩短了路径规划时间。

关键词：路径规划；RRT算法；目标偏向；路径优化；人工势场算法中图法分类号：TP24文献标识号：A文章编号：1000-7024（2019）08-2253-06doi：10.16208/j.issnl000-7024.2019.08025Improved RRT path planning algorithmLIU En-hai12,GAO Wen-bin12,KONG Ruiping,LIU Bei-ye12,DONG Yao12+,CHEN Yuan-y uan1'2(1.School of Artificial Intelligence,Hebei University of Technology,Tianjin300401,China； 2.Hebei ProvincialKey Laboratory of Big Data Computing,Hebei University o f Technology,Tianjin300401,China；3.Department of Intelligemt Technology,Tiamm Polytechnic College,Tiamm300400,China)Abstract:This research based on rapidly-exploring random trees(RRT)algorithm in global path planning to improve shortcom­ings of@radi ional RRT&such as random-inclinding&lacks of preference in searching and local-or-global op imum problem.Owing @o@heseshor@comings&animprovedRRTalgorihm wasproposed&whichleadedrandomnumber@ogrowandge@closer@o@he @arge@by improving@he angle of@he grow@h mode of random number&and meanwhile@he robo@made adjus@men@s according@o environmen@&whichenabled@herandom@ree@ohavebe@erqualiies.Numeroussimulaionexperimen@alresulsshow@ha@@his improvedRRTalgorihmisfeasibleande f eciveandicanlead@herandom@ree@ogrowandge@closer@o@he@arge@e f ecively& isresulisclosed@oglobalopimum wi h less ime consumed.Keywords:pa@hplanning；RRTalgorihm；@arge@bias；pa@hopimizaion；arificialpo@enialfieldalgorihm0引言移动机器人路径规划是指机器人在有障碍物的工作环境中运动，对自身传感器得到的数据进行分析，根据一定的算法，并在一定约束条件下规划出一条从起点到目标点的路径，同时在运动的过程中不与障碍物发生碰撞移动机器人路径规划主要解决以下3个问题也:（1移动机器人从起点运动到目标点。

一种改进的粒子群遗传算法改进粒子群遗传算法简介改进粒子群遗传算法(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)是一种基于遗传算法理论的新型混合优化算法。

它结合了粒子群算法和最优化原理，有效地解决了复杂的非凸优化问题。

该算法通过将粒子群,pbest,gbest等元素进行综合，实现了全局优化效果。

算法原理IPSO算法结合了粒子群和遗传算法，充分发挥其高效率和平衡能力。

首先，将群体中的所有粒子看作是多个变量的n维向量，将所有粒子的维度构建成一颗搜索树。

随后，采用以下两种基本过程进行优化：(1)粒子群进化。

将群体中的每个粒子看作是遗传算法的一对父母，根据粒子内在的适应度函数迭代调整其位置；(2)最佳位置进化。

根据所有粒子的最佳适应度，采用染色体交叉、变异及筛选等操作，改变父母粒子最优位置的变量，以达到全局优化效果的目的。

算法的优势IPSO算法有效地结合了粒子群算法和遗传算法耦合优化处理和组合优化方法，在局部优化以及全局优化能力上都有很强大的收敛能力和搜索能力。

它不仅可以有效解决复杂的优化问题，而且可以实现更快的收敛速度以及更高的精度。

此外，该算法简单易行，实现成本低廉，能够较好地在复杂的环境中获得有效的搜索结果，具有比较强的优化能力和智能化能力。

应用领域IPSO算法可以广泛应用于智能控制、系统实时优化等领域，特别是能够实现多约束优化问题的求解，具有重要的应用价值。

例如，可以用它实现模糊逻辑控制，用它来解决下面的这类问题：最大化成功次数/最小化失败次数，最小化服务时间/最大化服务质量等。

此外，还可以用它来解决机器学习、网络带宽优化等问题。

结论改进粒子群遗传算法是一种非常有效且智能的优化算法，它可以实现自适应的优化函数的搜索、实现全局优化效果和提高计算效率。

它的优势在于充分发挥粒子群和遗传算法的优势，可以实现快速搜索和自适应解决复杂优化问题。

ORB算法——精选推荐
ORB算法，即Oriented FAST and Rotated BRIEF算法，是2024年发布，由Edward Rosten，Toby Sharp和Radu Timofte创制的一种关键点检测算法，是FAST算法和BRIEF算法的结合。

ORB算法是一种实现快速的关键点检测和描述子提取算法，它拥有多种优势，首先它采用FAST 算法来检测关键点，具有快速的实时性；其次它采用BRIEF描述子来描述关键点，可以降低特征点提取和描述所消耗的时间，改善算法的时效性；此外，ORB算法使用金字塔检测多尺度的关键点，因此能够对输入图像拥有更好的鲁棒性；最后ORB算法采用小波变换来增强图像的空域特征，提高它的匹配精度等。

ORB算法的优势可以用来提升特征点提取和匹配等的准确性，比如可以用来在图像中提取特征，在空间传感器中构建空间坐标，在机器视觉中进行目标识别，在激光雷达中进行路径估计等应用中，ORB算法可以提供精准的实时响应，可以极大程度地提升系统计算效率。

此外，ORB算法还在相关研究中取得了良好的应用效果，比如ORB-SLAM2算法，是一个开源的室内外实时地图构建的SLAM系统，完全基于深度上的视觉传感器，采用ORB-SLAM2算法可以实现室内外的地图构建，且地图构建的效果优于其他现有的算法。

自适应粒子群优化算法自适应粒子群优化算法（Adaptive Particle Swarm Optimization，简称APSO）是一种基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）的改进算法。

PSO算法是一种群体智能优化算法，模拟鸟群觅食行为来求解优化问题。

与传统PSO算法相比，APSO算法在粒子个体的位置和速度更新方面进行了优化，增强了算法的鲁棒性和全局能力。

APSO算法的关键改进之一是引入自适应策略来调整个体的速度和位置更新。

传统PSO算法中，个体的速度与当前速度和历史最优位置有关。

而在APSO算法中，个体的速度与自适应权重有关，该权重能够自动调整以适应不同的空间和优化问题。

自适应权重的调整基于个体的历史最优位置和整个粒子群的全局最优位置。

在每次迭代中，根据粒子群的全局情况来动态调整权重，使得速度的更新更加灵活和可靠。

另一个关键改进是引入自适应的惯性因子（inertia weight）来调整粒子的速度。

传统PSO算法中，惯性因子是一个常数，控制了速度的更新。

在APSO算法中，惯性因子根据粒子群的性能和进程进行自适应调整。

对于空间广阔、优化问题复杂的情况，惯性因子较大以促进全局；对于空间狭窄、优化问题简单的情况，惯性因子较小以促进局部。

通过调整惯性因子，粒子的速度和位置更新更具有灵活性和针对性，可以更好地适应不同的优化问题。

此外，APSO算法还引入了自适应的局域半径（search range）来控制粒子的范围。

传统PSO算法中，粒子的范围是固定的，很容易陷入局部最优解。

而在APSO算法中，根据全局最优位置和当前最优位置的距离进行自适应调整，当距离较大时，范围增加；当距离较小时，范围减小。

通过自适应调整范围，可以提高算法的全局能力，减少陷入局部最优解的风险。

综上所述，自适应粒子群优化算法（APSO）是一种改进的PSO算法，通过引入自适应策略来调整个体的速度和位置更新，增强了算法的鲁棒性和全局能力。