基于MRDS的清洁机器人室内路径规划算法的仿真实现

针对目前室内清洁机器人的路径规划算法理论研究较多,而难以应用于实践的问题,建立了清洁机器人相对定位的数学模型,通过使用清洁机器人的迂回式路径规划、回字形路径规划、包围式路径规划和启发式路径规划算法进行了研究,分析了路径规划算法的具体实现过程.利用微软机器人开发平台（MRDS）,使用可视化编程语言（VPL）,对4种路径规划算法进行仿真实验.对启发式路径规划中激光测距仪的返回数据进行了分析,将单位时间内各路径规划算法的转弯角度作为评价算法优劣的标准,比较了各路径规划算法的优缺点.研究结果表明,启发式路径规划中,清洁机器人能够根据当前的环境信息选择最佳路径,相同时间内所用转弯角度最少,该算法优于其他算法,具有一定的推广价值.     

屋顶光伏电站分布式清洁机器人运动路径规划研究

现有的路径规划方法路径长度为65km且算法收敛时间慢,因此,研究屋顶光伏电站分布式清洁机器人运动路径规划。按照屋顶光伏电站的区域面积,利用栅格法对清洁机器人的工作环境进行二维空间建模。计算栅格中可以通过的安全系数,判断栅格是否值得通过。通过可通行的判定结果确定进代价值,计算清洁机器人在攀爬坡度中的斜度值和高程差,提取清洁机器人运动地理信息。运用改进蚁群算法规划清洁机器人的路径,使其从固定位置出发,自动避障,并到达当日的初始清扫位置。计算转移位置概率,当分区概率大于阈值时,输出最短路径并规划出路径与障碍物之间的安全距离。实验结果表明,所提方法路径长度均在50km以内,收敛时间均保持在3.5s以下,符合预期设定目标,能实时反映清洁机器人的工作环境与状态,提升了清洁机器人的运动效率,达到了较好的应用效果。     

全自主清扫机器人的运动分析与路径规划

提出了一种未知环境下机器人在线路径规划算法,适用于家用清洁机器人对室内地面的智能化清扫.该算法充分考虑了家用机器人成本低、节能等特点,前期以"迂回推进"的方式,进行2次方向不同的清扫.根据结果得出障碍物和环境信息,再利用边缘跟踪对障碍物及整个环境边缘进行清扫,同时对所得信息进行校正,最终实现全区域的覆盖.整个过程路径段简单,能源利用率高.     

基于改进蚁群算法的多服务机器人路径规划

为解决多服务机器人全局路径规划的问题,将基本蚁群算法应用到多服务机器人全局路径规划上,并对基本的蚁群算法作了改进.对基于算法的多服务机器人系统的构成进行了描述,接着对多服务机器人系统环境的表示方法及算法中对应问题的描述和定义进行了研究.对应用到多服务机器人系统的基本蚁群算法提出了几种改进的策略,并对改进的蚁群算法应用到...     

机器人室内路径规划算法的实用性研究

机器人研究领域中的一个关键分支即路径规划技术,本课题在机器人P3-DX实验平台的基础上,通过栅格化建模对室内的环境实现分块。4种路径规划〖CD2〗回字形路径规划、迂回式路径规划、启发式路径规划与包围式路径规划的可行性已经得到验证,为验证4种路径规划的实用性,在真实环境中将这4种路径规划算法进行了实验研究,通过软件将机器人行走后返回的数据绘制出相应的路线图,同时,根据各路径规划算法的路线图的不同重复率与覆盖率,找出效率较高的路径规划算法。     

动态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法

研究动态环境下移动机器人路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行建模,在使用蚁群算法进行全局路径搜索过程中引入人工势场的概念,使蚂蚁对最优路径更加敏感;机器人针对动态环境中可能出现的不同类型障碍物分别执行不同的避障策略;同时提出一种最优路径预测模型用于预测在避障过程中是否出现新的最优路径。算法结合人工势场法和蚁群算法的特点,将全局路径规划与局部路径规划相融合以提高路径搜索的效率。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于强化学习的移动机器人路径规划研究综述

路径规划能够让机器人在移动过程中高效准确地避开障碍物。在分析常用路径规划算法优缺点的基础上,引出能够在复杂动态环境下进行良好路径规划的强化学习算法。根据强化学习算法求解方法的不同,从值函数法和策略搜索法两个方面综述强化学习及其改进算法在路径规划上的应用。最后,针对目前强化学习算法在路径规划中的研究现状及发展需求,提出了未来移动机器人路径规划研究的发展方向。     

基于过路径点的三次多项式插值函数的仿蜘蛛机器人足路径规划

针对复杂隧道环境中机器人的避障问题,提出使用过路径点的三次多项式插值算法对机器人足运动路径进行规划。设计了一个能在隧道空间灵活运动的18关节六足仿蜘蛛机器人,运用D-H建模方法对仿蜘蛛机器人足进行运动学建模,并推导了逆运动学方程式,基于蒙特卡洛法对足端可达空间进行仿真分析,并基于过路径点的三次多项式插值算法对机器人足避障轨迹进行路径规划仿真。仿真结果表明,在仿蜘蛛机器人足路径规划中应用过路径点的三次多项式插值方法能保证步行足运动动作的平滑性,从而避免了因力矩突变引起的冲击作用,同时足端能通过路径点以满足避障要求。     

基于势场和运动约束的月面六足机器人路径规划算法

月球探测是我国航天工程的重要任务。受限于轮式月球车的运动能力,目前人类对月球的探测活动局限于较为平缓的月海地形,而六足机器人相较于月球车具备更优越的通过能力与冗余容错能力,在未来月面探测任务中有广阔的应用前景。针对我国未来月面探测任务需求和巡视及科学考察等目标,现有的六足机器人缺乏针对月面复杂地形环境的路径规划算法。为此通过分析月面地形,建立了二维月面仿真环境随机生成算法,并根据六足机器人运动学模型,分析路径规划问题中月面六足机器人的运动约束,结合人工势场方法,设计了月面六足机器人路径规划核心代价函数,提出了一种基于势场和运动约束的月面六足机器人路径规划算法,为我国未来极端星表环境下探测机器人研制提供技术基础。通过实验对比分析验证,相比于A^*算法和RRT算法,该算法规划路径短,运行效率高,相比于传统人工势场法,该算法具有更高的鲁棒性。     

基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法设计

针对机器人进行避障路径规划时存在收敛速度差、规划路径长、迭代次数多以及规划时间长的问题,提出基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法。首先使用栅格法划分巡检机器人工作环境,通过对像素矩阵等指标的分析,构建栅格地图模型;基于人工势场法提出蚁群路径规划算法,使蚁群适应子空间的搜索;最后在模型中利用该算法,寻找该模型的最佳路径。实验结果表明,运用该方法进行路径规划时,收敛速度高、规划路径短、迭代次数少以及规划时间短。     

路径规划在移动(保洁)机器人装置中的应用

路径规划是机器人研究的一重要方向,论文提出了路径规划在保洁机器人中应用,所研究的保洁机器人装置采用了十字交叉式、内螺旋式与随机式三种路径规划.试验证明十字交叉式路径规划与内螺旋式路径规划比随机式路径规划覆盖率高、工作质量好.对保洁机器人路径规划的研究和应用有着极其重要的意义.     

清洁机器人全覆盖路径规划算法综述．

各种应用型移动机器人的设计是目前研究的焦点,它具有广阔的科研价值和市场前景,而路径规划技术是其中关键技术之一。本文系统总结了当前全覆盖路径规划算法的主要研究成果,并在覆盖效率、算法实现难易等指标方面进行比较剖析,探讨了各种算法的优势和不足。最后,提出进一步研究的方向。     

基于改进蚁群算法激光导航轮式机器人路径规划

针对激光导航轮式机器人在复杂环境中路径规划原始算法存在路径较长和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进蚁群算法。在实际算法中,先利用MAKLINK图论建立AGV运行环境的空间模型,接着用Dijkstra算法搜索优化路径;然后,在Dijkstra算法的基础上采用蚁群算法搜索最优路径;紧接着,在改进蚁群算法中,优先选择搜索前后两节点同起点到终点夹角一致或相差不大的后一个搜索节点,获取新的信息素更新策略,并进行角度的初始化和信息素计算;最后,在Matlab上完成算法的编写并得到仿真结果。结果表明,改进蚁群算法路径优化性能更好,对实际环境中机器人的路径规划具有指导意义。     

High-efficiency inspecting method for mobile robots based on task planning for heat transfer tubes in a steam generator

Many heat transfer tubes are distributed on the tube plates of a steam generator that requires periodic inspection by robots. Existing inspection robots are usually involved in issues: Robots with manipulators need complicated installation due to their fixed base; tube mobile robots suffer from low running efficiency because of their structural restricts. Since there are thousands of tubes to be checked, task planning is essential to guarantee the precise, orderly, and efficient inspection process. Most in-service robots check the task tubes using row-by-row and column-by-column planning. This leads to unnecessary inspections, resulting in a long shutdown and affecting the regular operation of a nuclear power plant. Therefore, this paper introduces the structure and control system of a dexterous robot and proposes a task planning method. This method proceeds into three steps: task allocation, base position search, and sequence planning. To allocate the task regions, this method calculates the tool work matrix and proposes a criterion to evaluate a sub-region. And then all tasks contained in the sub-region are considered globally to search the base positions. Lastly, we apply an improved ant colony algorithm for base sequence planning and determine the inspection orders according to the planned path. We validated the optimized algorithm by conducting task planning experiments using our robot on a tube sheet. The results show that the proposed method can accomplish full task coverage with few repetitive or redundant inspections and it increases the efficiency by 33.31% compared to the traditional planning algorithms.     

传感器技术在智能移动(保洁)机器人装置中的应用

提出了红外传感器、光敏电阻器、里程计以及ZigBee无线通讯模块在所研究的智能移动(保洁)机器人装置中的应用,实现了该保洁机器人具有可遥控、可自由行走、可路径规划、可自动充电、防跌落、防碰撞、能自救等功能.传感器技术的快速发展与应用必将加快保洁机器人走进千家万户,推动其品质与性价比的大幅提高.对保洁机器人中传感器技术应用研究有极其重要意义.     

路径规划算法及其应用综述

路径规划技术是目前很多技术领域研究的热点,具有广阔的应用前景和科研价值,而路径规划算法的研究是其中的核心内容。文章系统地总结了现今国内外路径规划智能算法的主要研究成果,并对其优缺点进行了分析比较。而后对目前研究热门的路径规划问题进行了分类总结,分析了他们各自的应用算法。最后,提出了路径规划算法的进一步研究方向。     

基于改进 RRT ∗ 算法的智能轮椅全局路径规划研究

现实环境中智能轮椅大多数处在复杂场景下工作,其自主导航时对路径安全性等要求较高。 渐进最优随机搜索树 RRT ∗ 算法 基本满足移动机器人最优路径规划,但由于智能轮椅本体较大,容易与环境较近接触,因此可对环境模型进行膨胀并定义不同搜索步 长,使其规划出的路径远离障碍物。 其次为保证用户在使用智能轮椅导航时能够获得更高的舒适性,更高效的到达目的地,而借用启 发式约束采样思想和人工势场中引力场思想修剪此算法规划时的冗余节点,从而减小系统运行内存,随后结合轮椅的最小转弯半径, 提出最小段路径曲率约束策略和三次 B 样条曲线算法对路径进行平滑处理,使其更加适合轮椅行驶。 最终在 MATLAB 和 Gazebo 仿真 平台对改进前后算法对比实验,并将本文算法应用与智能轮椅实体上,试验结果表明,该算法能够有效解决智能轮椅全局路径规划问 题,能够明显提升全局路径规划效率,具有一定安全性,可为其移动机器人领域提供有效参考。     

室内清扫机器人区域充满拓扑算法

针对室内清扫机器人清扫任务的特点，即要充满房间的可达区域，提出了一种区域充满拓扑算法。文中介绍了机器人工作环境的识别和表示，区域充满采用的运动方式．详细给出拓扑算法，并运用该算法进行了机器人清扫路径规划。     

A~*算法在移动机器人路径规划中的应用

采用A*算法对已知环境中的移动机器人路径规划问题进行研究。利用栅格法建立环境模型,然后对节点的选择进行分析,最后通过MATLAB仿真。仿真结果表明算法能找到一条从起点到终点的较优路径,验证了算法的有效性。