基于遗传算法的机器人路径规划

采用栅格法表示机器人工作环境模型，用序号编码，直角坐标与序号混合应用，采用遗传算法产生初始路径种群，并对其优化找出最短路径，然后增加删除，插入算子达到路径规划中避障的要求。用MATLAB语言进行的仿真研究，仿真结果表明遗传算法进行避障和路径规划的有效性和可行性。     

非确定环境下基于遗传算法的机器人路径规划方法研究

采用栅格法建立机器人工作环境模型,并用MATLAB语言随机产生栅格中障碍物的位置及数量,应用遗传算法完成机器人路径规划,对遗传算法的插入和删除操作进行了改进,提高了遗传算法的搜索速度,并采用序号编码的方法,减小编码长度,简化遗传算法程序,缩短程序执行时间。仿真结果表明了该方法的有效性及可行性。     

移动机器人路径规划仿真平台设计

路径规划问题是智能机器人研究的关键问题之一。笔者开发了一个智能机器人路径规划的仿真平台,该系统可用作机器人离线路径规划研究。系统的路径规划器首先将障碍物体变换到位姿空间中,再在位姿空间中进行路径搜索,根据指定的机器人起始位置及目标位置产生准优化路径。主要应用时变势场法、遗传算法、栅格法3种规划算法对机器人行走路线进行了模拟。同时,提出了一个有效的引入遗传算法的（FNA）算法,并给出了仿真结果。     

基于粗糙集移动机器人微种群路径规划算法

针对机器人的路径规划,提出了一种将粗糙集和微种群遗传算法相结合的路径规划算法.该算法采用栅格法划分机器人的工作空间,十进制路径编码方式.在粗糙集生成初始路径的基础上,通过运用微种群遗传算法对这些初始路径进行优化后,得到了一条最优或近似最优路径.在Matlab环境进行的机器人路径规划仿真实验中,笔者用到的微种群遗传算法与一般遗传算法相比,具有优化效果明显,环境适应性强等优点,能够有效地提高机器人路径规划速度,结果表明作者提出的方法是正确和有效的.     

基于粗糙集移动机器入微种群路径规划算法

针对机器人的路径规划，提出了一种将粗糙集和微种群遗传算法相结合的路径规划算法，该算法采用栅格法划分机器人的工作空间，十进制路径编码方式，在粗糙集生成初始路径的基础上，通过运用微种群遗传算法对这些初始路径进行优化后，得到了一条最优或近似最优路径，在Matlab环境进行的机器人路径规划仿真实验中，笔者用到的微种群遗传算法与一般遗传算法相比，具有优化效果明显，环境适应性强等优点，能够有效地提高机器人路径规划速度，结果表明作者提出的方法是正确和有效的。     

一种基于栅格扩展的机器人路径规划方法

提出一种机器人的路径规划方法;这一路径规划方法是在机器人的位姿空间中进行的,采用栅格扩展的策略,即从初始位姿和终止位姿的栅格进行扩展。扩展一方的栅格前,先从这一方欲扩展栅格的第一个栅格向另一方欲扩展栅格的第一个栅格作一直线,沿这一直线首先进行扩展。最后在机器人的仿真系统中运用这一方法进行路径规划,大大地提高了路径规划的效率。     

一种融合模拟退火的改进遗传算法多任务路径规划

针对多任务路径规划存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,文中提出一种融合模拟退火准则的改进遗传算法。利用栅格法对环境地图建模与栅格序号编码,通过融入Metropolis准则来判断是否接受新解。实验结果表明:在不同障碍物环境以及不同任务点个数下,提出的融合模拟退火改进遗传算法与传统遗传算法相比,路径长度和迭代次数分别提高了9%和67%,解决经典遗传算法过早陷入局部最优问题。     

基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法

针对复杂环境下的机器人路径规划问题，提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法。以机器人出发点为随机树的根节点，通过扩展，逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点。从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径。研究表明在同样的环境下与遗传算法、A^＊算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径。仿真实验也表明，即使在随机生成的复杂环境下，利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径，且能安全避障。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对大多数路径规划方法所忽视的路径尖峰,以及传统蚁群算法(ACA)易出现的早熟、陷入局部最优等问题,提出一种改进ACA以用于路径规划.首先,在ACA中融入遗传算子,利用交叉与变异操作来扩大解的搜索空间,提升解的全局性.然后,引入简化与平滑操作优化算子,对所寻路径做进一步处理,消除路径中不必要的尖峰,提高其平滑性.栅格环境下的机器人路径规划仿真结果表明,与A*以及传统ACA相比,所提算法能够得到更为平滑的最短路径.     

基于二进制粒子群算法的移动机器人路径规划

由于用PSO进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径,使算法受到一定的局限性.为此,研究了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法.首先用栅格法描述机器人工作环境,在此基础上,将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码,并以路径长度为适应值,产生初始种群后,再对粒子位置和速度进行更新,经过多次迭代,即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径.该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,计算机仿真实验证明了该方法的有效性和先进性.     

复杂动态环境下基于侧滑力的局部路径规划

研究了复杂动态环境下具有局部感知能力的移动机器人路径规划问题.针对传统势场法避障在拥塞环境下存在局部振荡的问题,提出虚拟侧滑力的方法,障碍物对机器人产生侧滑排斥力,而非传统的反向排斥力,并由力来直接引导机器人运动.静态障碍物的侧滑力计算与障碍物距离、朝向及目标点朝向有关；动态障碍物的侧滑力计算应考虑其速度信息.为解决局部最小问题,对机器人已走路径进行跟踪监督,当机器人路径在一段时间内出现重复时,确认其已处于陷阱状态,继而采用沿墙走的策略来摆脱陷阱.仿真结果验证了算法在复杂动态环境下的实时性和有效性.     

Genetic algorithm-fuzzy based dynamic motion planning approach for a mobile robot

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基于改进势场栅格法的清洁机器人路径规划算法研究

针对人工势场法中机器人在障碍物附近震荡而无法到达目标点、存在陷阱区域、临近的障碍物之间不能发现路径等问题,提出了一种改进的势场栅格算法.结合牛耕式全覆盖路径规划算法使机器人在已知环境势场模型中快速静态规划出全局最优清扫路径,通过激光雷达与势场合力运算使其具备无碰撞的避障能力.在实际系统的实验验证结果表明,本算法能够使清洁机器人以更短路径遍历环境及增强避障能力,提高了清洁机器人的安全性与工作效率,具有实际应用价值.     

Planar Serial Manipulator Motion Synthesis

This paper deals with the universal serial manipulator on the inverse kinematics problem of plane type,the fast working space solution method,and the obstacle avoidance path planning method. With the vector projection as the main constraint condition of the target,it proposes a general form of the inverse kinematics solution which does not depend on the robot configuration of freedom degree. By identifying the target vector direction maximum and minimum workspace boundary and determining the destination vector by thick search on the workspace boundary method,an expressing method of the polar coordinate form of work space is then introduced. Finally,according to the form of plane trajectory planning for obstacle avoidance problem,the method of solving the inverse kinematics solution of the concave and convex forms of the safe obstacle avoidance area is improved. The simulation results verify that the proposed method has feasibility and generality.     

复杂环境下解决势场法局部极小问题的路径规划方法

多年来势场法路径规划的局部极小问题就一直被广泛关注,针对人工势场法所固有的缺陷提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.方法利用膨胀与腐蚀算法对机器人的工作空间进行预处理,来优化工作环境,并使用改进的势场法进行机器人导航,以改善其运动轨迹;另外通过设置子目标点使陷入局部极小的机器人快速"逃离"极小状态.仿真结果表明本文算法在复杂环境下解决机器人路径规划的局部极小问题是有效的.