实现机器人动态路径规划的仿真系统

针对机器人动态路径规划问题,提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知,静止和运动障碍物的复杂情况。采用栅格法建立机器人空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成。在全局路径规划中,用快速搜索随机树算法规划出初步全局优化路径,局部避碰规划是在全局优化路径的同时,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞规则,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人安全顺利地到达目的地。仿真实验结果说明该方法具有可行性。     

新型势场模型及在实时运动规划中应用

针对复杂环境中移动机器人的实时运动规划问题,在传统人工势场法基础上,以机器人与动态障碍物的相对位置和相对速度为变量,构建了一种新型的位置和速度势场模型,提出了一种新的自适应势场法.通过变参数约束扰动法解决了势场法中的局部极小问题.实验结果表明,该方法能使机器人选择最佳避障策略实现主动避障,快速地摆脱动态障碍物,规划出光滑路径,从而提高避障效率,较好地解决了动态未知环境中的路径规划问题.     

未知环境下基于传感器的移动机器人路径规划新方法

提出了一种未知环境下机器人在线路径规划算法. 该算法在多数情况下比传统方法更具智能性和灵活性， 并且可以解决无边界环境中单方向无限延伸的障碍物的绕行问题．     

穿越稠密障碍物的自适应动态窗口法

针对应用广泛的局部避障算法-----动态窗口法(DWA)穿越稠密障碍物时存在路径不合理、速度和安全性不能兼顾等问题,提出参数自适应的DWA算法,根据机器人与障碍物距离和障碍物的密集度自动调整目标函数中的权值,以自适应环境的动态变化,从而获得移动机器人的最佳运行速度和合理路径.该方法可明显改善机器人穿越稠密障碍物区域时的性能;同时,该方法还可避免机器人从密集障碍物区域外绕行以及轨迹不平滑现象.仿真实验表明:改进的DWA算法在复杂环境中通过逐步优化可使运行轨迹更加合理,能够同时兼顾路径平滑性和安全性;机器人在离稠密障碍物较远处保持高速,通过狭窄通道或者稠密障碍物区域时速度适当降低,安全性更高,实验中总迭代次数和运行时间可缩短20%以上.     

未知环境下基于椭圆约束的机器人路径规划

针对未知环境下机器人路径规划问题,提出一种基于椭圆约束的路径规划方法。借助椭圆约束规划路径,将路径规划问题转化为椭圆参数优化问题。通过建立椭圆约束优化模型,引入障碍物和目标位置的约束,考虑机器人运动步长及运动方向的影响,实现复杂未知环境下机器人路径规划。基于不同算法的仿真实验结果表明,该方法有效解决了未知环境下机器人路径规划问题,在大量障碍物存在的未知环境,也能快速有效地进行无碰撞路径规划。     

基于双层模糊逻辑的多机器人路径规划与避碰

针对无通信情况下的多机器人系统在未知动态环境下的路径规划问题,设计了基于双层模糊逻辑的多机器人路径规划与动态避碰系统。方向模糊控制器充分考虑了障碍物的距离信息和目标的角度信息,转化为机器人与障碍物的碰撞可能性,从而输出转向角度实现机器人的动态避障;速度模糊控制器将障碍物的距离信息作为输入,将速度因子作为输出,提高了多机器人路径规划与动态避碰系统的效率和鲁棒性。在Pioneer3-DX机器人实体上验证了该系统的可行性。     

基于改进RRT算法的RoboCup机器人动态路径规划

针对足球机器人在场上采用反应式方法避障时存在的速度慢、效果差的问题,采用改进的快速扩展随机树(RRT)算法设计了一种能够适应机器人足球赛场动态移动障碍环境的路径规划器.首先,引入基本的快速扩展随机树算法,针对其随机性强、路径过长的缺点,提出了以一定概率选择目标点、增加引力分量以及路径平滑处理等改进方式;引入路径缓存区以及动态扩展随机树的方法来解决移动障碍物环境中的路径规划问题.复杂障碍物环境中的仿真实验表明,改进的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%.最终将策略移植到实体NAO机器人上参加RoboCup比赛,取得世界八强的成绩.     

融合动态障碍物运动信息的路径规划算法

传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为：在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。     

面向救援任务的地面移动机器人路径规划

由于救援机器人处于复杂环境中,面向紧急救援任务的实时性要求较高,因此,救援机器人的路径规划技术在整个救援过程中发挥着十分重要的作用．针对复杂环境条件,用多边形表示障碍物,设计了一种基于障碍物编码的遗传算法,进行路径规划．与以往的基于顶点编码的方法相比,该方法对障碍物复杂不规则的情况适应性更强,同时也缩减了解搜索空间,提高了算法的效率,增强了路径规划的实时性．通过异构多机器人联合救援模拟实验验证和分析,表明所提出的方法能够使机器人避让复杂环境中不同类型的障碍物,实现高效实时的路径规划,可操作性强,可以推广应用于实际救援系统中．     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

针对静态和动态障碍物共存环境中机器人滚动路径规划的鲁棒性问题,提出了通过确定局部子目标位置判断机器人行进路线的路径规划算法.机器人以滚动窗口的形式实时检测局部环境信息,寻找并确定局部子目标的位置,从而做出下一步安全路径规划.机器人不断重复该过程,最终沿着一条优化路径安全到达目标点.仿真结果表明:该算法能使机器人沿着优化...     

融合改进A*与DWA算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下实现全局路径最优、未知环境下动态实时避障这一路径规划需求,对传统A*（A-star）算法进行改进,并融合动态窗口法（DWA）实现动态实时避障。首先分析栅格环境下的障碍物占比,将障碍物占比引入传统A*算法,优化启发函数h(n),从而改进评价函数f(n),提高其在不同环境下的搜索效率;其次针对复杂栅格环境下传统A*算法优化后的轨迹与障碍物顶点相交问题,优化子节点选择方式,同时删除路径中的冗余节点,提高路径的平滑度;最后融合动态窗口法,实现复杂环境下移动机器人的动态实时避障。通过MATLAB下的对比仿真实验表明,改进算法在轨迹长度、轨迹平滑度以及历经时间上得到优化,满足全局最优且能实现动态实时避障,具有更优秀的路径规划效果。     

移动机器人未知环境避障研究

针对移动机器人的避障问题,以AS-R移动机器人为实验平台,提出了一种改进人工势场和模糊逻辑相结合的路径规划方法.对于未知障碍物环境采用人工势场法进行实时路径规划,对于动态近距离动态障碍物采用模糊逻辑方法引导机器人做出避障行为.为了有效将2种方法结合,根据传感器信息对于人工势场方法引入转角的信任度,机器人运行方向由上述2...     

基于多行为的移动机器人路径规划

机器人由当前点向目标点运动的过程中,所处环境经常为动态变化且未知的,这使得传统的路径规划算法对于移动机器人避障过程很难建立精确的数学模型.为此,针对环境信息完全未知的情况,为移动机器人设计一种基于模糊控制思想的多行为局部路径规划方法.该方法通过对各种行为之间进行适时合理的切换,以保证机器人安全迅速地躲避静态和动态障碍物,并利用改进的人工势场法实现对变速目标点的追踪.对于模糊避障中常见的U型陷阱问题,提出一种边界追踪的陷阱逃脱策略,使得机器人成功解除死锁状态.另外,设计一个速度模糊控制器,实现了机器人的智能行驶.最后,基于Matlab平台的仿真结果验证了所提出算法的有效性和实时性,与A*势场法的对比结果更突出了该算法的可行性.     

基于自适应动态窗口改进细菌算法与移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下的路径规划问题,提出一种新的自适应动态窗口改进细菌算法,并将新算法应用于移动机器人路径规划。改进细菌算法继承了细菌算法与动态窗口算法（dynamic window algorithm, DWA）在避障时的优点,能较好实现复杂环境中移动机器人静态和动态避障。该改进算法主要分三步完成移动机器人路径规划。首先,利用改进细菌趋化算法在静态环境中得到初始参考规划路径。接着,基于参考路径,机器人通过自身携带的传感器感知动态障碍物进行动态避障并利用自适应DWA完成局部动态避障路径规划。最后,根据移动机器人局部动态避障完成情况选择算法执行步骤,如果移动机器人能达到最终目标点,结束该算法,否则移动机器人再重回初始路径,直至到达最终目标点。仿真比较实验证明,改进算法无论在收敛速度还是路径规划精确度方面都有明显提升。     

基于混合策略的轮式机器入路径规划方法

快速扩展随机树方法（R RT）是解决具有非完整性约束的轮式机器人路径规划问题的一种有效途径。R RT能够在规划过程中引入机器人动力学约束,但是当环境中存在大量障碍物时,R RT算法的路径搜索效率将会降低。另一方面,R RT算法不具有最优性,限制了其在轮式机器人路径规划中的应用。针对经典R RT算法的不足,提出一种混合的路径规划策略,首先通过路径导引点扩展多树R RT结构,利用多树R RT的局部探索与合并特性快速寻找可通行的区域范围,利用启发式搜索算法在可通行区域内快速寻找动力学可行的机器人运动轨迹。仿真与实车实验表明,该方法能够快速有效地解决复杂障碍物环境下的机器人路径规划问题。     

基于改进A*算法和动态窗口法的机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下(包含静态和动态环境)的路径规划效率低的问题,提出了一种改进的A*算法与动态窗口法相结合的混合算法。针对传统A*算法安全性不足的问题,采用障碍规避策略,优化节点的选择方式,增加路径的安全性;针对转折点多的问题,采用递归二分法优化策略,去除冗余节点,减少转弯次数;针对静态环境下路径平滑性不足的问题,采用动态内切圆平滑策略将折线角优化成弧度角,以增加路径的平滑性。对于传统动态窗口法的目标点附近存在障碍物时规划效果不好和容易在凹型槽类障碍物中陷入局部最优的问题,在原有的评价函数中引入了距离偏差和轨迹偏差。最后,对所提的改进A*算法和混合算法分别在静态和动态环境下与其他算法进行仿真比较。从结果可以看出,与传统混合算法相比,临时障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.2%和65.8%;移动障碍环境下,路径长度和运行时间分别缩短了13.9%和44.9%,所提的算法提高了在复杂环境中规划路径的效率。     

异构多目标差分-动态窗口算法 及其在移动机器人中的应用

为了实现在多移动机器人和多窄通道的复杂动态环境中机器人的节能运动规划,提出异构多目标差分-动态窗口法(heterogeneous multi-objective differential evolution-dynamic window algorithm,HMODE-DWA).首先,建立行驶时间、执行器作用力和平滑度的3目标优化模型,设计具有碰撞约束的异构多目标差分进化算法来获得3个目标函数的最优解,进而在已知的静态环境中获得帕累托前沿,利用平均隶属度函数获得起点与终点间最优的全局路径;其次,定义基于环境缓冲区域的模糊动态窗口法使机器人完成动态复杂环境中避障,利用所提出的HMODE-DWA算法动态避障的同时实现节能规划.仿真和实验结果表明,所提出的混合路径规划控制策略能够有效降低移动机器人动态避障过程中的能耗.     

基于障碍预估与概率方向权值的移动机器人动态路径规划

主要研究了移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题.提出一种将障碍预估与概率方向权值相结合的动态路径规划新方法.该方法将卡尔曼滤波引入到规划算法中,使得对障碍物运动状态的实时有效预估成为可能.同时,为实现移动机器人的实时路径规划,提出一种新的概率方向权值方法,基于周期规划将障碍物与目标信息进行融合,能够有效处理室内环境下对于障碍物的速度和运动轨迹均未知的动态路径规划问题.仿真结果以及基于SmartROB2移动机器人平台所进行的实验结果验证了该方法的有效性和实用性.     

基于模糊势场法的移动机器人局部路径规划

针对采用传统人工势场法进行移动机器人局部路径规划时存在的局部极小点和规划路径过长等问题,提出了一种基于虚拟目标点和有限状态机的模糊势场法。构造基于人工势场的虚拟目标点法来解决局部极小点问题,在合适的位置设置虚拟目标点使机器人逃离局部极小点区域。将虚拟目标点法与模糊控制相结合,对障碍物环境进行预测,及时避障,解决机器人在复杂环境中采用虚拟目标点法规划路径时存在的路径过长问题。设计一个有限状态机来判断障碍物环境,执行算法转换策略,使改进算法适用于多种复杂环境。所设计算法在MATLAB平台上进行了仿真验证。结果表明,该算法能够使机器人逃出局部极小点、缩短规划路径。算法不仅适用于简单、离散环境,在传统算法运行困难的、复杂的环境中,例如墙型、U型和多U型障碍物环境,也能规划出可行的优化路径。