一种移动机器人的路径规划算法

本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。     

移动机器人路径规划方法

路径规划方法是移动机器人导航技术研究的核心问题之一。本文针对移动机器人路径规划的一些方法进行了归纳,分别对全局规划方法、局部规划方法及其他规划方法进行了介绍。     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划

本文借鉴预测控制滚动优化原理，研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的 机器人路径规划问题．文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人 实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，实现了优化和反馈的合理结合，对动 态环境具有良好的适应性．     

密集障碍物环境下移动机器人全局路径规划

针对粒子群优化算法用于障碍物密集分布环境下机器人全局路径规划存在的早熟、效率低等问题,提出了一种基于障碍物顶点信息搜索的双层(底层和顶层)粒子群优化算法。首先,循环运行若干次底层算法,快速获取若干条无碰路径,确定全局最优解的大致位置,并上传所得路径到顶层;顶层种群接受下层信息后,接着,进行局部精细搜索,以获取问题的最优解。同时,定义了基于障碍物顶点信息的脱障算子,对粒子的全局极值点进行脱障操作,以保证路径的无碰性且加快寻优效率。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

自主移动机器人路径规划与避障策略

文章提出一种基于深度确定策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）算法和激光雷达数据的路径规划与导航方法,通过在机器人操作系统（Robot Operating System,ROS）系统中搭建仿真实验环境,验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法在仿真实验中成功实现了机器人的路径规划与导航,具有较好的导航性能。     

动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的方法

动态环境中，移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题．本文提出一种 基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法．该方法采用实数编码的方法，有明确物理意义 的适应度函数，以加快实时的运算速度和提高运算精度．该方法充分挖掘可应用遗传算法解 决移动机器人动态路径规划的潜力．通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规 划能力．     

人工蜂群算法在移动机器人路径规划中的应用

研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟、搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径,避免碰撞的发生,提出了一种人工蜂群算法的机器人路径规划方法.首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后机器人路径规划目标点作为蜜源,最后蜂群之间信息交换、协作搜索最优机器人运动路径.结果表明,人工蜂群算法解决了传统群智能算法存在的难题,加快了机器人路径规划求解速度,以较短时间找到最短机器人运动路径.     

基于免疫进化的移动机器人路径规划

针对现有基于进化算法在路径规划中的易陷入局部最优和缺乏指导性的缺点,该文探讨了一种基于免疫进化的路径规划方法;该方法针对机器人路径规划的实际应用,优化了变异算子,引入了免疫机制,使得较优个体能较早地生成,保证了算法的收敛速度,同时在算法过程中保持了种群的多样性,防止了早熟收敛,提高了全局搜索能力;仿真结果表明,该方法对复杂地图有良好的适应能力,能有效地保证路径的规划效率并改善路径规划的质量。     

基于可视图的移动机器人路径规划

主要针对静态已知环境下的全局路径规划作了研究,在切线图的基础上,考虑安全性与路径最优化.采用一种改进的可视图法建立环境模型和确定机器人向目标点运动的有效路径.首先,使用切线图法对自由空间进行可视图法建模;其次,在可视图法建模的基础上,使用目标导向启发函数求解出一系列通路径;再次,应用遗传算法对这一系列通路径进行优化迭代...     

具有遍历特性的移动机器人规划方法的研究

本文提出了遍历规划的概念和数学描述,以及完全遍历规划的设计方法,给出了常用 的几种性能评价函数．在此基础上,设计了基于带有综合性能评价指标的基本遍历运动序列 的完全遍历规划器．     

移动机器人的动态路径规划及控制

本文阐述了两类机器人的导航方法:第一类方法是,先生成整个路径,然后进行路径跟踪控制;第二类方法是所谓的势场方法,即利用人工势场直接进行运动控制.在此基础上,我们提出了用于移动机器人系统导航的动态路径规划-控制方法.系统根据环境信息对路径进行动态的生成与控制,从而与实际环境实现了闭环,增加了对系统的稳定性和对环境的适应能力.     

一种动态环境下移动机器人的路径规划方法

本文提出了在动态环境中，移动机器人的一种路径规划方法，适用于环境中存 在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况．采用链接图法建立了机器人工作空间模型， 整个系统由全局路径规划器和局部路径规划器两部分组成．在全局路径规划器中，应用遗传 算法规划出初步全局优化路径．在局部路径规划器中，设计了三种基本行为：跟踪全局路径 的行为、避碰的行为和目标制导的行为，采用基于行为的方法进一步优化路径．其中，避碰 的行为是通过强化学习得到的．仿真和实验结果表明所提方法简便可行，能够满足移动 机器人导航的高实时性要求．     

一种移动机器人全局路径规划新型算法

针对模拟退火算法收敛速度慢这一缺陷，提出了一种基于共轭方向法和模拟退 火算法相结合的新型混合优化算法，并成功应用于机器人神经网络路径规划中．该算法可以 使优化解不陷入局部极值解而得到全局最优解．仿真实验研究表明：本文提出的这种新型混 合优化算法，计算简单，收敛速度快，显著提高了求解移动机器人全局最优化问题的计算效 率．     

智能移动式机器人的一种全局路径规划方法和基于知识的路径控制器

本文介绍一种类似位姿的全局路径表示法,以三角形自由空间网络为基础构造平面图,然后构造出解答树,通过搜索方法找出所有可通路径的全局路径规划方法及其仿真结果.还介绍由规划器给出允许位姿集描述的路径,与规划库中的规则相匹配,确定机器人的动作,最终到达目标,这样一种基于知识的路径控制器及其实验结果.     

基于地图的室外移动机器人路径规划与导航系统

本文给出基于地图的室外移动机器人路径规划和导航系统的设计与实现。根据主题图内容分层和空间关系的拓扑特征建立了基于对象的空间表示方法。全局路径规划可在多种约束条件下找出最优路径，启发式搜索算法中的费用函数同时考虑路径长度和转折次数与角度两个主要因素。文中还描述了一个以有穷状态机为工具的导航系统模型。并给出了针对校园环境模型在ＳＵＮ３／２６０工作站上实现的部分实验结果。     

一种移动机器人路径规划算法的性能仿真分析与参数优化

本文首先介绍了一种基于神经网络的移动机器人路径规划算法 .然后给出了该算法的具体实现步骤 .最后通过计算机仿真的方法分析了算法参数对其性能和效率的影响 ,为算法付诸实际应用时的参数优化选择提供了有意义的指导     

一种新的路径编码机制在移动机器人路径规划中的应用

针对基于遗传算法的移动机器人路径规划,本文提出了一种新的定长十进制路径 编码机制．首先,将移动机器人所处环境中的障碍物表示成多边形的形式,并对各障碍物顶 点用十进制进行任意编号,然后将移动机器人的路径编码成定长为所有障碍物顶点个数之和 的十进制染色体串．串中,非零位上的十进制值表示路径经过了相应编号的顶点,各顶点在 串中的顺序就是它们在路径中的顺序．此编码方式克服了已有的变长编码机制及定长二进制 编码机制需特殊遗传操作算子和特殊解码的缺陷,使得算法更加简单有效．     

轮式移动机器人轨迹规划起点选择的新方法

本文针对传统轮式滑动导向移动机器人的路径轨迹规划问题，提出了一种更简捷的算法，该算法有利于减少轨迹产生的时间，便于双轮协调控制及精确到位。