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1.
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基于QPSO算法移动机器人轨迹规划与实验
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李仁府 独孤明哲 胡麟 汉哲勋《控制与决策》,2014年第12期
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针对移动机器人路径规划问题，提出一种基于QPSO算法的路径规划方法，并用概率论的方法分析了移动机器人路径规划的收敛性，阐明了该方法随均匀分布和正态分布的参数关系和收敛区间；然后根据移动机器人的运动特征提出一种改进的轨迹规划方法。移动机器人平台的实验结果表明了该方法在移动机器人路径规划中的有效性和可行性。
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2.
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多约束条件下的机器人时间最优轨迹规划
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钱东海 马文罗 汪建伟 王伟东《制造业自动化》,2011年第33卷第11期
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提出了一种工业机器人时间最优轨迹规划及控制的新方法。对于笛卡尔空间中给定路径上的离散路径点,通过运动学逆解求得与之对应的关节节点序列,采用三次样条插值方法构造各关节位移、速度、加速度均连续的轨迹。在考虑关节空间中速度、加速度、加加速度约束条件的同时,确保机器人在笛卡尔空间各离散路径点处满足由给定路径所决定的速度约束条件,减小机器人运动路径与给定路径之间的误差。采用序列二次规划法求解上述非线性约束优化问题,进而规划出沿特定曲线方程运动的机器人时间最优轨迹。最后将上述算法应用于剪带机器人,证明了该算法的有效性和可行性。
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3.
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一种车型机器人路径规划方法
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张金学 李媛媛 掌明《计算机仿真》,2012年第29卷第1期
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在自主移动机器人的许多应用中,路径规划技术顺序地设置一套分散的路径点来引导机器人以最短的时间从起始位置到达目标点。针对移动机器人路径规划问题,提出了一种非完整型机器人路径规划技术,该技术采用基本原子操纵方法来解决车型机器人路径规划问题,并采用平滑路径规划方法来产生更多的连续路径用以解决基本原子操纵技术在做路径规划时具有很不连续的缺点从而为机器人获得最优路径。仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。
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4.
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一种新的基于MMAS的机器人路径规划方法
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张彦铎 葛林凤《武汉化工学院学报》,2009年第31卷第5期
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机器人路径规划就是在复杂的结构空间中，找到一条由起点到目标点的可行路径．基于最大-最小蚂蚁算法，结合机器人路径规划的典型问题，给出了一种新的规划方法．实验结果表明，该方法能以较大的概率得到机器人路径规划问题的优化解．
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5.
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一种新的基于MMAS的机器人路径规划方法
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张彦铎 葛林凤《武汉工程大学学报》,2009年第31卷第5期
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机器人路径规划就是在复杂的结构空间中,找到一条由起点到目标点的可行路径.基于最大-最小蚂蚁算法,结合机器人路径规划的典型问题,给出了一种新的规划方法.实验结果表明,该方法能以较大的概率得到机器人路径规划问题的优化解.
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6.
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蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究 被引次数：4
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刘砚菊 杨青川 辜吟吟《计算机科学》,2008年第35卷第5期
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针对传统机器人路径规划方法无法保证寻找全局最优路径的问题,本文提出了一种基于蚁群算法求解机器人路径规划的方法.在此基础上构建了移动机器人路径规划模型,并通过Visual C 6.0进行仿真.结果表明该算法能够在动态和静态环境中迅速找到机器人的最优路径,与基于遗传算法的路径规划方法相比具有较大的优势.
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7.
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障碍物空间中汽车式移动机器人路径规划方法
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贾艳华 梅凤翔《北京理工大学学报(英文版)》,2002年第11卷第2期
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研究障碍物空间中汽车式移动机器人路径规划问题，使用简单的启发式搜索方法为受非完整约束且转变半径受限的汽车式移动机器人规划近优路径，最小长度可行路径被选择作为启发涵数，仿真结果证明了此方法对障碍物空间中汽车式移动机器人路径规划的有效性。
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8.
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基于变维度状态空间的增量启发式路径规划方法研究
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张浩杰 龚建伟 姜岩 熊光明 陈慧岩《自动化学报》,2013年第39卷第10期
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在移动机器人路径规划中需要考虑运动几何约束,同时,由于它经常工作于动态、时变的环 境中,因此,还必须保证路径规划算法的效率.本文提出了一种基于变维度状态空间的增量启发式路径规划 方法,该方法既能满足移动机器人的运动几何约束,又能保证规划算法的效率.首先,设计了变维度状态空间, 在机器人周围的局部区域考虑运动几何约束组织高维状态空间,其他区域组织低维状态空间;然后,基于变维 度状态空间,提出了一种增量启发式路径规划方法,该方法在新的规划进程中可以使用以前的规划结果,仅对 机器人周围的局部区域进行重搜索,从而能保证算法的增量性及实时性;最后,通过仿真计算和机器人实验验 证了算法的有效性.
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9.
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移动机器人运动路径规划方法的应用
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程英鑫 宋伟奇《中国科技博览》,2013年第7期
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路径规划是移动机器人学的一个重要研究领域，不论是哪种类别的移动机器人，它们在进行工作时，往往要求根据某一准则，在工作空间中沿一条最优（或次优）的路径行走。本文据此简述了全局路径规划方法和局部路径规划方法，并针对移动机器人运动路径规划方法及其应用等问题展开探究。
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10.
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基于L1距离的人工势函数构造及机器人无碰撞路径规划方法 被引次数：3
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朱向阳 徐梦飞 钟秉林《机械工程学报》,1998年第3期
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介绍了三维空间中凸多面体间Ｌ１距离的性质及其计算方法，在此基础上提出一种基于Ｌ１距离的机器人Ｃ－空间人工势函数构造方法以及相应的机器人无碰撞路径规划方法，并对二维空间中移动机器人的无碰撞路径规划进行了图形仿真。
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11.
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动态确定基因数的遗传算法路径规划* 被引次数：3
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肖晓明 陈志兴 高平安《计算机应用研究》,2009年第26卷第7期
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静态环境中移动机器人全局路径规划一直是路径规划中的一个重要问题。探讨了一种改进的基于遗传算法的静态环境下机器人全局路径规划方法的可行性。该方法通过障碍物的数量来动态确定所需的路径点数（基因），使得它能更广泛地应用于不同环境,最后对结果进行修正。仿真实验表明了该方法的有效性。
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12.
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加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制 被引次数：4
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曹洋 方帅 徐心和《控制与决策》,2006年第21卷第2期
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将移动机器人的运动规划与跟踪控制问题合并在一起，对加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制问题进行研究，提出基于贝塞尔曲线的路径规划方法，以满足机器人的非完整约束．在考虑所受加速度约束的条件下，通过规划机器人状态时问轨线的方法实现了时间最优的轨迹规划．基于控制李亚普诺夫函数推导出了轨迹跟踪的控制律．仿真实验结果表明所提出的算法是有效的．
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13.
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遗传算法在移动机器人路径规划中的应用
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徐丁 朱擎飞 叶晓东《计算机技术与发展》,2013年第11期
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移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标，提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法，并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上，针对路径规划问题的特点，增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明，此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好，其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。
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14.
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遗传算法在移动机器人路径规划中的应用
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徐 丁 朱擎飞 叶晓东《微机发展》,2013年第11期
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移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标,提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法,并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上,针对路径规划问题的特点,增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明,此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好,其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。
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15.
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一种考虑不确定性的移动机器人路径规划方法
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周兰凤 徐芳《微电子学与计算机》,2010年第27卷第7期
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提出了一种移动机器人路径规划方法,该方法采用基于知识的遗传算法进行路径规划,在路径规划算法中综合考虑了建模与传感数据等系统的不确定性,克服了已往的方法在复杂的粗糙地形环境中进行路径规划常常导致探测任务的失败的实际问题.仿真结果表明了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性.
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16.
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蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究
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张银玲 牛小梅《计算机仿真》,2011年第28卷第6期
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研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的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,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.
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17.
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一种动态环境下移动机器人的路径规划方法 被引次数：28
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朴松昊 洪炳熔《机器人》,2003年第25卷第1期
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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．
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18.
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基于感知-行为的移动机器人全区域覆盖路径规划
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高亮 祖莉《机械与电子》,2011年第6期
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针对未知环境信息下的移动机器人全局区域覆盖路径规划问题,提出了一种基于感知-行为的路径规划方法。根据移动机器人实时感知的传感器信息,建立机器人全区域覆盖的行为执行表,在机器人全区域覆盖过程中,通过这种感知与行为的关联能够实时有效地驱动机器人实现路径规划。模拟与仿真的结果证明了算法的简单性和实用性。
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19.
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基于hp自适应伪谱法的空间机器人路径规划
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曾祥鑫 崔乃刚 郭继峰《机器人》,2018年第3期
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针对空间机器人运动过程中基座姿态产生较大扰动的问题,基于hp自适应高斯伪谱法提出了一种以基座所受反作用力矩最小为目标函数的空间机器人路径规划方法.首先,综合考虑空间机器人运动过程中存在的关节角度约束、关节角速度约束、控制力矩约束及初始状态和终端状态约束等约束条件,将空间机器人路径规划问题看成满足一系列约束条件和边界条件并实现特定性能指标最优的最优控制问题.其次,结合hp自适应高斯伪谱法(hp-AGPM)与非线性规划技术,求解带有边界约束和路径约束的优化控制问题,得到满足约束且性能指标最优的空间机器人运动轨迹.最后,以平面2自由度空间机械臂为例对所设计方法进行仿真验证,并与其他伪谱法进行对比分析.仿真结果表明:本文算法能在10.6s的时间内规划出满足各约束条件且容许偏差低于10~(-6)的最优运动轨迹,并且在计算速度和配点数量上都优于其他伪谱法.
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20.
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移动机器人路径规划技术综述 被引次数：10
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朱大奇 颜明重《控制与决策》,2010年第25卷第7期
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智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向.
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