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本文提出了一种基于遗传算法的简单、有效的移动机器人实时动态避障路径规划方法.为利用遗传算法实时、稳定地进行动态路径规划,本文将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题,并把路边约束、动态避障要求和最短路径要求融合成一个简单的适度函数.仿真实验表明,本文提出的动态路径规划方法可实时、稳定地产生移动机器人运动的最佳局部规划路径,且具有良好的动态避障性能.该方法也可用于智能车辆的自动导航. 相似文献
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基于神经网络和粒子群优化算法的移动机器人动态避障路径规划 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了基于神经网络和粒子群优化算法的移动机器人动态避障路径规划方法。该方法用神经网络模型描述机器人工作空间的动态环境信息,并建立起机器人动态避障与网络输出间的关系,然后将需规划路径的二维编码简化为一维编码,最后用粒子群优化算法获得最优无碰路径。仿真结果表明,所提的动态路径规划方法是正确和有效的。 相似文献
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针对足球机器人在动态环境下的安全路径规划,提出一种将神经网络和遗传算法相结合的路径规划方法。用hopfield神经网络描述存在障碍物的动态环境,然后用遗传算法对代表路径的控制点进行寻优,并把路径安全性和最短路径要求融合为一个适应度函数。通过仿真实验表明该方法具有较高的实时性和有效性。 相似文献
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针对模块化机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞的问题, 提出一种基于遗传算法的避障路径规划算法。首先采用D-H(Denavit-Hartenberg)表示法对机械臂进行建模, 并进行运动学和动力学分析, 建立机械臂运动学和动力学方程。在此基础上, 利用遗传算法分别在单/多个障碍物工作环境中, 以运动的时间、移动的空间距离和轨迹长度作为优化指标, 实现机械臂避障路径规划的优化。通过仿真验证了基于遗传算法的机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性, 该算法提高了运行中的机械臂有效避开工作空间中障碍物的效率。 相似文献
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针对足球机器人在动态环境下的安全路径规划,提出一种将神经网络和遗传算法相结合的路径规划方法.用hopfield神经网络描述存在障碍物的动态环境,然后用遗传算法对代表路径的控制点进行寻优,并把路径安全性和最短路径要求融合为一个适应度函数.通过仿真实验表明该方法具有较高的实时性和有效性. 相似文献
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针对室内清洁机器人尽可能充满室内的可达区域执行清扫任务的需求,提出一种基于传感信息的清洁机器人的路径规划算法。在室内清扫环境未知的情况下,这种算法比较简单,清扫的效率较高。清洁机器人位姿也易于控制,且具有自主避障的功能。 相似文献
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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。 相似文献
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针对建筑机器人进入施工位置全局路径规划最优且可实时避障的要求,提出了一种新型的导航地图建立方法,通过建筑物BIM(Building Information Modeling)模型建立导航地图,通过优化A*算法搜索点选取策略,以及删除了路径上的冗余转折点,缩短算法运行时间,且规划出的全局路径不会紧贴着建筑物墙壁,有效降低了机器人与墙体发生碰撞的可能性。结合动态窗口算法进行局部路径规划,在全局路径关键点之间使用动态窗口法,且加入了新的刹车判定条件,使得机器人的运动连续化。实验结果表明改进后的A*算法运行时间相较于原始算法减少50%以上,每去除一个冗余转折点路径长度减少0.4?m,路径与障碍物之间的距离比原始算法增加了2倍,结合了动态窗口法之后能够较好地避开障碍且输出的控制参数连续化。 相似文献
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一种局部动态环境下的避障算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种基于传统VFH避障算法的增强形式,称为VFH#算法。这种算法对VFH算法第一层进行局部环境预测,重新确定静态动态栅格,为后几层的最优选择提供准确的参数,利用这种方法,机器人能在局部动态环境下选择较化的行进方向。 相似文献