蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

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.     

移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.针对传统移动机器人路径规划算法搜索时间长,效率低,寻优能力差等问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.该方法首先采用神经网络描述机器人工作环境,在此基础上通过坐标变换建立新地图;然后将机器人路径表示为粒子位置,并以路径长度为粒子群的适应度值;最后粒子之间的相互协作,不断更新粒子位置和速度,获得-条从起始点到目标点全局最优路径.在MATLAB平台上对该方法进行了仿真,实验结果表明,基于粒子群的机器人路径规划方法提高了路径规划的计算效率和可靠性,可应用于机器人的实时导航.     

以滚动优化策略的粒子群算法为基础的机器人路径规划研究

介绍了一种基于滚动优化策略的粒子群算法的机器人路径规划,在每一个滚动窗口中,应用粒子群算法进行局部路径规划,寻求一条最优路径.仿真实验证明了该方法的可用性和有效性.     

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.     

部分未知环境中移动机器人动态路径规划方法

针对部分未知环境,提出一种基于粒子滤波的动态路径规划方法.将全局最优路径视为受机器人运动及环境影响的变化量,采用粒子滤波算法,利用机器人运动信息预测路径,并利用实时环境信息更新路径,通过在线跟踪全局最优路径获得不断更新的全局优化路径.将传统全局路径规划先规划后执行的模式改为边规划边执行的模式,既减少了等待时间,又为机器人的移动误差及部分未知环境提供了较强的适应能力.仿真及实验验证,该方法的有效性.     

机器人路径规划研究

机器人路径规划是在有障碍物的工作空间中寻求一条安全无障的最优路径,是当前机器人研究领域的热点问题,是实现机器人自主导航和完成复杂任务的关键技术之一。在对智能路径规划方法研究的基础上,提出了基于人工免疫算法的机器人路径规划,并对免疫算法进行了详细设计。仿真结果表明,人工免疫算法可以很好地规划出恰当的路径,收敛速度快,规划效果好,较好地验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于细胞自动机的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,提出一种基于细胞自动机的路径规划算法.该算法首先将移动机器人的起点、目标点和空间障碍物定义为一组离散的细胞状态,建立环境的细胞自动机模型;然后由机器人移动的曼哈顿距离设计演化规则;最后根据演化后的细胞状态搜索最优路径.对简单和复杂环境下的机器人路径规划问题进行了仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于路径预测的机器人足球路径规划

针对常用的机器人路径规划算法过于复杂并且在每个运动周期都计算路径的问题,提出了一种结合路径预测的路径最优算法.充分利用预测结果减少每周期的路径规划时间;用微量调整动态控制机器人左右轮速度,并充分利用折线路径的短距离优势,为避障机器人创建一条最短路径;以基于周期性预测在同个时间轴上的相交作为碰撞信号,来减少每个周期的重复性计算时间.实验结果表明,该方法能大大提高机器人路径规划的速度,降低不同周期上路径规划结果不一致导致的运动震荡.     

煤矿搜救机器人最优路径规划算法

针对煤矿搜救机器人路径规划过程中因受障碍区间的干扰导致全局最优路径难以确定的问题,提出了基于梯度-坐标轮换法的煤矿搜救机器人最优路径规划算法。机器人首先按照梯度-坐标轮换法运动,然后根据已有的运动路径进行局部路径优化,并对所规划的局部最优路径进行可行性判断,直到路径中不存在障碍区间为止。仿真结果表明,该算法能够使煤矿搜救机器人在避开障碍的前提下,准确地规划出从出发点到目标点的全局最优路径,从而提高机器人运动路径规划的合理性和高效性。     

改进遗传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问题,传统的遗传算法存在早熟收敛和收敛速度慢,影响路径规划的效率,针对移动机器人路径规划的难题,为了提高路径规划的效率,提出一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法.应用简化编码长度的技术简化了工作路径编码方式,对于基于遗传算法产生初始路径种群后的各路径的适应值进行评价.经过多次交叉、变异,并借助模拟退火中Metropolis算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数,获得了从起始点到目标点的一条全局最优路径,并在MAlLAB环境中进行了仿真.仿真果证明算法的收敛速度、搜索质量和最优路径规划效率都有了明显的提高.     

移动机器人路径规划算法的研究综述

路径规划是移动机器人的热门研究之一,是实现机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划的算法进行研究,以了解不同条件下路径规划算法的发展与应用,系统性地总结了路径规划的研究现状和发展。针对移动机器人路径规划的特点,将其划分为智能搜索算法、基于人工智能算法、基于几何模型算法和用于局部避障算法。基于上述分类,介绍了近年来具有代表性的研究成果,重点分析各类规划算法的优缺点,对移动机器人路径规划的未来发展趋势进行展望,为移动机器人路径规划研究提供一定的思路。     

基于混沌遗传算法的机器人路径规划方法研究

针对机器人路径规划中,应用遗传算法时容易陷入局部最优解以及收敛速度较慢等问题,设计出一种基于混沌遗传算法的路径规划方法。在基本遗传算法的基础上采用自适应调整的选择概率,并引入混沌操作,从而增强移动机器人路径规划算法的鲁棒性,解决一般遗传算法的早熟和收敛速度慢问题。经MATLAB仿真,证明该方法具有良好的避障性能。     

融合环境信息和运动约束的改进A*算法研究

标准A*算法存在着无法考虑移动机器人运动特性及处理后的路径不利于移动机器人运动等问题。针对这一问题提出了一种新改进A*算法,通过环境信息引入障碍物权重系数来改进算法的启发函数并进行全局路径规划;优化搜索节点的选取方式和设定障碍物与路径之间的安全距离;基于对移动机器人的运动特性的考虑优化其路径,并在不同环境地图中与其他算法进行仿真实验对比分析。相关实验表明：基于新改进A*算法规划的路径始终与障碍物保持一定的安全距离;改进A*算法在时间上相比标准A*算法平均减少了80%,路径长度平均减少了2%,路径转角平均降低了82%。改进后算法相比其他算法在时间、搜索节点以及平滑度上有很大的改进,融合机器人环境信息和运动特性的规划路径算法可为移动机器人的路径规划提供一种新的方法。     

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。     

基于遗传算法的六自由度机器人焊接路径规划

对六自由度焊接机器人的轨迹焊接问题,提出了基于遗传算法的路径规划方法。通过D-H法,建立六自由度焊接机器人的运动方程,以系统总的能量损耗为适应度函数,利用遗传算法,给出优化路径。并以实际中的某型号六自由度焊接机器人为例,通过仿真实验证明了该方法的正确性与可行性。     

一种改进的未知动态环境下机器人混合路径规划方法

动态未知环境下的机器人路径规划是机器人导航领域的重要课题之一,采用传统的方法求解并不理想。针对这个问题,提出一种改进的机器人混合路径规划方法。首先利用改进的文化基因算法规划出较优的全局路径,指引机器人沿着全局路径行走,然后根据传感器探测到的局部环境信息,利用Morphin算法进行局部路径实时规划,使机器人有效地躲避动态障碍物。仿真实验表明,该算法在未知动态路径规划中具有良好的效果。     

基于正反馈自适应遗传算法的机器人路径滚动规划*

针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,将蚂蚁算法、模拟退火算法、滚动规划和遗传算法相结合,提出了一种新颖的基于正反馈自适应遗传算法的滚动规划。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避碰。     

微粒群与蚂蚁融合的机器人路径规划新算法

针对栅格法建模的不足,研究了一类全新的微粒群与蚂蚁算法融合的机器人路径规划算法。该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行搜索得到全局导航路径,然后用微粒群算法局部调节导航路径上的路径点,得到更优路径。计算机仿真实验表明,即使在蚂蚁算法得到的导航路径不佳的情况下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障。     

一种蚂蚁遗传融合的机器人路径规划新算法

针对栅格法建模的不足,本文研究一种全新的蚂蚁算法与遗传算法融合的机器人路径规划算法.该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用遗传算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径.计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障.     

人工鱼群算法在机器人加工路径规划中的应用

针对机器人加工路径规划问题,提出了一种基于人工鱼群算法的机器人加工路径规划新方法。仿真实验表明,该算法实现简单,搜索效率高,在较短时间内能够求得最优解,可满足机器人加工的实时性要求。