带滚动约束轮移式机器人动态规划的研究

根据轮移式机器人的运动学模型,研究受到滚动约束轮移式机器人在动态环境中的运动规划问题.将快速随机搜索树算法与优化方法相结合,实现了一种新的算法,规划出既可避障又可满足机器人滚动约束的运动.将该算法运用到动态环境下机器人的运动规划中,并通过仿真表明该算法能较好地引导机器人在动态环境中实现满足滚动约束的避障路径.     

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。     

机器人C-空间障碍边界建模与无碰路径规划

基于机器人与障碍实体的实际碰撞关系，通过对Ｃ－空间障碍的特性分析，定义了临界碰撞关节角，提出了基于临界碰撞关节角的Ｃ－空间障碍边界建模方法．该方法计算量小，可直接同机器人动态仿真模型相联，便于系统集成．路径搜索利用改进的Ａ＊算法，采用动态变步长并进行目标可见性测试，提高了搜索效率，并利用全局路径优化算法对路径进行了优化．仿真结果表明本文提出的算法对静态结构化环境下机器人操作机的路径规划是切实有效的．     

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.     

基于混沌反控制的动态路径规划研究

针对移动机器人在动态环境中常遇到的非最优路径问题,提出了基于混沌反控制并具有一定预测能力的路径规划算法。算法结合神经网络和距离传播模型,无需先验知识并且能适应动态不确定环境。通过在关键位置控制机器人进行混沌运动,可以减少等距情况下随机选择所造成的非最优路径出现的几率。在目标振荡运动且速度快于机器人的情况下,通过分析目标的轨迹和方向可以预测目标的短期运动趋势,进而实现有效追踪。仿真结果表明该算法对于减少非最短路径和路径中的尖点具有一定的作用,对于追踪速度较快的目标也有较大的成功率。     

基于动态椭圆曲线的足球机器人射门路径规划算法

为提高机器人足球比赛中射门成功率,提出了一种基于动态椭圆曲线的射门路径规划算法。通过计算足球机器人当前位姿及期望射门角度,控制机器人按照椭圆曲线路径运动至射门目标点,实现快速有效击球射门。仿真实验及实物机器人实验验证了算法的有效性,动态椭圆曲线射门规划算法运动路径短,且能够以合理射门角度完成射门。     

双足机器人跨越动态障碍物在线控制系统设计

在双足机器人跨越动态障碍物的在线控制问题中,脚步规划和步态控制的学习时间是关键问题;提出了一种将机器人的步态控制和脚步规划分别独立设计的控制策略;步态控制目的是产生关节点轨迹并控制对理想轨迹的跟踪,考虑到双足机器人关节点轨迹的不连续性,应用小脑模型连接控制CMAC记忆特征步态的关节点轨迹;脚步规划的控制目标是通过对环境的视觉感知预测机器人的运动路径,算法是基于无需对动态环境精确建模的模糊Q学习算法;仿真结果表明该控制策略的可行性,并且可以有效缩短在线学习时间。     

未知环境下机器人路径规划的粒子群优化

研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的基于粒子群算法的滚动规划算法。该方法在机器人视野域内产生若干个同心圆进行环境建模,然后利用粒子群优化算法规划出一条导航路径,机器人每前进一步,都由粒子群优化算法重新规划导航路径,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径接近终点。仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用该算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果令人满意。     

一种动态未知环境下的机器人路径搜索方法

提出了一种新的路径搜索算法——"触觉感知法"来实现机器人在未知静态与动态环境情况下的路径搜索。该方法不需要提供地图信息,机器人仅收集目标点的距离和方位信息以及通过自带传感器作为触觉器收集周围局部环境信息。机器人以BP神经网络作为决策器,经过训练,可以在静态和动态环境中搜索出一条光滑无碰撞且便捷并能有效避开动态障碍物的运动轨迹。对所提出的方法进行了仿真实验,仿真结果表明算法在静态和动态环境下均能有高效率的路径搜索表现。     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

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。     

加速度空间中基于线性规划的移动机器人路径规划方法

针对动态不确定环境下移动机器人的路径规划问题, 提出了加速度空间中一种基于线性规划 (Linear programming, LP) 的方法. 在机器人的加速度空间中利用相对信息, 把机器人路径规划这一非线性问题, 描述成满足一组线性约束同时使目标函数极小的线性规划问题, 嵌入基于线性规划方法的规划器, 得到一条满足性能要求的最优路径. 仿真试验验证了算法的实用性及有效性, 与势场引导进化计算的方法 (Artificial potential guided evolution algorithm, APEA) 相比更优化, 更实时.     

基于ACS算法的移动机器人实时全局最优路径规划

以Ant Colony System（ACS）算法为基础提出了一种新的移动机器人实时全局最优路径规划方法.这种方法包括三个步骤:第一步是采用链接图理论建立移动机器人的自由空间模型，第二步是采用Dijkstra算法搜索出一条无碰撞次优路径，第三步是采用ACS算法对这条次优路径的位置进行优化，从而得到移动机器人的全局最优路径.计算机仿真实验的结果表明所提出的方法是有效的，可用于对移动机器人进行实时路径规划.仿真结果也证实了所提出的方法在收敛速度、解的波动性、动态收敛特征以及计算效率等方面都具有比采用精英保留遗传算法的移动机器人路径规划方法更好的性能.     

未知环境下移动机器人遍历路径规划

为提高未知环境下移动机器人遍历路径规划的效率,提出了一种可动态调节启发式规则的滚动路径规划算法.该算法以生物激励神经网络为环境模型,通过在线识别环境信息特征,动态调用静态搜索算法和环绕障碍搜索算法,有效减少了路径的转弯次数.引入虚拟障碍和直接填充算法,解决了u型障碍区域的连续遍历问题.最后通过仿真实验表明了该方法在未知复杂环境下的有效性.     

Velocity planning for a mobile robot to track a moving target — a potential field approach

Potential field method has been widely used for mobile robot path planning, but mostly in a static environment where the target and the obstacles are stationary. The path planning result is normally the direction of the robot motion. In this paper, the potential field method is applied for both path and speed planning, or the velocity planning, for a mobile robot in a dynamic environment where the target and the obstacles are moving. The robot’s planned velocity is determined by relative velocities as well as relative positions among robot, obstacles and targets. The implementation factors such as maximum linear and angular speed of the robot are also considered. The proposed approach guarantees that the robot tracks the moving target while avoiding moving obstacles. Simulation studies are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.     

基于障碍物运动预测的移动机器人路径规划

针对移动机器人局部动态避障路径规划问题开展优化研究。基于动态障碍物当前历史位置轨迹,提出动态障碍物运动趋势预测算法。在移动机器人的动态避障路径规划过程中,考虑障碍物当前的位置,评估动态障碍物的移动轨迹;提出改进的D*Lite路径规划算法,大幅提升机器人动态避障算法的效率与安全性。搭建仿真验证环境,给出典型的单动态障碍物、多动态障碍物场景,对比验证了避障路径规划算法的有效性。     

基于遗传算法的移动机器人动态路径规划研究

针对移动机器人未知、动态环境下路径规划的难题,对移动机器人进行了系统设计,采用动态栅格法对环境建模,在对传统遗传算法进行一定的改进的基础上,个体评价函数采取可行路径适应度函数和不可行路径适应度函数分别进行处理,通过算法设计和仿真可知,采用该方法对移动机器人进行动态路径规划时,与任何障碍物不发生碰撞,路径短而且规划曲线平滑,达到了满意的规划效果和收敛速度。     

复杂环境中煤矿智能机器人巡检路径动态规划

在复杂开采环境下,煤矿智能机器人往往出现移动路径规划不准确、规划效率低和规划延迟等问题。因此,提出了一种巡检路径的动态规划算法,并对传统的动态窗口算法进行了改进。将智能机器人的移速限制空间转换成二维坐标空间,通过膜间通信及内部粒子更新规则来更新粒子,使机器人以最优速度、最佳路径进行巡检。仿真结果表明,这种算法优化了机器人在路径规划过程中的速度限制范围,提高了煤矿智能机器人的工作效率。     

基于QPSO 算法移动机器人轨迹规划与实验

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。     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划及安全性分析

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.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,合理结合了优化与反馈,对动态环境具有良好的适应性.还对规划算法的安全性进行了分析.