复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法

研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的滚动规划蚂蚁算法.该方法将目标点映射到机器人视野域附近,再由两组蚂蚁采用最近邻居搜索策略相互协作完成机器人局部最优路径的搜索,机器人每前进一步,都由蚂蚁对局部路径重新搜索,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到达终点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果十分令人满意.     

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。     

全局未知环境下多机器人运动蚂蚁导航算法

研究了全局未知静态复杂环境下多机器人运动的导航问题,提出了一种新颖的蚂蚁导航算法.该方法将全局目标点映射到机器人视野域边界附近作为局部导航子目标,再由两组蚂蚁相互协作完成机器人视野域内局部最优路径的搜索,在此基础上进行与其他机器人的碰撞预测与避碰规划.机器人每前进一步都重复上述过程.因此,机器人前进路径不断地动态修改,从而在每条局部优化路径引导下,使机器人沿一条全局优化的路径到达目标点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境下,算法也能沿一条全局优化路径导航,且能安全避碰,效果十分令人满意.     

动态环境下机器人多目标路径规划蚂蚁算法

研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人多目标路径规划蚂蚁算法。该方法首先根据蚂蚁觅食行为对多个目标点的组合进行优化,规划出一条最优的全局导航路径。在此基础上,机器人按照规划好的目标点访问顺序根据多蚂蚁协作局部路径算法完成局部路径的搜索。机器人每前进一步都实时地进行动态障碍物运动轨迹预测以及碰撞预测,并重新进行避碰局部路径规划。仿真结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用该算法也能使机器人沿一条全局优化的路径安全避碰的遍历各个目标点,效果十分令人满意。     

一种蚂蚁粒子群融合的机器人路径规划新算法

研究了一种全新的蚂蚁粒子群融合的机器人路径规划算法。该方法首先用链接图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,然后用粒子群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,利用该算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障。     

同心圆策略下机器人路径滚动规划遗传算法

该文提出了一种新颖的全局静态环境未知时基于同心圆策略的机器人路径滚动规划遗传算法.该算法在机器人视野域内产生若干个同心圆进行环境建模,然后基于遗传算法根据当前机器人视野域信息和目标点规划出一条临时的导航路径,机器人沿着该导航路径前进一步,再由遗传算法重新规划新的导航路径.机器人导航路径不断进行动态修改,使机器人沿着一条...     

实现机器人动态路径规划的仿真系统

针对机器人动态路径规划问题,提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知,静止和运动障碍物的复杂情况。采用栅格法建立机器人空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成。在全局路径规划中,用快速搜索随机树算法规划出初步全局优化路径,局部避碰规划是在全局优化路径的同时,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞规则,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人安全顺利地到达目的地。仿真实验结果说明该方法具有可行性。     

一种蚂蚁遗传融合的机器入路径规划新算法

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．     

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.     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

针对静态和动态障碍物共存环境中机器人滚动路径规划的鲁棒性问题,提出了通过确定局部子目标位置判断机器人行进路线的路径规划算法.机器人以滚动窗口的形式实时检测局部环境信息,寻找并确定局部子目标的位置,从而做出下一步安全路径规划.机器人不断重复该过程,最终沿着一条优化路径安全到达目标点.仿真结果表明:该算法能使机器人沿着优化...     

异类种群蚂蚁机器人滚动规划算法

依据真实蚂蚁具有自动分流功能这一研究成果,提出了一种全新的基于异类蚂蚁算法的机器人路径滚动规划算法。算法引入分流蚁,以选择信息素较少的路径行走,从而增强了搜索多样性。为加快收敛,结合模拟退火思想动态调节分流蚁的个数。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用该算法也可以规划出一条全局优化路径。     

一种室内环境下移动机器人的路径规划新算法

文章首先建立移动机器人对室内环境的全局模型,通过任务规划将全局目标分解为易于实现的多个子目标。然后针对每一个子目标,根据机器人边界圆直径构建一种改进的可视图,利用可视图和Dijkstra算法得到对子目标的全局路径,从而实现全局目标的路径规划。该算法简单,适于室内环境下移动机器人的实时导航系统。     

基于蚂蚁自动分流的机器人路径规划新算法

在复杂障碍环境下,如何使机器人所走路径最优,一直是机器人路径规划研究领域里的一个研究热点。依据真实蚂蚁具有自动分流功能这一研究成果,提出了一种全新的机器人路径规划蚂蚁算法。该方法首先用栅格法对机器人运动环境进行建模,在此基础上,两组蚂蚁进行相向觅食,当某节点被多只蚂蚁选择时,则自动分流,从而扩大了搜索范围,增强了搜索多样性,有利于获得最优解。计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,用该算法也可以较迅速的规划出一条全局优化的路径,效果令人满意。     

Path planning approach in unknown environment

This paper presents a new algorithm of path planning for mobile robots, which utilises the characteristics of the obstacle border and fuzzy logical reasoning. The environment topology or working space is described by the time-variable grid method that can be further described by the moving obstacles and the variation of path safety. Based on the algorithm, a new path planning approach for mobile robots in an unknown environment has been developed. The path planning approach can let a mobile robot find a safe path from the current position to the goal based on a sensor system. The two types of machine learning: advancing learning and exploitation learning or trial learning are explored, and both are applied to the learning of mobile robot path planning algorithm. Comparison with A* path planning approach and various simulation results are given to demonstrate the efficiency of the algorithm. This path planning approach can also be applied to computer games.     

复杂环境下基于贝叶斯决策的机器人路径规划

提出了一种基于贝叶斯决策的机器人路径规划蚂蚁算法,该算法在路径节点选择方式上采用贝叶斯模型,通过后验概率对候选节点进行评估,解决了用传统蚂蚁算法进行路径规划时容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明,机器人应用该算法可在复杂障碍环境下快速规划出一条全局优化避障路径。     

3传感器节点▽型结构的移动机器人寻迹算法

针对智能车竞赛电磁组寻迹算法,提出一种有别于传统的新型结构摆放传感器节点的方式,并在此结构下提出了一种寻迹规则对设定路径进行识别.为了检验所述算法,设计并实现了基于MCF52259核心控制单元的移动机器人寻迹系统,在识别较复杂路径时取得良好的实验效果.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法,基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁的觅食行为;针对路径规划的需要,搜索过程采用了蚂蚁回退策略、目标吸引策略、参数自适应调整和路径优化策略;利用蚂蚁回退策略和惩罚函数使得蚂蚁能够顺利跳出陷阱,并且在下一次搜索中不再选择此路径,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率;仿真试验结果表明,该算法能迅速规划出最优路径。     

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.     

机器人路径规划中的双向Dijkstra二叉树算法

在分析现有路径规划和碰撞检测方法的基础上，提出了一种新的机器人路径规划方法：双向Dijkstra二叉树算法。在机器人路径规划中应用传统的Dijkstra算法时间复杂度是O(n¬¬¬¬2)，应用该文提出的算法进行路径规划的时间复杂度为O(nlog2n)。通过一些数据的检测，验证了在机器人路径规划中，尤其是在测试数据较多的情况下，该算法可以有效提高效率。