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一种动态环境下移动机器人的路径规划方法
引用本文:朴松昊,洪炳熔.一种动态环境下移动机器人的路径规划方法[J].机器人,2003,25(1):18-21.
作者姓名:朴松昊  洪炳熔
作者单位:哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001
基金项目:国家自然科学基金 (69985 0 0 2 ),国家 863计划 (2 0 0 1AA42 2 2 70 )资助项目
摘    要: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.

关 键 词:基于行为  移动机器人  路径规划  遗传算法  强化学习
文章编号:1002-0446(2003)01-0018-04

A PATH PLANNING APPROACH TO MOBILE ROBOT UNDER DYNAMIC ENVIRONMENT
PIAO Song,hao\ HONG Bing,rong.A PATH PLANNING APPROACH TO MOBILE ROBOT UNDER DYNAMIC ENVIRONMENT[J].Robot,2003,25(1):18-21.
Authors:PIAO Song  hao\ HONG Bing  rong
Abstract:This paper presents a new approach to path planning under dynamic environment. MAKLINK graph is used to model the workspace. The whole system includes two parts: the global model decides the global path planning by genetic algorithm, and the local model develops the global path. Three primitive behaviors called global path following, obstacle avoidance and head for goal behaviors are used for the local path planning. Particularly, we introduce reinforcement algorithm for obstacle avoidance behavior. The results of simulation experiment indicate the effectiveness of the proposed method.
Keywords:behavior  based  mobile robot  path planning  genetic algorithm  reinforcement algorithm
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