一种球形滚动机器人的路径跟踪控制器设计

对一种球形滚动机器人的路径跟踪问题进行研究,设计一种基于自适应滑模控制策略的路径跟踪控制器。所设计的路径跟踪控制器采用鲁棒滑模自适应增益控制律,能够有效实现带有扰动和不确定性的实际球形滚动机器人的路径跟踪。推导球壳纯滚动和无自转非完整约束下球形滚动机器人的运动方程,并在此基础上设计自适应滑模路径跟踪控制器。对于给定的参考几何路径,所设计的路径跟踪控制器能够确保路径跟踪误差在有限时间内收敛至很小的零邻域内。基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统的稳定性,数值仿真与样机实验结果进一步验证了所设计的路径跟踪控制器的有效性。     

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...     

基于遗传算法的移动机器人路径滚动规划

研究了一种全新的基于遗传算法的机器人路径滚动规划方法。该方法将目标点映射在机器人视野域内侧边界附近，规划出机器人局部最优路径，机器人根据此局部路径前进一步。机器人每前进一步就重复该过程，沿一条全局优化的路径安全地到达终点。仿真实验表明，即使在复杂的未知静态环境下，利用该算法也可以规划出一条全局优化路径，且能安全避碰。     

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。     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

研究了复杂未知环境下移动机器人的路径规划问题,旨在解决当机器人具有相当大的可视半径时,传统的滚动规划算法在解决路径规划问题时效率不高的问题。提出了一种局部规划中采用改进的A*算法的滚动规划算法。该算法引入一种二叉堆数据结构来存储局部规划待考察的节点,通过减少局部寻优中比较的次数来提高搜索的速度。仿真结果表明,该算法在解决这类路径规划问题时,能显著提高路径规划的效率,对其他的路径规划算法也有重要的借鉴意义。     

一种有效的移动机器人里程计误差建模方法

移动机器人里程计误差建模是研究移动机器人定位问题的基础. 现有的移动机器人里程计误差建模方法多数针对某一种驱动类型移动机器人设计, 运动过程中缺乏对里程计累计误差的实时反馈补偿, 经过长距离运动过程定位精度大幅度降低. 因此本文针对同步驱动和差动驱动轮式移动机器人平台提出了一种通用的里程计误差建模方法. 在假设机器人运动路径近似弧线基础上, 依据里程计误差传播规律推导了非系统误差、系统误差与里程计过程输入之间的近似函数关系, 进而提出一种具有闭环误差实时反馈补偿功能的移动机器人定位算法, 对定位过程中产生的里程计累计误差给予实时反馈补偿. 实验表明新算法有效地减少了里程计累计误差, 提高了定位精度.     

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.     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划

本文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．文中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，实现了优化和反馈的合理结合，对动 态环境具有良好的适应性．     

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.     

基于非均匀环境建模与三阶Bezier曲线的平滑路径规划

针对工作于复杂环境下的大型工装,本文提出了一种基于非均匀环境建模与三阶Bezier曲线的平滑路径规划算法,以指导工装的运动.在环境建模方面,利用四叉树建立环境的非均匀模型,能够有效压缩环境信息,提高搜索效率;在路径搜索方面,以非均匀环境模型为基础,提出一种距离启发搜索和信息素混合更新的蚁群算法,能够得到工装的安全可行路径点;在路径平滑方面,基于三阶Bezier曲线,提出能够连接任意位置和任意方向两点的转弯单元的设计方法,利用转弯单元连接路径搜索算法得到的路径点,能够获得满足工装非完整性约束的平滑路径.最后,以大型激光驱动器的靶场环境为对象,对本文算法的有效性和可靠性进行验证,并利用DELMIA平台进一步验证了规划路径的运动平滑性和安全性.     

足球机器人动态路径规划方法研究

针对机器人足球系统的高度实时性、不确定性,提出了一种基于统计预测的路径规划方法,该方法考虑到障碍物的速度大小和方向的不确定性,用数学统计的方法对障碍物的运动进行建模;机器人在运动过程中,根据得到的环境信息在机器视觉范围内建立预测窗口和避障窗口,在预测窗口内,机器人根据障碍物的信息建立障碍物的预测区域,在避障窗口内,机器人根据自身的位置与障碍物的预测区域,分别调用切线法或滚动窗口法进行路径规划;该方法属于局部路径规划方法,机器人在移动过程中需要不断更新环境信息来进行避障.     

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。     

一类动态不确定环境下机器人的滚动路径规划

研究了一类全局环境未知且存在的动态障碍物情况下的机器人路径规划问题.借鉴预测 控制滚动优化原理,给出了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,实施在线滚动规划,把优化与反馈机制合理结合起来,对动态不确定环境具 有良好的适应性.同时还对滚动规划算法的安全和可达性进行了分析.     

基于JPS策略的ACS移动机器人全局路径规划

针对蚁群系统（ACS）算法收敛速度慢、易陷入局部最优、路径转折点数量过多等问题,提出了一种基于跳点搜索（JPS）策略的ACS全局路径规划算法．该算法在迭代前加入一只特殊蚂蚁,利用方向因子引导该蚂蚁始终朝着目标方向前进,并查询是否存在最简路径;在蚂蚁查询下一个节点时,利用JPS算法思想舍去大部分不需要计算的节点．最后,为验证该方法的有效性,使用不同规格的栅格地图进行了仿真实验,仿真结果表明,改进的ACS算法相比于ACS算法,收敛速度加快、收敛时间缩短,且路径更优．最后将算法应用到实际的基于机器人操作系统（ROS）的移动机器人导航实验中,实验结果表明,改进的ACS算法能够有效地解决移动机器人全局路径规划问题,且能明显提升机器人全局路径规划的效率．     

未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划

提出一种未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划算法.该算法在对Q值初始化时加入对环境的先验知识作为搜索启发信息,以避免学习初期的盲目性,可以提高收敛速度.同时,以滚动学习的方法解决大规模环境下机器人视野域范围有限以及因Q学习的状态空间增大而产生的维数灾难等问题.仿真实验结果表明,应用该算法,机器人可在复杂的未知环境中快速地规划出一条从起点到终点的优化避障路径,效果令人满意.     

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。     

全局环境未知时机器人导航和避障的一种新方法

研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题．将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合，提出了一种新的移动机器人导航方法．将超声传感阵列探测到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示，利用不确定性证据推理对其进行数据融合，得到机器人的局部环境信息；在此基础上，采用基于滚动窗口的方法进行机器人路径规划，实现机器人的实时导航．仿真与实验结果表明了该方法的有效性．     

基于局部探测信息的机器人滚动路径规划

用基于滚动窗口的路径规划方法研究了全局环境未知时的机器人路径规划问题.该法 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,实现了优化与反馈的合理 结合.文中分析了不同凸障碍环境下滚动路径规划子目标选择策略,并且还探讨了规划算法的可 达性.     

基于粒子群三次样条优化的局部路径规划方法

为解决机器人在静态未知环境下如何利用局部环境信息规划出连续平滑的路径问题,提出一种基于粒子群三次样条优化与滚动窗口结合的局部路径规划方法。借助三次样条描述路径,根据机器人实时探测到的局部环境信息,在滚动窗口中运用粒子群算法解决样条参数的优化问题,使各部分路径光滑且一阶连续,从而实现最优局部路径规划。仿真结果表明：所提算法可以在静态环境下快速有效地实现机器人的无碰撞局部路径规划,且所规划路径平滑,便于运动控制。     

Sub-optimality analysis of mobile robot rolling path planning

Rolling planning is an efficient method for path planning in uncertain environment. In this paper, the general principle and algorithm of mobile robot path planning based on rolling windows are studied. The sub-optimality of rolling path planning is analyzed in details and explained with a concrete example.