自由漂浮空间机器人路径规划研究进展

介绍了空间机器人路径规划的特点,归纳了研究中的关键问题,以及空间机器人非完整路径规划、笛卡尔路径规划及目标捕获自主路径规划等方面的主要研究进展,讨论了各种规划方法的应用背景及优缺点,对空间机器人路径规划的研究前景进行了展望.     

自由漂浮空间机器人力矩最优轨迹规划算法

针对自由漂浮空间机器人的轨迹规划问题,提出一种基于粒子群优化算法的机械臂关节角驱动力矩最优轨迹规划算法.首先通过对自由漂浮空间机器人系统的动力学方程进行分析,给出了以机械臂关节角驱动力矩为目标函数的轨迹最优控制算法,并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹,结合粒子群优化算法对机械臂关节角轨迹进行优化求解.数值仿真表明,规划出的关节角轨迹平滑连续,在完成自由漂浮空间机器人姿态调整任务的同时,机械臂关节角驱动力矩降至最低.     

Path planning of the robot assembly based on Voronoi diagram

Based on the concepts of Voronoi diagram that describes geometry information of the robot assembly in C space, the position vector path parameter equation of the assembly movement between the step shaft and two-sided bearing bracket was given. And the path planning strategy of the component initiative assembly was put forward as well. Theoretical analysis proves that using the Voronoi diagram to do the geometry reasoning on the assembly space can evaluate the feasibility of the component assembly, and can present the reference position vector path of the component movement from the initial configuration to the objective configuration, therefore improves the flexibility of the robot initiative assembly.     

用Hopfield网络优化空间机器人的路径

采用人工神经网络中的基本Hopfield网，实现了空间机器人的路径规划，解决了对两两给定通路的若干空间站点，空间机器人能顺序访问并最终返回起点的最短巡游路径问题．用Hopfield网解决最优化问题可针对不同的具体问题来设计网络的连接权及能量函数，从而扩展网络对解决具体问题的适应性，具有并行处理能力强、方法简单、容易实现等诸多优点．     

递归神经网络的进化机器人路径规划方法

针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整.给出了算法的具体步骤,并与基于标准前馈网络的路径规划方法进行了比较.仿真结果表明递归神经网络控制器对动态未知环境具有更好的适应性.     

基于Bezier曲线模型的移动机器人路径规划算法

提出了一种基于Bezier曲线模型的路径规划方法,该算法能够有效地提高移动机器人控制的实时性和精确性。首先具体阐述了基于Bezier曲线模型的路径规划方法,给出确定移动机器人状态空间分量x,y和的方法,然后分析了该算法所具有的优点,最后通过仿真实验验证了所提出算法的正确性和可行性。     

基于时间最优的足球机器人路径规划

用平滑的B啨zier曲线代替传统的折线作为路径的描述,能满足移动机器人的非完整性约束方程,并能使机器人获得较大的运动速度,然后用遗传算法对代表路径的B啨zier曲线控制点进行时间寻优.遗传算法的适应值函数充分考虑了影响机器人运动时间的3个因素:路径的安全性、长度和平滑度.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于定长实数路径编码机制的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种新的定长实数路径编码机制。首先进行环境地图建模,通过坐标变换在路径的起点和终点之间建立新地图,然后用定长的实数编码机制使得机器人在不断靠近目标点的趋势上,寻找一条最优的路径。为了进一步提高效率,根据障碍物的位置规划出机器人的“有效区域”,缩小搜索空间。采用免疫进化与模拟退火相结合的免疫模拟退火算法求解最优路径。仿真实验表明,该算法具有较强的全局和局部搜索能力,能够使得机器人快速地找到一条较优的路径。     

粗糙集遗传算法在机器人路径规划中的应用

提出了一种基于粗糙集和遗传算法混合方法的机器人路径规划方法,以提高机器人路径规划的速度和准确性.首先利用粗糙集获得机器人路径的决策规则,建立初始决策表,利用粗糙集理论进行化简,获得最小决策表,从中提出最小决策规则,然后利用所得的最小决策规则训练得出一系列可行路径的集合,最后利用遗传算法对这个种群优化,获得最优行走路线.对于两种不同环境分别进行仿真实验,验证了两种方法的混合算法在提高机器人路径规划速度上的优势.     

基于有理B样条曲线的焊接机器人操作空间轨迹规划

对空间复杂曲线机器人轨迹规划问题进行了研究.通过Solid Works软件提取三维模型上焊缝曲线的IGES数据文件,将曲线分为直线、圆弧、有理B样条曲线形式;建立曲线路径点离散算法模型,并根据工件特征进行各路径点的焊枪坐标系路径规划工作.在VBA环境下编制规划程序,并传送给Robotstudio软件.仿真和焊接实验表明:该算法相比人工示教工作可以快速完成焊接机器人的路径规划工作.     

基于C空间分解—路标法的机械手路径规划

针对核反应堆检修用多关节机械手的路径规划问题,提出了一种基于C空间分解-路标法的路径规划算法.由于该机械手C空间维数较高,因此将整个C空间分解成2组低维子空间,分别基于子空间建立路标图,并扩充成整个C空间内的路标图,从而将路标图的搜索维数由六维转化为三维,降低了路标图的搜索空间.同时为进一步提高路标图的质量,采用自适应变步长法来选取路标节点,根据前两时刻机械手各关节点距障碍物距离的变化情况来决定下一路标点的选择.仿真结果表明该方法不仅缩短了在线实时规划的时间,而且提高了路径规划的成功率.     

基于混沌控制的多目标不确定环境下移动机器人路径规划

针对多目标不确定环境下移动机器人路径规划算法复杂的问题,提出了一种新的规划算法———混沌控制算法.该算法利用混沌控制原理,根据检测到的目标位置信息,分别采用线性和非线性方法构造目标函数,然后通过牛顿定理,进行路径规划,求出规划节点.最后对算法进行了模拟仿真.仿真结果表明,构造的目标函数在每个目标点周围形成了收敛区域,机器人移向哪一个目标点,由它的初始状态所在的吸引域决定,不必再施加其它控制.这样减少了规划的计算量,提高了路径规划的速度和精度,为以后研究包含多障碍物的不确定环境下的路径规划奠定了基础.     

Variable dimensional state space based global path planning for mobile robot

A variable dimensional state space(VDSS) has been proposed to improve the re-planning time when the robotic systems operate in large unknown environments.VDSS is constructed by uniforming lattice state space and grid state space.In VDSS,the lattice state space is only used to construct search space in the local area which is a small circle area near the robot,and grid state space elsewhere.We have tested VDSS with up to 80 indoor and outdoor maps in simulation and on segbot robot platform.Through the simulation and segbot robot experiments,it shows that exploring on VDSS is significantly faster than exploring on lattice state space by Anytime Dynamic A*(AD*) planner and VDSS is feasible to be used on robotic systems.     

The collision-free trajectory planning for the space robot to capture a target based on the wavelet interpolation algorithm

In the research of path planning for manipulators with many DOF, generally there is a problem in most traditional methods, which is that their computational cost (time and memory space) increases exponentially as DOF or resolution of the discrete configuration space increases. So this paper presents the collision-free trajectory planning for the space robot to capture a target based on the wavelet interpolation algorithm. We made wavelet sample on the desired trajectory of the manipulator’s end-effector to do trajectory planning by use of the proposed wavelet interpolation formula, and then derived joint vectors from the trajectory information of the end-effector based on the fixed-attitude-restrained generalized Jacobian matrix of multi-arm coordinated motion, so as to control the manipulator to capture a static body along the desired collision-free trajectory. The method overcomes the shortcomings of the typical methods, and the desired trajectory of the end-effector can be any kind of complex nonlinear curve. The algorithm is simple and highly effective and the real trajectory is close to the desired trajectory. In simulation, the planar dual-arm three DOF space robot is used to demonstrate the proposed method, and it shows that the algorithm is feasible.     

基于改进蚁群粒子群算法的移动机器人路径规划

全局静态地图下,针对蚁群算法规划机器人移动路径时存在计算时间长、搜索效率低,并且得到的优化路径转弯次数过多的问题,提出了一种改进蚁群粒子群算法：首先利用粒子群算法快速得到蚁群算法初始信息素,然后进行蚁群算法路径规划,对得到的路径采用惯性优化,对每个节点进行遍历,当 ２个节点间的路径上无障碍物时,将中间节点删除,转换为优化路径。仿真实验表明,该方法与传统蚁群算法及相关改进算法相比,能有效减少迭代次数、提高搜索效率、减少转弯次数、缩短路径长度,从而提高路径质量。     

基于智能空间的三肢体仿生机器人3D运动规划

探讨了一个新颖的三肢体功能仿生机器人在智能空间中的3D运动规划和导航问题．按照实现功能提出机器人平面内运动基本步态,以此基本步态为基础,运用模糊推理得到演化步态用于实现平面间运动．融合智能空间所捕获的环境信息,建立以向量场为基本原理的模糊神经网络模型,通过学习机制训练该网络,应用于动态3D环境的导航和避障．仿真结果证明了该运动规划策略的有效性．     

基于可视切线图的新型煤矿救援机器人路径规划

针对未知环境建模问题阐述了可视切线图的概念,提出了一种未知环境下基于可视切线图的新型煤矿救援机器人路径规划方法,并采用"方向偏差最小"启发式策略搜索全局目标指导下的局部最优路径。仿真分析证明本文路径规划方法是可行的,并且具有较好的环境适应能力,可以满足新型煤矿救援机器人在未知环境下的运动要求。     

未知环境下移动机器人路径规划方法

路径规划是研究自主移动机器人技术中的一个重要领域，一般地可分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划两种类型.对未知环境下移动机器人路径规划的方法和发展现状进行了总结，指出了各种方法的优点与不足.最后对移动机器人路径规划的发展趋势进行了分析.     

基于语义信息的虚拟环境路径规划

为了降低虚拟环境下路径规划的计算复杂度,体现路径的合理性与增强算法的适应性,提出一种基于语义信息的层次型路径规划算法。针对目前虚拟人与环境地图建模时只考虑基本的几何信息,提出加入语义信息的建模方法;并在路径搜索算法中加入语义约束,使规划出的路径更符合人体的行为习惯;最后从路径长度、计算时间与扩展结点数三个指标验证算法的有效性,实验结果表明随场景规模的增大算法的计算时间呈线性增长态势。     

有向外力场作用下机器人路径规划方法

针对有向外力场作用下基于格点的机器人路径规划方法不能得到最优解的问题,采用了基于水平集方法的路径规划方法.将机器人的粒子跟踪转变为曲线的数值演化,通过解哈密尔顿-雅克比方程得到最优时间路径,改进后向路径追踪的数值计算精度保证了规划路径的可行性.仿真结果表明,算法可以有效应对复杂的有向外力场,并且在强外力场中仍保持路径的可行性.采用的连续路径规划方法可以突破传统机器人路径规划算法基于格点搜索的限制,并有效利用空间中存在的外力场.