基于避障切换控制的移动机器人路径规划

移动机器人能够感知周围的环境,并能够实时的规划路径到达目标点,其中避碍问题是研究的热点。设计了一种在没有详细的环境信息的情况下,移动机器人避障过程中路径规划转换的控制方案,该方案机器人可以根据运动跟踪模式、避障模式及机器人状态选择逐渐逼近目标点,在尽可能出现的任何形状障碍物情况下用Matlab软件仿真实验。 实验结果表明,提出的自适应路径规划控制方案的有效性。     

模糊控制在移动机器人路径规划中的应用研究

利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性,对室内移动机器人的路径规划进行研究.将模糊控制应用于机器人的路径规划中,提出了以墙壁为基本参照物,顺时针为主方向的路径规划策略,经多次实验建立了模糊控制表,无需图像处理,无需精确的环境模型,实现了机器人路径规划和快速避障,并最终在室内静态环境下实现了机器人的准确定位.     

基于遗传算法的机器人路径规划

采用栅格法表示机器人工作环境模型，用序号编码，直角坐标与序号混合应用，采用遗传算法产生初始路径种群，并对其优化找出最短路径，然后增加删除，插入算子达到路径规划中避障的要求。用MATLAB语言进行的仿真研究，仿真结果表明遗传算法进行避障和路径规划的有效性和可行性。     

基于遗传算法的机器人动态路径规划的仿真

提出一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法。该方法采用实数编码的方法。有明确物理意义的适应度函数，以加快实时的运算速度和提高运算精度。该方法充分挖掘可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力。通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规划能力。     

移动机器人路径规划技术研究

路径规划技术是移动机器人研究的一个重要领域,研究综述了移动机器人路径规划技术的分类和发展现状,对全局路径规划和局部路径规划的各种方法进行较为详细的分析和介绍,并指出优点与不足,最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望.     

避免路径规划NA算法局部极小值的仿真试验

针对已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题,提出利用神经网络路径规划算法进行路径规划。为解决神经网络路径规划算法的局部极小值问题,提出地对障碍物的形状设定各条边的模拟退火初始温度。采用此方法仿真试验的结果表明,该方法能够避免某些局部极小值情况,规划的无碰路径达到最矩无碰路径。     

基于遗传算法的移动机器人多点路径规划

利用遗传算法解决了在复杂情况下机器人须经过多点并最终返回起点的路径规划问题.并根据实际情况,提出了相应的遗传编码方法,构造了相应的遗传算子.取得了很好的效果.     

自适应避障蚁群算法的移动机器人路径规划

传统蚁群算法在解决机器人路径规划的问题上存在收敛慢,容易收敛于次优路径的不足.针对以上不足,研究在状态转移概率、信息素更新方面进行改进.在状态转移概率上引入了一个避障函数因子,减小蚂蚁进入地图陷阱的概率,从而有效减少陷入死锁的蚂蚁数量,加快收敛速度.在信息素方面,加入了随迭代次数变化的信息素挥发因子,增加算法进行全局搜索的可能性,避免算法陷入局部最优.设计三种栅格障碍图对两种算法进行仿真,结果对比均表明,经过改进得到的AOA蚁群算法的初次收敛次数更少,迭代速度大大增强,并且最终规划得到的最小路径长度均比原算法小,与其他的改进算法相比,在找到最优路径的同时,其初次迭代的收敛次数也大大降低.     

基于GIS地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS（geographicinformationsystem）地图的移动机器人路径规划．该方法应用改进A’算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划．在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹．应用VC＋＋编程进行实验,证明了该方法的有效性．     

基于双目视觉的机器人局部路径规划

目的提出移动机器人利用双目视觉在不确定的环境中实现自主避障和导航的一种新方法．方法以视觉信息为决策依据，利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射，在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式，无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向．结果映射点偏离屏幕中心误差越大，障碍物距离机器人越远，确定避碰策略越困难；而当障碍物距离机器人较近时确定避碰策略较容易．该方法计算量少，运算时间短，提高了机器人的实时性．结论仿真试验表明此种方法能有效避开障碍物顺利到达目标点，并减少了计算规模，提高了实时性．     

基于余弦算法的足球机器人路径规划

在分析基本算法不足的基础上,提出了机器人的路径规划方法,利用余弦曲线具有光滑、可微的特性,实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力,计算量非常小,具有较高的实用价值。     

智能水下机器人路径规划

介绍一实际智能水下机器人三维空间的路径规划，给现一种新的海洋环境表示地－海面区域分割环境建模方法，并对Ａ搜索算法进行了改进，提出了动态扩展搜索点的思想，使三维空间路径规划算法得以简化并易物实现。该方法在实际水下机器人的海试中进行了试验，并获得成功。     

基于旋转势场法的双足机器人避障路径规划方法

针对双足机器人在实际环境中运动时难以实时规避障碍物的问题,本文提出了基于旋转势场法的避障路径规划方法。该方法将足迹规划思想引入基于势场法的局部实时路径规划中,通过设计新的障碍物旋转势场来解决传统势场法的局部极小值问题,进而利用旋转势场和足迹规划间的映射关系实现双足机器人的实时避障运动。将该算法应用到一台双足机器人上进行实验验证,现场设定障碍物使路径更接近实际作业环境,机器人顺利完成了U型场地的避障,验证了该方法的有效性。     

一种实用的移动机器人及其路径规划策略

设计了一种可执行搬运任务的轮式移动机器人，并结合实际，提出了一种简单实用的路径规划策略。该算法实施简便，实用性强，使机器人能够准确按照预定路线，遍历所有目标地点。     

基于视觉的移动机器人实时避障和导航

阐述了移动机器人通过视觉传感器在不确定的环境中实现自主避障和导航的一种方法，首先讨论了路径规划的分层结构，然后通过简单的图像处理方法获取运动环境中的避碰点，最后给出机器人实现局部路径规划的算法，该方法有效地利用了全局环境地图和视觉信息。减少了计算量，提高实时性，通过仿真研究说明了该算法的有效性和可行性。     

机器人路径规划方法的研究现状与展望

移动机器人研究中的一个重要领域是机器人路径规划方法,它分为环境信息完全已知的路径规划和环境信息完全未知或部分未知的路径规划,通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

将遗传算法用于移动机器人的全局路径规划,复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,建立边界约束、路径点必须在障碍物之外、路径点连线不能与障碍物相交等3个约束条件,以机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化,在规划好的路径上修正.仿真实验表明了该方法的有效性.     

移动机器人路径规划定量研究

移动机器人工作环境的定量建模是移动机器人路径规划定量分析的基础，采用自由空间法，建立移动机器人工作环境的二维带权网络拓扑模型，模型中的长度矩阵描述工作环境的路径实际长度，宽度矩阵描述工作环境的路径实际宽度。在Dijkstra路径搜索算法中，引入路径宽度与机器人本体大小的比较以及规划后路径宽度的改变来解决移动机器人路径规划的定量问题，同时对Dijkstra搜索算法在效率上进行了改进。该算法的实验仿真表明，提出的路径规划方法是正确和有效的。     

集箱焊接工作站中的机器人路径规划

从研究状态空间的问题表示和搜索方法入手，给出了机器人在集箱管座焊接工作站中的几种路径规划图，然后从路径中所耗时间最短，热积累引起集箱变形最小两个方面作出评估，最后给出了最佳路径程序框图。