基于障碍物影响系数的机器人路径规划方法

针对机器人在未知环境中需要进行路径规划,提出了障碍物影响系数的概念,设计了一个结合全局环境信息和机器人局部探测信息的综合评价函数来确定机器人的下一步运动位置,从而使机器人可以无碰撞和较快地到达目标点.障碍物影响系数的添加改善并拓展了全局规划的适用性,使机器人可以在未知环境中进行路径规划,并通过几个仿真实验验证了该规划方法的可行性.     

基于神经网络的移动机器人路径规划

针对移动机器人在部分环境信息已知情况下的路径规划问题,运用神经网络动态路径最优算法,研究了基于传感器信息的在线路径规划方法.基于扩展卡尔曼滤波的定位方法融合了多个与机器人状态及环境相关的信息,提高了定位精度.首先建立动态的工作空间信息,基于神经网络的路径规划算法完成机器人的路径规划,根据路径点集运动趋向来调节小车移动,完成了导航的任务.对算法的性能和效率进行了分析,实验表明该方法在障碍物的信息未知的情况下,执行速度快.     

搜索双安全边缘点的实时路径规划方法研究

针对未知不确定性环境下机器人路径规划的特点,提出了基于搜索双安全边缘点的实时路径规划新方法.该方法从有限的实时环境信息中搜索躲避障碍物和保证机器人到达目标点的双安全边缘点信息,并结合启发式算法,实现了基于双安全边缘点的实时路径规划.机器人的实际工作环境是十分复杂的,要求路径规划算法有较高的适应能力,特别在u型环境中要求算法能够脱离死区.仿真实验在2种U型环境和复杂环境中进行,仿真结果表明,该方法具有反应灵敏、实时性好的特点,对不确定环境具有良好的适应性,能够实现未知复杂环境下的路径规划.     

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.     

动态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划

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.采用栅格法建立了机器人工作空间模型,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,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划主要是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利地到达目的地.仿真实验的结果表明所述方法具有可行性.     

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。     

基于深度自动编码器与Q学习的移动机器人路径规划方法

针对移动机器人在静态未知环境中的路径规划问题,提出了一种将深度自动编码器( deep auto-encoder)与Q学习算法相结合的路径规划方法,即DAE-Q路径规划方法。利用深度自动编码器处理原始图像数据可得到移动机器人所处环境的特征信息;Q学习算法根据环境信息选择机器人要执行的动作,机器人移动到新的位置,改变其所处环境。机器人通过与环境的交互,实现自主学习。深度自动编码器与Q学习算法相结合,使系统可以处理原始图像数据并自主提取图像特征,提高了系统的自主性;同时,采用改进后的Q学习算法提高了系统收敛速度,缩短了学习时间。仿真实验验证了此方法的有效性。     

未知环境中自主机器人的路径规划研究

未知复杂环境中自主机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提.传统的路径规划方法侧重于研究从起始点到目标点的无碰路径,很少考虑机器人自身运动的平稳性.研究了室外未知环境中考虑机器人姿态稳定性以及能量损耗的路径规划方法,该方法分三步:(1)梯度计算,计算运动区域的梯度;(2)节点探测,运动区域被划分为平坦区域和非平坦区域,辨识每个平坦区域的中心位置,即节点;(3)路径评估,根据提出的评估函数,规划出从当前位置经过中间节点到目标点的最优路径.结合机器人的动力学特性,利用反演控制,设计了合适的控制率,保证了机器人的平稳运动.通过和传统规划方法获得的路径比较,仿真验证了所提方法的有效性.     

核电站水下机器人路径规划仿真

针对核电站水下机器人在核环境中的任务要求,采用启发式搜索和分块遍历算法,分别研究了机器人的点对点全局路径规划以及完全覆盖路径规划,并应用Lab VIEW Robotics、Robot Basic对机器人规划进行了仿真与分析。从仿真结果可知,算法可以有效提高作业效率,为机器人完成作业任务打下了基础。     

动态环境下移动机器人路径规划的一种方法

研究障碍物的形状以及位置未知环境下的动态路径规划的问题，采用栅格表示障碍物与机器人的大小、位置以及他们的运行环境地图，给出了一种路径规划的算法，该算法计算简单，搜索速度快，通过仿真试验发现，用该方法规划的路经取得了比较好的效果。     

移动机器人路径规划方法的研究与展望

路径规划是移动机器人技术研究的重要分支之一.介绍并分析了路径规划的分类,重点阐述了全局路径规划及局部路径规划的方法并指出了它们的优点与不足.最后对移动机器人路径规划技术未来的研究方向进行了展望.     

动态环境下自主移动机器人的导航复杂性

在自主移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心.动态不确定环境下的路径规划是自主移动机器人导航的关键环节之一，受到了许多学者的关注.多障碍环境下的路径规划，尤其是多障碍动态环境下的路径规划，是一个比较复杂的问题.通过混沌现象对自主移动机器人在动态环境下，利用传感器信息导航的复杂性进行了探讨.通过计算最大Lyapunov指数和描绘功率谱分析图这两种方法，确定了自主移动机器人从传感器上获得的机器人与障碍物间距离信息的时间序列存在混沌现象，揭示了自主移动机器人在动态环境下导航复杂性的原因.     

Hopfield神经网络构建骨架图的一种有效应用

采用一种局部连接Hopfield神经网络(HNN)来构建骨架图，进行移动机器人路径规划。该HNN势场没有非期望的局部吸引点，所构建骨架图和环境连通性相一致，保证了路径规划的完整性。仿真表明该方法具有较高的实时性和环境适应性。     

基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法

针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法。以机器人出发点为随机树的根节点,通过扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点。从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径。研究表明在同样的环境下与遗传算法、A^＊算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径。仿真实验也表明,即使在随机生成的复杂环境下,利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障。     

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.     

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。     

基于元胞自动机的移动机器人路径规划

为解决移动机器人全局最优路径规划存在的问题,提出了一种基于元胞自动机的路径规划算法。建立了移动机器人活动空间的环境模型,将移动机器人的起点、终点、障碍物及自由通路定义为一组离散的元胞,设计了元胞状态的演化规则,并且根据演化后的元胞状态确定了最优路径的搜索方法,并通过仿真实验验证了该算法在简单环境和复杂环境下都能够有效的进行路径规划,并且具有算法简单、速度快、效率高等特点。     

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。