移动在线水质监测平台动态避障方法

针对移动水质监测平台在自主导航中遇到移动障碍物的问题,提出了一种将障碍物运动状态预测模型结合速度避障碰撞模型的动态避障新方法。首先,通过移动水质监测平台上的超声波测距模块和图像采集模块测量移动水质监测平台与障碍物的距离和相对方位角,采用坐标系转换的方法计算出障碍物速度和运动方向;其次,利用极大似然估计法建立障碍物运动状态预测模型,通过该模型得到下一个采样时刻障碍物速度和运动方向范围;最后,利用速度避障的碰撞模型,计算出下一时刻的移动水质监测平台的航向角。实验结果证明,所提的避障方法能够规划出一条更为真实的较优路径。与无障碍物运动状态预测模型的避障方法相比,该避障方法能提高动态避障的成功率。     

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.     

基于分层控制的移动机器人最优运动规划

研究移动机器人在带有多移动障碍物的动态环境中的运动规划问题，基于分层最控制理论，提出了一种新的运动规划方法来解决移动机器人的导航与避障问题，仿真实例证明了该方法的有效性。     

基于障碍物运动预测的移动机器人路径规划

针对移动机器人局部动态避障路径规划问题开展优化研究。基于动态障碍物当前历史位置轨迹,提出动态障碍物运动趋势预测算法。在移动机器人的动态避障路径规划过程中,考虑障碍物当前的位置,评估动态障碍物的移动轨迹;提出改进的D*Lite路径规划算法,大幅提升机器人动态避障算法的效率与安全性。搭建仿真验证环境,给出典型的单动态障碍物、多动态障碍物场景,对比验证了避障路径规划算法的有效性。     

基于三维流函数的无线传感器网络移动Sink避障机制研究

面向存在障碍物的三维无线传感网络环境,本文提出了一种利用流体力学中的流函数为移动Sink节点规划避障路径的方法.本文方法借鉴了真实洋流运动的避障特性为移动Sink节点提供连续且平滑的流线轨迹,而且理论分析解决了存在多障碍物情况下流函数的拉普拉斯方程边界无解的问题.同时,本文将传统的二维流函数扩展应用到三维空间,研究了三维流函数的构造方法和"滞点"解决方案.仿真结果表明,采用本文提出的三维流函数所规划的移动Sink避障路径可实现多障碍物环境下的高效避障,还具有较好的连续性和平滑性,满足移动Sink节点在移动过程中智能躲避多障碍物的实际需求.     

基于移动障碍的MWSN节点协同转向避障方法

针对传统蜂拥控制模型协同避障的研究,笔者曾对其做出了改进,并加入了Steer to Avoid避障法则,通过仿真表明,它能够有效提高避开静止障碍的效率。该模型用于具有移动障碍的环境时,若障碍的运动方向与节点的判断方向同向,可能会与障碍物保持相对静止,从而大幅度降低避障效率。对Steer to Avoid进一步改进,提出一个新的针对移动障碍物的避障模型。当障碍物的运动趋势和节点的Steer to Avoid转向判断相同而且两者的速度较为接近时,节点将向着障碍物运动的相反方向运动。提出了对障碍物的移动预判。仿真实验结果表明,与传统两个模型相比,该模型在平均速率和时间效率上有显著提高,并且适用于避开未知的移动凸形障碍。     

一种基于粒子群算法的轮式机器人路径规划

针对轮式机器人具有非完整性约束的情况,为了优化机器人路径,提出了利用粒子群算法处理轮式机器人在滚动窗口内的路径优化问题。根据机器人当前滚动窗口内的障碍物信息进行避障和趋向目标运动,同时在充分考虑轮式机器人运动特性的基础上构建了一个符合其非完整性约束和避障要求的适应度函数,从而能较好地满足实时避障的要求。为了尽量减少可行区域由于障碍物建模造成的损失,提出了采用改进的栅格法进行建模,该方法较全面地考虑了障碍物的外形尺寸。仿真实验证明上述方法的正确性和有效性。     

非结构环境下移动机器人的运动规划

在给出了非结构环境下移动障碍物优先级定义的前提下,提出了移动机器人在含有多个障碍物且障碍物运动具有不确定性的情况下的实时避障运动规划策略.同时给出了障碍物的运动具有不确定性时预测k个采样周期后确定障碍物位置的表达式.仿真结果表明此避障策略是行之有效的,且具有很强的适用性和实际应用价 值.     

基于规则的移动机器人实时运动规则

研究移动机器人在动态环境中的导航与避障问题，为提高规划的实时性，提出了基于规则的规划方法，将多移动障碍环境机器人的运动规划分解为相对简单的单移动障碍运动规划，利用最优控制来实现单障碍的最优避障，并用智能搜索方法解决了移动机器人在多移动障碍环境中的实时运动规划问题。仿真实例表明了该方法的有效性。     

融合动态障碍物运动信息的路径规划算法

传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为：在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。     

基于深度强化学习的密集动态环境导航避障

导航和避障是移动机器人自主智能中一项基础且重要的任务，其目的是引导机器人到达相应的位置。随着移动机器人的广泛使用，移动机器人常需要在大量移动障碍物的环境中导航和避障。提出了一种基于深度强化学习的导航避障算法，通过基于残差卷积和注意力机制的深度Q网络与势能奖励函数相结合，提高了在密集动态环境中导航避障的性能。仿真实验证明，当环境中动态障碍物密度大于0.4 ppm时，导航成功率大于60%。     

新型势场模型及在实时运动规划中应用

针对复杂环境中移动机器人的实时运动规划问题,在传统人工势场法基础上,以机器人与动态障碍物的相对位置和相对速度为变量,构建了一种新型的位置和速度势场模型,提出了一种新的自适应势场法.通过变参数约束扰动法解决了势场法中的局部极小问题.实验结果表明,该方法能使机器人选择最佳避障策略实现主动避障,快速地摆脱动态障碍物,规划出光滑路径,从而提高避障效率,较好地解决了动态未知环境中的路径规划问题.     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

未知动态环境下非完整移动群机器人围捕

针对未知动态障碍物环境下非完整移动群机器人围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的自组织方法.首先给出了个体机器人的运动方程,然后给出了未知动态环境下目标和动态障碍物的运动模型.通过对复杂环境下围捕行为的分解,抽象出简化虚拟受力模型,基于此受力模型,设计了个体运动控制方法,接着证明了系统的稳定性并给出了参数设置范围.不同情况下的仿真结果表明,本文给出的围捕方法可以使群机器人在未知动态障碍物环境下保持较好的围捕队形,并具有良好的避障性能和灵活性.最后分析了本文与基于松散偏好规则的围捕方法相比的优势.     

融合改进A*与DWA算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下实现全局路径最优、未知环境下动态实时避障这一路径规划需求,对传统A*（A-star）算法进行改进,并融合动态窗口法（DWA）实现动态实时避障。首先分析栅格环境下的障碍物占比,将障碍物占比引入传统A*算法,优化启发函数h(n),从而改进评价函数f(n),提高其在不同环境下的搜索效率;其次针对复杂栅格环境下传统A*算法优化后的轨迹与障碍物顶点相交问题,优化子节点选择方式,同时删除路径中的冗余节点,提高路径的平滑度;最后融合动态窗口法,实现复杂环境下移动机器人的动态实时避障。通过MATLAB下的对比仿真实验表明,改进算法在轨迹长度、轨迹平滑度以及历经时间上得到优化,满足全局最优且能实现动态实时避障,具有更优秀的路径规划效果。     

基于全景视觉的移动机器人的运动目标检测

在动态背景下的运动目标检测中,由于目标和背景两者都是各自独立运动的,在提取前景运动目标时需要考虑由移动机器人自身运动引起的背景变化。仿射变换是一种广泛用于估计图像间背景变换的方法。然而,在移动机器人上使用全方位视觉传感器(ODVS)时,由于全方位图像的扭曲变形会 造成图像中背景运动不一致,无法通过单一的仿射变换描述全方位图像上的背景运动。将图像划分为网格窗口,然后对每个窗口分别进行仿射变换,从背景变换补偿帧差中得到运动目标的区域。最后,根据ODVS的成像特性,通过视觉方法解析出运动障碍物的距离和方位信息。实验结果表明,提出的方法能准确检测出移动机器人360°范围内的运动障碍物,并实现运动障碍物的精确定位,有效地提高了移动机器人的实时避障能力。     

基于规则的移动机器人实时运动规划

研究移动机器人在动态环境中的导航与避障问题。为提高规划的实时性,提出了基于规则的规划方法,将多移动障碍环境机器人的运动规划分解为相对简单的单移动障碍运动规划,利用最优控制来实现单障碍的最优避障,并用智能搜索方法解决了移动机器人在多移动障碍环境中的实时运动规划问题。仿真实例表明了该方法的有效性。     

融合安全A*算法与动态窗口法的机器人路径规划

A^*算法通过启发信息指引搜索方向,被广泛应用于移动机器人的路径规划,但其规划出的搜索路径存在冗余节点且与障碍物相近,无法满足动态避障需求。对标准A^*算法进行改进,设计安全A^*算法并融合动态窗口法进行路径规划。定义安全距离因子引入A^*算法的启发函数中,提高算法规划路径的安全性,同时采用平面结构法对算法规划得到的路径进行优化,根据相邻节点与障碍物之间的位置关系判断该相邻节点间是否存在障碍物,由此减少路径拐点数,提高路径平滑度。由于当移动机器人处于未知环境时,仅靠A^*算法不能避开障碍物到达目标点,因此借助动态窗口法的局部避障功能。通过安全A^*算法规划全局最优路径节点坐标,设计融合子函数改进动态窗口法的评价函数,解决动态窗口法易陷入局部最优的问题。实验结果表明,在复杂环境中,该方法通过融合安全A^*算法和动态窗口法,能够确保在安全路径基础上实时随机避障,使机器人安全到达终点。     

机器人二维环境下仿人虚拟力场避障研究

动态环境下避障是机器人实现自主运动的关键。首先建立了适合虚拟力场算法的机器人工作环境数学描述。将人避障行走策略引入虚拟力场中,具体包括：设计了单元格障碍物可信度的邻域平滑累积值计算方法,模拟人对移动障碍物的躲避策略;建立可信度的不确定推理计算方法,处理信号和环境存在干扰问题;设计了基于目标点方位角的吸引力计算公式来解决目标点超出感知空间问题;设计了变权重加权排斥力计算方法,使机器人对前进方向的障碍更敏感;借鉴人绕开障碍物策略,采用临时旋转目标点方向得到的虚拟目标点来使机器人沿障碍物运动直到绕开。针对房间和街面环境,在MobotSim平台上进行仿真实验,给出了实验结果和分析。在合理设置参数下,机器人能避开障碍物到达目标点,且避障路径优于传统的虚拟力场方法。结果验证了该方法的有效性。     

非完整移动机械臂的避障运动规划

针对有空间障碍物避免的移动式操作机器人系统运动规划问题，提出了一种基于特殊的人工势函数，使用局部距离信息实现非完整移动机械臂系统实时避障运动规划方法，并且用Lyapunov定理证明了闲环系统的稳定性。用提出的方法对非完整移动机械臂系统进行仿真．仿真结果表明了它的正确有效性。