车型移动机器人的SPRM路径规划方法

研究车型移动机器人的路径规划问题,提出一种用局部规则路图结合随机路图,辅助建立全局复合路图的环境建模方法. 在此基础上进行路径规划,提高了在障碍物附近产生的局部路径的质量,减少了由于频繁地执行避碰校验所造成的时间消耗,并解决了可行空间丢失的问题. 仿真实验验证了这种方法在车形移动机器人路径规划应用中的有效性.     

采用改进D*Lite算法的自主移动机器人路径规划

针对动态环境下自主移动机器人的路径规划问题提出了改进D*Lite算法;该算法在D*Lite算法的基础上,引入Bresenham画线算法对扩展节点进行可视检测,得到方向任意且避免不必要转折的预规划路径,并建立分辨率高于全局障碍图的局部障碍图,动态存储传感器实时获取的局部环境信息,充分利用局部环境信息实时重规划机器人当前位置到目标点的最优路径,提高算法的规划精度及对动态环境的适应性;仿真实验结果证明,该算法大大缩短了路径长度,并且具有可行性和实时性.     

一种实时多目标路径规划方法

提出一种利用实时搜索思想的多目标路径规划方法.首先设计并实现局部路径规划算法,在有限的局部空间内执行启发式搜索,求解所有局部非支配路径;在此基础上,提出实时多目标路径规划方法,设计并实现相应的启发式搜索算法,在线交替执行局部搜索过程、学习过程与移动过程,分别用于求解局部空间内的最优移动路径,完成状态的转移和更新状态的启发信息,最终到达目标状态.研究表明,实时多目标启发式搜索算法通过限制局部搜索空间,避免了大量不必要的计算,提高了搜索效率,能够高效地求解多目标路径规划问题.     

基于免疫遗传优化的实时交通路径诱导方法

传统交通路径规划方法忽略了对路径评估、选择的反复择优,导致路径的规划质量不高,路网通行效率无法有效提升.于是提出基于免疫遗传优化的实时交通路径诱导方法.根据出行者期望行驶速度,设定出行预期速率临界值,利用路网节点间的动态连通性优化路网架构,构建实时交通局部路网模型;计算局部路网中最短路径,在免疫遗传优化算法中加入单点交...     

移动机器人实时采样路径重规划

针对传统采样规划算法因随机性强,在动态环境中重规划时路径质量差,抖动严重,实时优化效果不明显等问题,提出了一种利用反向生长最优快速搜索随机树的实时采样重规划算法DRT-RRT*（Dynamic Real-Time RRT*）。引入基于三角不等式的剪枝策略对路径进行平滑处理以减少路径拐点;提出了组合采样策略和局部终点跳动策略,将优化目标由全局路径聚焦于机器人当前位置至最近路径拐点的局部路径段,实时对执行路径段进行修正,进而提高路径质量的稳定性;在路径重规划时仅对受影响的随机树枝进行修剪,并在随机树重新生长时引入了目标偏置采样策略,与组合采样策略共同作用,提高路径搜索速率和稳定程度;将DRT-RRT*与RRT*和增加了三角不等式剪枝策略的RRT*-Pruning进行仿真对比分析,实验结果验证了DRT-RRT*重规划的高效性和稳定性。     

移动机器人的实时路径规划研究与仿真

研究移动机器人的实时路径规划问题.为了实现移动机器人在动态不确定环境下实时地避开障碍物,安全到达目标点,提出一种人工势场法与指导性RRT算法结合的改进算法,利用人工势场法在初始环境中预规划一条初始路径.当有新的障碍物出现并且覆盖了初始路径时,启动实时规划.在新的障碍物周围确定合适的规划空间,可利用指导性RRT算法规划局部路径.最后,合并初始路径与局部路径,得出最终路径.仿真结果表明,改进的混合算法能够有效实现移动机器人的无碰撞实时规划,路径长度和规划时间有明显改善.     

机器人在线路径规划改进算法

未知环境下机器人路径规划要求实时有效,针对传统动态窗口滚动优化算法易出现局部最小、震荡等问题,重新设计了子目标映射法则,并对局部路径规划算法引入对角线距离作为代价函数中的启发式部分,最后引入了禁忌搜索和多样化随机路径选择模块,克服了局部最小和震荡等问题,仿真实验证明了该算法可靠有效。     

基于遗传算法的移动机器人动态避障路径规划方法

本文提出了一种基于遗传算法的简单、有效的移动机器人实时动态避障路径规划方法.为利用遗传算法实时、稳定地进行动态路径规划,本文将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题,并把路边约束、动态避障要求和最短路径要求融合成一个简单的适度函数.仿真实验表明,本文提出的动态路径规划方法可实时、稳定地产生移动机器人运动的最佳局部规划路径,且具有良好的动态避障性能.该方法也可用于智能车辆的自动导航.     

基于Kinect的移动机器人实时局部路径规划

传统路径规划方法计算复杂、效率低,且误差较高.为此,提出一种基于Kinect的移动机器人实时局部路径规划方法.利用Kinect产生的RGB图像和3D图像实时获取移动机器人的周边动态环境信息,通过模糊逻辑和信息融合技术完成机器人的实时路径规划,从而实现机器人的目标跟踪与导航.实验结果表明,该方法具有较好的稳定性与实时性.     

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...