基于避障区域的足球机器人路径规划方法

提出了一种基于避障区域的机器人运动路径的规划方法,并通过仿真实验验证了这种方法的有效性。仿真结果表明,该方法很好地实现了机器人避障,而且与其他方法相比有如下优点：（1）通过划分避障区域,极大地减少了计算量;（2）采用解三角形的方法判断机器人是否处于避障区内,方法简单有效;（3）通过定义两个集合和在其上的两种运算来构造网格,方法简单可行。     

室内地面清洁机器人路径规划

采用栅格法建立环境地图模型,利用沿边走的路径规划算法进行室内地面清洁机器人无障碍与避障路径规划与仿真试验.结果表明,在静态结构化环境中,清洁机器人能够沿内螺旋式“回”字型路径完成清扫任务,并成功避开障碍物和边界,自动定位和转向,清洁完毕机器人能够自动返回到初始位置.这说明沿边走的内螺旋式“回”字型路径规划方式是可行的.     

动态二叉树表示环境的A*算法及其在足球机器人路径规划中的实现

提出采用二叉树表示二维空间的方法，对全局路径规划和局部路径规划进行综合考察，设计移动机器人在复杂环境下对动态障碍物进行避障的A算法，在足够机器人系统中进行仿真，将二叉树动态地表示球场的机器人与目标对角线的矩型环境，使搜索范围随搜索进程动态地减少，实现了路径规划的整体优化。     

机器人滚动路径规划的算法与仿真研究

借鉴预测控制滚动优化原理，研究了未知环境中移动机器人路径规划问题。文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划。大量仿真结果表明，滚动规划使机器人对动态环境具有很好的适应性，但由于缺乏全局环境信息，在有些复杂情况下不能保证规划的顾利实施，需要进一步增加环境约束和对已探知信息的记忆。     

障碍环境下空间机器人路径规划算法及仿真

推导了旋量表示的空间机器人数学模型。采用改进的势场法对障碍环境下空间机器人的路径规划问题进行了研究，并对已知障碍环境下三自由度空间机器人的避碰规划问题进行了仿真研究。     

基于遗传算法的家用保安机器人路径规划方法

将领域知识与遗传算法相结合,提出了一种针对家用保安机器人的路径规划方法.该算法采用改进的栅格化方法来描述家庭环境,重新定义了路径适应度函数的评价方法,并设计有效的路径遗传算子.仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.利用该算法实现了在实际家庭环境下保安机器人的路径规划与动态避障.     

基于遗传算法的码垛机器人路径规划应用

目的为了改进传统遗传算法在码垛机器人路径规划中可能出现的局部陷阱和过早收敛问题,以及机器人的能耗和路线平滑性问题,提出一种改进的遗传算法机器人路径规划方法。方法针对传统遗传算法存在的问题,分别对种群初始化、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子的算法和方式进行调整和改进,对优秀算法进行融合。针对基本遗传算法主要着重于路径最短,从而忽视了机器人的能耗及路径平滑性等问题,设计一种综合考虑距离和转弯次数控制的适应度函数,最后将改进的算法应用于码垛机器人的路径规划中。结果仿真结果表明,相较于基本遗传算法,提出的算法搜索到的路径质量更高,不仅距离更短,同时转弯次数远远小于其他算法,路径更为平滑,验证了该算法的有效性。结论基于该算法的码垛机器人路径在兼顾距离最优的同时,路线更加平滑。由于减少了转向次数,机器人的能耗更低,同时仿真结果表明,该算法的实时性也较好。     

基于传统遗传算法的改进排爆机器人路径规划研究

针对传统遗传算法进化速度慢、容易陷入局部最优点等缺陷,提出了改进后新的路径规划算法。在判断路径中,基于闵科夫斯基原理对障碍物进行扩展;在构造路径中基于可视图原理进行改进,构造机器人的真正可行区域;在最短路径中对遗传算法中种群的初始化,个体的编码方法等问题做了详细的研究,并在选择算子中引入相似度的概念,大大扩大了初始种群的范围,避免进入局部最优点。最后通过仿真实验验证了此算法的可行性。     

基于consensus的人工势能场在足球机器人避障中的应用

在分析足球机器人路径规划方法--人工势场法不足的基础上,将基于consensus的人工势能场的新方法应用到机器人避障中.为了避免传统人工势场中导航函数方式的缺点,引入一与运动方向垂直的回转仪的力来代替排斥力.为了避免由障碍物引起的运动奇异性,引入一制动力,使足球机器人减速以便有足够的时间转弯,可以进行很好的避障.利用consensus算法来获得优化的势能场函数,解决足球机器人导航和避障问题,并能达到时间最优和轨迹最优的目的.仿真结果表明该方法能够快速准确地进行避障,且路径比较平滑.     

基于模糊控制的足球机器人底层动作优化

 足球机器人是集成视觉技术、通讯技术、伺服控制技术、决策对象等多种技术的综合系统,是当前人工智能和机器人领域的研究热点之一． 根据足球机器人的运动学模型,考虑到系统的时滞性、非线性等特点,提出模糊控制并优化机器人底层动作的方法． 详细介绍了足球机器人模糊控制系统的设计过程,并通过仿真验证了该方法的可行性．     

基于拓扑降维法路径规划的状态空间划分原则

在拓扑降维法理论的基础上，提出了划分状态空间的一个原则，即用机器人肘关节运动禁止区划分机器人腰关节角度集合，并对状态空早分原则做了归纳和总结。     

一种基于神经网络的移动机器人路径规划算法

针对结构化环境下移动机器人的路径规划问题，提出了一种基于神经网络的路径规划算法。该算法利用神经网络描述环境约束并计算碰撞能量 函数。采用了一种离散化的方法逼近能量的负梯度方向，从而确定路径点集的运动趋向。最后利用计算机仿真分析了该算法的性能和效率。     

移动机器人障碍躲避的最佳路径

提出一种以障碍物和机器人位置和速度等信息为基础的障碍躲避方法，重点探讨了确定性环境下障碍躲避和转弯过程中机器人应遵循的合理路径问题，并通过证明指出了给定环境条件下实现转弯和障碍躲避的最佳路径。仿真实验表明，该结论简单有效，便于实施，具有较高的应用价值。     

基于分段速度规划的机器人臂运动平滑减振方法

目的 保证机器人臂在生产作业时,其末端速度、加速度、jerk曲线光滑且连续,避免机器人臂在高速运行时发生剧烈振动。方法 提出一种基于分段速度包络轨迹规划方法,该方法与传统样条算法相比,边界条件的确定和计算量大大简化,仅需给定运行轨迹点和期望运行时间,就能实现机器人臂末端轨迹的速度、加速度以及jerk曲线光滑连续,并且通过调节因子和分段时间间隔可以单独控制加速度、jerk曲线的波动幅值和整体运动周期。结果 在双臂并联机器人平台上,依次进行本文算法与三次样条算法的对比实验,以及本文算法在不同调节因子取值下的对比实验。在第1组实验中发现采用本文算法运行机械臂更加平稳,所得轨迹也很平滑,而三次样条算法运行机械臂振动较大;通过第2组对比实验可得,在分段时间间隔一定的情况下,调节因子取值越大机械臂运行就会越流畅,振动也会进一步减小。结论 文中提出的方法能够有效抑制机器人臂振动,可以使机器人高速平稳的运行。     

A Hybrid Path Planning Method Based on Articulated Vehicle Model

Due to the unique steering mechanism and driving characteristics of the articulated vehicle, a hybrid path planning method based on the articulated vehicle model is proposed to meet the demand of obstacle avoidance and searching the path back and forth of the articulated vehicle. First, Support Vector Machine (SVM) theory is used to obtain the two-dimensional optimal zero potential curve and the maximum margin, and then, several key points are selected from the optimal zero potential curves by using Longest Accessible Path (LAP) method. Next, the Cubic Bezier (CB) curve is adopted to connect the curve that satisfies the curvature constraint of the articulated vehicle between every two key points. Finally, Back and Forth Rapidly-exploring Random Tree with Course Correction (BFRRT-CC) is designed to connect paths that do not meet articulated vehicle curvature requirements. Simulation results show that the proposed hybrid path planning method can search a feasible path with a 90-degree turn, which meets the demand for obstacle avoidance and articulated vehicle back-and-forth movement.     

基于引力势场的包装机器人自动避障控制方法

目的 为解决自动化包装机器人机械手受到障碍物影响导致避障效果较低的问题,提出自动化包装机器人机械手自主避障方法.方法 建立自动化包装机器人行走轨迹运动模型,计算其线速度和角速度,完成自动化包装机器人的运动学分析;利用相邻2个自动化包装机器人之间的引力势场,计算自动化包装机器人所受的合力;设置自动化包装机器人机械手自主避障的状态方程,设计自主避障算法;结合自主避障流程,实现自动化包装机器人机械手的自主避障.结果 在U型障碍物路段和H型障碍物路段中设计了对比实验,实验结果表明,提出的自主避障方法无论在哪种类型路段,自动化机器人的工作效率都在75％以上,具有较好的避障效果.结论 适用于自动化包装机器人的机械手避障,为自动化包装机器人的研究提供参考.     

Novel Algorithm for Mobile Robot Path Planning in Constrained Environment

This paper presents a development of a novel path planning algorithm, called Generalized Laser simulator (GLS), for solving the mobile robot path planning problem in a two-dimensional map with the presence of constraints. This approach gives the possibility to find the path for a wheel mobile robot considering some constraints during the robot movement in both known and unknown environments. The feasible path is determined between the start and goal positions by generating wave of points in all direction towards the goal point with adhering to constraints. In simulation, the proposed method has been tested in several working environments with different degrees of complexity. The results demonstrated that the proposed method is able to generate efficiently an optimal collision-free path. Moreover, the performance of the proposed method was compared with the A-star and laser simulator (LS) algorithms in terms of path length, computational time and path smoothness. The results revealed that the proposed method has shortest path length, less computational time and the best smooth path. As an average, GLS is faster than A* and LS by 7.8 and 5.5 times, respectively and presents a path shorter than A* and LS by 1.2 and 1.5 times. In order to verify the performance of the developed method in dealing with constraints, an experimental study was carried out using a Wheeled Mobile Robot (WMR) platform in labs and roads. The experimental work investigates a complete autonomous WMR path planning in the lab and road environments using a live video streaming. Local maps were built using data from a live video streaming with real-time image processing to detect segments of the analogous-road in lab or real-road environments. The study shows that the proposed method is able to generate shortest path and best smooth trajectory from start to goal points in comparison with laser simulator.     

一种新型的路径规划方法--人工水流法

基于水的流动特性,提出了一种动态环境中移动机器人路径规划的新方法。将机器人的工作空间分解为若干个方形区域,构建了一张虚拟地形图(VTM)。在VTM中,地势高的地方对应于工作空间中障碍物所在的区域或不希望机器人进入的区域,地势低的地方对应于工作空间中目标位置或希望机器人进入的区域。机器人的初始位置设定为人工水源,人工水从当前位置流向地势低的地方,流到目标位置时,人工水所流经的区域构成了从初始位置到目标位置的无碰路径。实验结果表明了该方法的正确性和有效性。