多机器人系统中的动态避碰规划

研究冲突区域中多机器人间的协调和避碰问题。采用集中-分布相结合的规划方法，根据系统的拓扑结构为每个机器人规划路径，在冲突区域内使用优先级策略对机器人的运动特征进行分布式规划。通过上下层智能的融合，提高整个系统的智能。     

基于初等运动的多机器人避碰及死锁预防

该文以一实际应用为背景提出了多移动机器人避碰及死锁预防算法,该算法将机器人的运行环境形式化地描述为初等运动集、冲突图、总任务集及机器人作业集,利用集合论、图论的有关方法及技术实现了多机器人间的避碰与死锁预防。当机器人的运行环境改变时,只需要对相应的集合描述文件进行修改,而不用对程序做任何屐改动。算法的另一个特点是利用避碰算法巧妙地完成了死锁预防。仿真和实际运行证明了该算法高效可靠。     

机器人避碰规划综述

避碰规划是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要分为两大类：全局方法和局部方法,全局方法一般指C空间方法,局部方法一般批人工势场法。本文综述了近二十年有关这方面研究的一些较有影响的思想和方法（主要针对关节式机械臂避碰规划）。     

一种多移动机器人避碰规划方法

本文采用集中预规划方法,通过调整机器人的运动速度实现多机器人避碰,所提算 法的基本思想为：将机器人的运动路径分段,然后按避碰要求对机器人通过各段的时间进行 约束,从而将避碰问题转化为高维线性空间的优化问题,并进一步将其转化为线性方程的求 解,使问题具有明确的解析解．由于该方法的复杂度较高,在实现过程中采用了多种方法降 低复杂度,简化计算．本文给出了该算法的基本思路,有关定理及证明,算法的化简方法, 最后给出了实验结果及分析．     

基于遗传模糊控制的多机器人避碰规划

设计了一种基于遗传算法优化的模糊逻辑控制的多机器人避碰规划方法,采用简化的三层行为结构:躲避机器人、躲避静态障碍物和趋向目标点,三个行为分别独立推理,将不同传感器信息作为输入,机器人动作作为输出,再通过优先级和加权的方法对三个行为输出进行综合.随后,针对模糊控制中构造全部的模糊规则比较复杂的问题,采用遗传算法对模糊规则的隶属度函数宽度和中心值进行优化,实现模糊控制器的离线自寻优,得到一组最优参数.从最终的仿真效果看,通过遗传算法优化提高了机器人的自导航性能.     

基于主从结构的多水下机器人协同路径规划

关于多水下机器人协同路径规划问题,是多水下机器人协同控制的重要研究内容之一,是一种典型的含多个约束条件的组合优化问题.针对多机器人协同路径规划因约束条件多导致算法复杂度高、耗时、求解困难等问题,提出了一种主从结构的并行多水下机器人协同路径规划算法.进化过程的每一代,子层结构应用粒子群并行算法,生成各架机器人当前的最优路径,同时,主层结构应用微分进化算法实时给出当前考虑机器人与障碍物、机器人与机器人之间避碰情况下,总系统运行时间最短的路径组合方案.上述结构将多约束分解到不同层面,有效地降低了单层结构因过多的约束条件计算时间过长以及不易实现等困难.仿真结果表明,上述算法不仅能在静态环境下生成可行的、优化的组合路径,而且在当障碍物随时间随机移动的动态环境下,也表现出可行的、良好的效果,为求解多水下机器人协同路径规划问题提供了一个高效的解决方案.     

基于改进速度障碍法的多机器人避碰规划算法

针对多移动机器人运动协调中的动态安全避碰问题,在分析速度障碍法原理的基础上,设计用于机器人之间相互避让的互动速度法则,并通过制定机器人的碰撞时间、碰撞距离因子对构型障碍的大小进行实时调整,把运动障碍物、动力学约束下的多步可达窗口、目标点都映射到一种速度变化空间当中,使多机器人的动态避碰问题转化为一种最优化问题,并构造了新的优化评价函数;设计了基于改进速度障碍法的机器人动态避碰规划算法。仿真实验表明,该方法有效地克服了碰撞冲突,实现了多机器人之间的运动协调控制,提高了机器人追踪运动目标的快速性。     

未知环境下分布式多机器人避碰协作算法

针对多机器人协作问题,提出一种未知环境下分布式多机器人协作避碰算法。该算法基于分布式投标模型协调多机器人运动,改进过去算法的前提假设,综合考虑机器人的实际尺寸和传感误差,通过自适应设定投标时间,提高算法的效率,针对通信延时引起的信息不一致,采用按优先级顺序进行探测的方法。仿真实验验证了该算法的可行性。     

基于双层模糊逻辑的多机器人路径规划与避碰

针对无通信情况下的多机器人系统在未知动态环境下的路径规划问题,设计了基于双层模糊逻辑的多机器人路径规划与动态避碰系统。方向模糊控制器充分考虑了障碍物的距离信息和目标的角度信息,转化为机器人与障碍物的碰撞可能性,从而输出转向角度实现机器人的动态避障;速度模糊控制器将障碍物的距离信息作为输入,将速度因子作为输出,提高了多机器人路径规划与动态避碰系统的效率和鲁棒性。在Pioneer3-DX机器人实体上验证了该系统的可行性。     

考虑AGV避碰的自动化码头多资源协同调度

为解决自动化码头岸桥、AGV、场桥三个资源协同调度中AGV的路口碰撞问题,考虑任务分配、AGV的避碰约束,建立一个所有任务最大完工时间最小化为目标的混合整数规划模型。通过设置路口的相容和冲突相位,使处于相容相位的AGV可以同时通过。对考虑避碰规则和不考虑避碰规则的实验数组进行分析,比较其解的优劣性。实验结果表明在考虑避碰规则下的AGV能有效减少冲突次数,实现相容相位小车的避碰,使调度结果更优化,提高整个作业流程的效率。     

On-line Planning for Collision Avoidance on the Nominal Path

In this paper a solution to the obstacle avoidance problem for a mobile robot moving in the two-dimensional Cartesian plane is presented. The robot is modelled as a linear time-invariant dynamic system of finite size enclosed by a circle and the obstacles are modelled as circles travelling along rectilinear trajectories. This work deals with the avoidance problem when the obstacles move in known trajectories. The robot starts its journey on a nominal straight line path with a nominal velocity. When an obstacle is detected to be on a collision course with the robot, the robot must devise a plan to avoid the obstacle whilst minimising a cost index defined as the total sum squared of the magnitudes of the deviations of its velocity from the nominal velocity. The planning strategy adopted here is adjustment of the robot's velocity on the nominal path based on the time of collision between the robot and a moving obstacle, and determination of a desired final state such that its Euclidean distance from the nominal final state is minimal. Obstacle avoidance by deviation from the nominal path in deterministic and random environments is based on the work presented here and is investigated in another paper.     

基于MDP的无人机避撞航迹规划研究

无人机基于避撞条件下的目标搜索航迹规划是指针对复杂且众多的环境障碍约束通过合理规划飞行路径,以更快、更高效地形式找到目标;首先深入探讨了概率论视角下有限位置马尔科夫移动的规律,构建了相应的马尔科夫移动分布模型;随后在借鉴搜索系统航迹规划的前沿研究成果之上,结合马尔科夫决策过程理论,创新性地引入了负奖励机制对Q-Learning策略算法迭代,构建了单无人机目标搜索模型;并通过类似“风险井”的可视化方式直观地将障碍约束对飞行影响呈现出来;最后进行仿真实验论证算法的可行性和有效性,对航迹规划算法的设计具有一定的参考意义。     

Evolutionary Path Planning Algorithm for Industrial Robots

This paper proposed a new methodology to solve collision free path planning problem for industrial robot using genetic algorithms. The method poses an optimization problem that aims to minimize the significant points traveling distance of the robot. The behavior of more two operational parameters – the end effector traveling distance and computational time – are analyzed. This algorithm is able to obtain the solution for any industrial robot working in the complex environments, just it needs to choose a suitable significant points for that robot. An application example has been illustrated using robot Puma 560.     

Deliberative On-Line Local Path Planning for Autonomous Mobile Robots

This paper describes a method for local path planning for mobile robots that combines reactive obstacle avoidance with on-line local path planning. Our approach is different to other model-based navigation approaches since it integrates both global and local planning processes in the same architecture while other methods only combine global path planning with a reactive method to avoid non-modelled obstacles. Our local planning is only triggered when an unexpected obstacle is found and reactive navigation is not able to regain the initial path. A new trajectory is then calculated on-line using only proximity sensor information. This trajectory can be improved during the available time using an anytime algorithm. The proposed method complements the reactive behaviour and allows the robot to navigate safely in a partially known environment during a long time period without human intervention.     

智能机器人的一种新路径规划算法

为了使智能机器人的运动过程更加顺利快速,使其用更短的时间和更短的路径到达终点,采用了基于几何理论的路径规划算法,寻求智能机器人最优路径规划。该算法利用切线最短的理论优化机器人的运动过程,对智能机器人运动的每一段路径都进行了规划和优化,使智能机器人的整个运动过程更加顺畅。在实际应用中,成功地缩短了机器人的运动路径,并成功地进行了避障。这种方法使用简单,容易理解,可广泛应用于智能机器人的路径规划和避障系统中,在实际应用中更能减少能量损耗。     

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.     

基于神经网络和粒子群优化算法的移动机器人动态避障路径规划

本文提出了基于神经网络和粒子群优化算法的移动机器人动态避障路径规划方法。该方法用神经网络模型描述机器人工作空间的动态环境信息,并建立起机器人动态避障与网络输出间的关系,然后将需规划路径的二维编码简化为一维编码,最后用粒子群优化算法获得最优无碰路径。仿真结果表明,所提的动态路径规划方法是正确和有效的。     

移动机器人路径规划算法的研究综述

路径规划是移动机器人的热门研究之一,是实现机器人自主导航的关键技术.针对移动机器人路径规划的算法进行研究,以了解不同条件下路径规划算法的发展与应用,系统性地总结了路径规划的研究现状和发展.针对移动机器人路径规划的特点,将其划分为智能搜索算法、基于人工智能算法、基于几何模型算法和用于局部避障算法.基于上述分类,介绍了近年...