足球机器人路径规划的PSO方法

研究足球机器人在已知静态环境下路径规划问题,在避障环境下寻求最优路径,提出了一种基于粒子群优化算法的足球机器人路径规划方法。为适应PSO算法的自身特点和提高算法搜索的效率,在传统栅格法的基础上引入实际坐标系法,对环境进行建模;为了更好地评价粒子（即解）的性能,在进行碰撞判定的基础之上,引入罚函数方法,克服了传统适应度函数难以更好地表达粒子性能的缺点。进行仿真的结果表明,该算法在足球机器人路径规划方面具有可行性、有效性和鲁棒性。     

RoboCup比赛环境下足球机器人路径规划研究

RoboCup中型组足球机器人比赛具有高度的对抗性和实时性．比赛中机器人需要针对不同的比赛态势进行角色切换和任务选择．在这种环境下，应用传统人工势场或一般改进型人工势场的路径规划方法都无法得到令人满意的结果．将障碍物与机器人之间的相对速度矢量以及目标与机器人之间的相对速度矢量分别引入人工势场法中，对传统的势场函数进行了改进；并根据机器人的不同角色和任务，采用模糊逻辑方法对势场函数进行修正，提出一种处理多角色多任务环境的改进型人工势场法机器人路径规划方法．仿真试验和实际应用验证了此算法存足球机器人比赛系统中的可行性．     

基于改进粒子群算法的水下机器人路径规划研究

针对水下机器人在路径规划中遇到的约束条件复杂、寻优算法性能不稳定、路径不平滑等问题,文章提出了一种基于改进粒子群算法的水下机器人路径规划方法。首先,基于函数模拟法构建水下地形及障碍物环境;其次,在优化目标设计方面,从减少能耗的角度出发,文章在传统路径长度最短的基础上,又增加了对水下机器人姿态角度变化以及转向节点位置分布均匀性的优化,以进一步适应实际情况;然后,分析了粒子群算法中惯性权重对算法性能的影响,引入了改进措施,以提高算法的寻优性能;最后,将计算出的初始路径采用B样条曲线进行平滑处理,得到最终的机器人运动规划轨迹。仿真实验结果表明,文章所提路径寻优方法相较于传统蚁群算法和粒子群算法,综合能耗分别降低了56.6%和19.3%,在求解能力和收敛性上也表现出了更优的性能。     

煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究

为了解决三维环境中的煤炭勘探及救援机器人路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的煤炭勘探及救援机器人最优路径规划方法。利用栅格法创建了三维空间环境模型,建立了煤炭勘探及救援机器人的路径规划目标函数;通过引入新的启发函数因子、节点随机选择机制、局部更新和全局更新相结合的策略分别对算法的节点转移概率设计、节点选择策略和信息素更新策略进行了优化改进。Matlab仿真结果表明,在三维空间环境模型中,传统蚁群算法和改进蚁群算法均能为煤炭勘探及救援机器人搜索出一条最优路径;在不同任务要求下,改进蚁群算法能有效缩短搜索路径长度和降低路径搜索时间,且具有较强的决策能力和较好的收敛性能。     

基于改进粒子群算法的移动机器人多目标点路径规划

针对移动机器人遍历多个目标点的路径规划问题,提出了一种基于改进粒子群算法和蚁群算法相结合的路径规划新方法。该方法将目标点的选择转化为旅行商问题,并利用蚁群算法进行优化,定义了每两个目标点之间的路径规划目标函数,利用粒子群算法对其进行优化。针对粒子群算法存在的早熟现象,将反向学习策略引入粒子群算法,并对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进。性能测试结果表明,改进的粒子群算法能有效避免粒子早熟现象,提高粒子群算法的寻优能力及稳定性。仿真实验结果验证了新方法能有效地实现机器人的多目标点无碰撞路径规划。真实环境下的实验结果证明了新方法在机器人多目标点路径规划的实际应用中也具有有效性。     

一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法

针对机器人在障碍环境下寻找最优路径问题, 提出了一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法.该方法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点, 采用栅格法进行环境建模, 利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布, 以减少迭代次数, 加快算法的收敛速度; 同时利用蚁群算法之间的可并行性, 采用分布式技术实现蚂蚁之间的并行搜索, 求解精度高等优点, 求精确解. 仿真实验结果证明了该方法的有效性, 是机器人路径规划的一种较好的方法.     

基于内分泌思想的改进粒子群算法

借鉴神经系统和内分泌系统对行为的高级调节作用,结合传统粒子群算法的原理,设计一种新的改进粒子群算法,充分考虑粒子周围的环境,引入内分泌调节项,对粒子的飞翔方程进行修改,达到改善粒子群算法的性能.为验证算法的有效性,将其与Dijkstra算法结合,实现机器人全局路径规划.结果表明,此方法比传统粒子群算法有较好的性能.     

改进微粒群算法在机器人路径规划中的应用

研究机器人路径规划问题,是为了设定合理最短路径、最快速度、小能耗的优化路径.由于目前微粒群算法应用在路径规划中易陷入局部最优、搜索时间长等缺点,在微粒群算法基础上,提出一种引入了交叉算子和变异算子的改进算法进行路径规划设计,并采用栅格法对机器人实际运动环境进行三维空间建模.在微粒群算法中引入交叉算子,使成对的粒子可以进行信息交换,以便粒子具有了向新的搜索空间飞行的能力;同时引入变异算子,使其坐标值被随机更新,增强了微粒群算法跳出局部最优点的能力.仿真结果表明改进算法简单有效,收敛速度快且具有优秀的搜索能力,为优化机器人路径规划性能提供了依据.     

基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划

为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划,提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径,将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题,借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明,算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛,规划路径平滑、合理,有一定的实用价值。     

复杂山地环境下的机器人路径规划

在传统的复杂山地环境下机器人路径规划中,由于未考虑坡度约束条件,所规划路径坡度陡峭,机器人无法攀爬.为解决上述问题,提出一种改进的蚁群算法.算法在启发函数中引入与坡度有关的函数,使算法所规划路径的坡度符合机器人有限的爬坡能力;同时,为减小坡度函数对算法收敛性的影响,新的信息素浓度函数被引入该算法,有效地提高了算法的收敛性;最后,改进算法根据等高线原理,将山地地形进行数字化分层,逐层进行路径规划,搜索速度被极大提高.仿真结果表明,针对于丘陵山地地形,上述算法所规划路径的坡度符合约束条件.     

粒子群优化的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人在复杂环境下采用传统方法路径规划收敛速度慢和局部最优问题,提出了斥力场下粒子群优化（PSO）的移动机器人路径规划算法。首先采用栅格法对机器人的移动路径进行初步规划,并将栅格法得到的初步路径作为粒子的初始种群,根据障碍物的不同形状和尺寸以及障碍物所占的地图总面积确定栅格粒度的大小,进而对规划路径进行数学建模;然后根据粒子之间的相互协作实现对粒子位置和速度的不断更新;最后采用障碍物斥力势场构造高安全性适应度函数,从而得到一条机器人从初始位置到目标的最优路径。利用Matlab平台对所提算法进行仿真,结果表明,该算法可以实现复杂环境下路径寻优和安全避障;同时还通过对比实验验证了算法收敛速度快,能解决局部最优问题。     

未知环境机器人路径规划环境建模

针对未知环境下机器人路径规划算法存在的运算耗时较高、响应慢等问题，提出一种适用于未知环境信息情况下的动态路径规划方法及规避策略。通常情况，一般机器人主要是设计出最短路径，但本文的机器人的路径要求解决避开障碍物快速到达幸存者位置并给予治疗的优化路径。本文首先提出对栅格法中如何确定栅格大小的方式优化方案；换取滚动窗口算法中的启发式算法，应用改进后的粒子群算法实现局部环境的路径规划；在适应度函数中加入安全因子和平滑因子。机器人在搜索环境中，通过正确的适应度函数，规划一条从起点到目标点的最优路径，采用改进后粒子群算法进行路径规划，机器人可以安全避开所有障碍物。     

改进粒子群在水下机器人路径规划中的应用

在海洋环境中水下机器人路径规划具有规划范围广阔、障碍物相对稀疏、海流的影响不可避免的特点。应用粒子群优化(PSO)算法实现水下机器人在复杂海洋环境中的路径规划,并从参数控制策略及拓扑模型方面进行改进,得到收敛精度更好的改进粒子群优化算法。设计了综合路径长度、海流和转向费用的适应度函数,使算法很好地适应海流的变化,很大程度减小了海流对水下机器人能量消耗和控制的不利影响。经仿真实验验证了算法的有效性,并能够很好地满足在复杂海况环境水下机器人路径规划的要求。     

二进制粒子群算法在路径规划中的应用

全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试.提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程.机器人工作空间中的障碍物表示为多边形,对多边形顶点进行编号.利用二进制粒子群算法进行路径规划,粒子的长度定义为工作环境中障碍物顶点的个数,每一位为0或1表示路径是否经过该顶点.为了克服传统的二进制粒子群算法的早熟收敛问题,在改进的算法中采用了双重编码结构,并引入变异操作.最后给出仿真结果证明该方法的正确性和有效性.     

基于改进蝙蝠算法和三次样条插值的机器人路径规划

为更好地解决移动机器人路径规划问题, 改进蝙蝠算法的寻优性能, 拓展其应用领域, 提出了一种具有反向学习和正切随机探索机制的蝙蝠算法. 在全局搜索阶段的位置更新中引入动态扰动系数, 提高算法全局搜索能力; 在局部搜索阶段, 融入正切随机探索机制, 增强算法局部寻优的策略性, 避免算法陷入局部极值. 同时, 加入反向学习选择策略, 进一步平衡蝙蝠种群多样性和算法局部开采能力, 提高算法的收敛精度. 然后, 把改进算法与三次样条插值方法相结合去求解机器人全局路径规划问题, 定义了基于路径结点的编码方式, 构造了绕避障碍求解最短路径的方法和适应度函数. 最后, 在简单和复杂障碍环境下分别对单机器人和多机器人系统进行了路径规划对比实验. 实验结果表明, 改进后算法无论在最优解还是平均解方面都要优于其他几种对比算法, 对于求解机器人全局路径规划问题具有较好的可行性和有效性.     

移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.针对传统移动机器人路径规划算法搜索时间长,效率低,寻优能力差等问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.该方法首先采用神经网络描述机器人工作环境,在此基础上通过坐标变换建立新地图;然后将机器人路径表示为粒子位置,并以路径长度为粒子群的适应度值;最后粒子之间的相互协作,不断更新粒子位置和速度,获得-条从起始点到目标点全局最优路径.在MATLAB平台上对该方法进行了仿真,实验结果表明,基于粒子群的机器人路径规划方法提高了路径规划的计算效率和可靠性,可应用于机器人的实时导航.     

基于内分泌思想的改进粒子群算法

借鉴神经系统和内分泌系统对行为的高级调节作用,结合传统粒子群算法的原理,设计一种新的改进粒子群算法,充分考虑粒子周围的环境,引入内分泌调节项,对粒子的飞翔方程进行修改,达到改善粒子群算法的性能。为验证算法的有效性,将其与Dijkstra算法结合,实现机器人全局路径规划。结果表明,此方法比传统粒子群算法有较好的性能。     

一种基于粒子群算法的移动机器人路径规划方法

针对结构化环境中移动机器人路径规划问题,提出一种基于粒子群的路径规划算法.该算法利用适应度函数描述环境约束及路径的距离信息,适应度函数通过神经网络计算;由路径节点构成粒子,通过混合粒子群算法进行寻优.最后,通过计算机仿真验证了该算法是合理的,并且可应用于机器人的实时导航.     

基于改进势场法的足球机器人路径规划系统

人工势场法是机器人路径规划中应用较多的一种方法,但方法在障碍物较多时由于势场合力不容易控制而常常出现避障失败现象.足球机器人比赛系统场上障碍物情况复杂,尤其是在边界附近和禁区附近,传统势场法较难胜任.根据足球机器人比赛平台特点和赛场上较常出现的情况,重点对边界附近和禁区附近的机器人路径规划进行分析研究,根据比赛平台的特点将周围环境的物理特点转化成特定的数学表达式,糅合到传统势场函数公式中进行改进处理,从而构造出能够适应足球场地环境的人工势场路径规划系统.仿真实验结果证明该方法是有效的.     

基于海图和改进粒子群优化算法的AUV全局路径规划

针对AUV（自主水下机器人）在复杂条件海域做全局路径规划时面临的环境信息缺少,环境建模困难和常规算法复杂、求解能力弱等问题,提出一种基于海图和改进粒子群优化算法的全局路径规划方法．首先利用电子海图的先验知识建立3维静态环境模型,并构造路径航程、危险度和平滑函数;在粒子群优化算法中引入搜索因子和同性因子自适应地调整参数,并结合鱼群算法的“跳跃”过程提升算法的求解能力．同时建立安全违背度和选优规则以提高所规划路径的安全性．仿真实验结果表明,本文方法与传统粒子群算法和蚁群算法相比,规划出短航程、安全性高的全局路径的能力更强,可满足AUV在复杂海域航行时的全局路径规划需求．