机器人路径规划方法综述

路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前为止,其研究方法主要有两大类传统方法和智能方法.综述了有关机器人路径规划技术的研究方法,介绍了自由空间法等传统方法,同时讨论了基于遗传算法、模糊控制和神经网络等智能方法的路径规划技术,并展望了机器人路径规划技术的未来与发展趋势.     

一种车型机器人路径规划方法

在自主移动机器人的许多应用中,路径规划技术顺序地设置一套分散的路径点来引导机器人以最短的时间从起始位置到达目标点。针对移动机器人路径规划问题,提出了一种非完整型机器人路径规划技术,该技术采用基本原子操纵方法来解决车型机器人路径规划问题,并采用平滑路径规划方法来产生更多的连续路径用以解决基本原子操纵技术在做路径规划时具有很不连续的缺点从而为机器人获得最优路径。仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。     

机器人路径规划

本文实现了一个基本的机器人规划系统。它能自动生成一系列避免与障碍物发生碰撞的机器人动作轨迹。其视觉子系统可获取环境知识。算法对可能引起碰撞的障碍物进行从直角坐标空间到机器人关节坐标空间的转换。并采用分级式方式对自由空间进行先“粗”后“细”的两级描述。合理的数据结构既减少了存储量又给出了充分的启发信息。在此基础上又采用了先“全局”后“局部”的两级路径优化,从而能以较快速度决策出一能避免碰撞且运行时间短的优化路径。实验表明,该系统可在一般 PC 机上实现。     

基于两层编码遗传算法的机器人路径规划

讨论了在障碍物已知的二维环境里,在两上已知点之间寻找最短欧氏路径的问题,用了一种基于遗传算法的新的空间分割的方法,在遗传算法中,提出了一种新的编码方法－两层编码,这种编码来源于分子数量遗传学中的遗传机制,它能够大大夺强编码的表达能力,这种方法的核心就在于通过中间层编码来降低搜索的复杂度。     

一种基于概率方法的车型机器人路径规划方法

考虑车体外形和前轮方向角限制,车型移动机器人路径的空间维数明显增加,常规的规划方法难以获得理想的速度。论文报告了概率方法在车型机器人路径规划上的研究结果,共研究了机器人约束、全局、局部概率路径规划和启发式结点生成等问题。模拟表明,该方法可获得足够好的适合车型机器人移动的次优路径。     

通信距离约束下异构水下爬游机器人任务分配

为了保证执行任务的水下爬游机器人之间时刻保持信息交互,提出了一种带通信距离约束的异构水下爬游机器人集群任务分配方法;首先,建立了异构水下爬游机器人集群的任务分配数学模型;其次,分析了多水下爬游机器人通信距离、航程等约束条件;最后,采用蚁群优化算法对异构水下爬游机器人集群的任务分配问题进行求解,在满足约束条件情况下实现了多爬游机器人总航行距离最短;仿真验证了该方法在通信距离约束下实现多水下爬游机器人任务分配的有效性.     

机器人三维空间无碰撞路径规划

本文介绍了机器人操作手在三维空间中的一个路径规划系统。它通过对三维环境障碍物进行两次投影,从而把复杂的三维规划问题简化为在二继投影面上进行规划。并根据机器人的几种典型姿态,设计了一种路径搜索算法,使得系统以局域搜索的代价,得到全局较优的规划路径。系统在MicroVAXⅡ上运行,达到了实时速度。     

未知环境下基于椭圆约束的机器人路径规划

针对未知环境下机器人路径规划问题,提出一种基于椭圆约束的路径规划方法。借助椭圆约束规划路径,将路径规划问题转化为椭圆参数优化问题。通过建立椭圆约束优化模型,引入障碍物和目标位置的约束,考虑机器人运动步长及运动方向的影响,实现复杂未知环境下机器人路径规划。基于不同算法的仿真实验结果表明,该方法有效解决了未知环境下机器人路径规划问题,在大量障碍物存在的未知环境,也能快速有效地进行无碰撞路径规划。     

空地异构机器人系统协作巡逻路径规划方法EI北大核心CSCD

空地异构机器人系统由空中无人机和地面无人车组成,当两者协作执行持续巡逻任务时,使用无人车充当无人机的地面移动补给站能够解决无人机续航能力不足的问题.运动受限于路网中的无人车必须在适当地点为无人机补充能量,这使得两者的路径高度耦合,给空地协作路径规划带来了挑战.针对此问题,本文通过分析无人机能量、路网、空地汇合时间、巡逻任务全覆盖等多种约束,以无人机完成全部巡逻任务的总距离为代价,建立了空地协作巡逻路径规划模型.该模型可推广至多架无人机与多辆无人车协作的情形.然后,采用遗传算法与蚁群算法相融合的方法,对无人机巡逻路径和无人车能量补给路径进行优化求解.仿真实验表明,本文的方法不仅可以得到很好的路径规划结果,而且较其他算法具有更优的收敛性和执行速度.     

基于路径跟踪控制方法的拖挂式机器人系统路径规划算法

为解决拖挂式移动机器人系统路径规划算法精准性低、稳定性差和无法考虑系统间安全性等的问题,提出一种基于路径跟踪方法的路径规划算法。该算法融合快速拓展随机树（RRT）基本算法和路径跟踪控制方程,通过自动拟合样条曲线,跟踪并生成节点间轨迹,以此提高路径精准性;加入系统夹角约束条件和节点击中机制提高算法稳定性和结果安全性;此外,加入贪心优化算法,针对结果路径进行优化处理。通过仿真实验结果表明,相较基本RRT算法,改进算法搜索得到的路径更贴近实际运动轨迹,在安全性和成功率上优于原算法,能够满足快速设计或实时系统的需求。     

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。     

Generative Adversarial Network Based Heuristics for Sampling-Based Path Planning

Sampling-based path planning is a popular methodology for robot path planning.With a uniform sampling strategy to explore the state space,a feasible path can be found without the complex geometric modeling of the configuration space.However,the quality of the initial solution is not guaranteed,and the convergence speed to the optimal solution is slow.In this paper,we present a novel image-based path planning algorithm to overcome these limitations.Specifically,a generative adversarial network(GAN)is designed to take the environment map(denoted as RGB image)as the input without other preprocessing works.The output is also an RGB image where the promising region(where a feasible path probably exists)is segmented.This promising region is utilized as a heuristic to achieve non-uniform sampling for the path planner.We conduct a number of simulation experiments to validate the effectiveness of the proposed method,and the results demonstrate that our method performs much better in terms of the quality of the initial solution and the convergence speed to the optimal solution.Furthermore,apart from the environments similar to the training set,our method also works well on the environments which are very different from the training set.     

机器人路径规划研究

机器人路径规划是在有障碍物的工作空间中寻求一条安全无障的最优路径,是当前机器人研究领域的热点问题,是实现机器人自主导航和完成复杂任务的关键技术之一。在对智能路径规划方法研究的基础上,提出了基于人工免疫算法的机器人路径规划,并对免疫算法进行了详细设计。仿真结果表明,人工免疫算法可以很好地规划出恰当的路径,收敛速度快,规划效果好,较好地验证了所提出方法的正确性和有效性。     

一种移动机器人全局最优路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,首先提出一种基于线性操作的遍历式算法,该算法通过场扫描方式生成步长转换矩阵(STM,Step Transform Matrix),并在步长转换矩阵中搜索考虑方向一致的最短路径,从而可以得到避免不必要路径转折的全局最短路径.其次提出了一种评价标准来区分路径优劣.最后通过仿真与圆形波传播算法进行了路径规划对比实验,实验结果表明本文所提算法在所提出的路径评价标准下可以获得比波传播算法更优的路径.     

能力风暴机器人的全局路径规划

基于Messy遗传算法(Messy GA),设计了移动机器人的通用路径规划算法,其中的优化目标包括最短路径、一定的平滑度和最优安全距离.在算法中加入了优化算子及交叉率和变异率的自适应调整,加快了收敛速度.仿真结果验证了所提方法的有效性.根据能力风暴机器人(AS-R)的实际运行要求,修改算法以扩大路径与障碍物之间的间隔度,并提出采用平滑的方法来优化路径.以AS-R为平台进行了轨迹跟踪实验.实验结果表明算法在随机摆放障碍物和实验室环境下可以实现路径规划,并能够最终实现AS-R机器人的全局路径规划.     

移动机器人路径规划方法研究

针对室内动态非结构化环境下的移动机器人路径规划问题,提出了一种能够将全局路径规划方法和局部路径规划方法相结合、将基于反应的行为规划和基于慎思的行为规划相结合的路径规划方法．全局路径规划器采用A*算法生成到达目标点的子目标节点序列;局部路径规划器采用改进的人工势场方法对子目标节点序列中相邻两节点进行路径平滑和优化处理．在考虑了移动机器人运动学约束的前提下,该方法不但能够充分利用已知环境信息生成全局最优路径,而且还能及时处理所遇到的随机障碍信息．仿真研究与在室内复杂环境下的实际运行结果验证了该方法的有效性．     

一种新的移动机器人全局路径规划算法

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法．该算法不需要对环境中的障碍物特征做任何假设,也不需要建立障碍物的连通图模型,有效地克服了传统路径规划算法因为搜索而带来的计算复杂性问题,提高了算法的适应性和实时性．仿真结果证明了算法的有效性．     

自由飘浮空间机器人系统基座姿态调整

规划机械臂的运动以调整作为其基座的卫星的姿态，既节约姿控燃料，又可作为常规姿控系统的备份手段．首先，建立自由飘浮空间机器人系统的状态方程，其状态变量为关节角和卫星姿态角，输入变量为关节角速度．基于系统能控性理论，规划连接系统初始状态和期望状态的路径，实现了仅通过机械臂关节的运动同时控制基座姿态和机械臂关节角的目的．从理论上分析了机械臂的能量消耗，给出了使能量指标最小的近似最优算法．仿真结果表明了该方法的有效性．