一种移动机器人的路径规划算法

本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。     

一种移动机器人全局路径规划新型算法

针对模拟退火算法收敛速度慢这一缺陷，提出了一种基于共轭方向法和模拟退 火算法相结合的新型混合优化算法，并成功应用于机器人神经网络路径规划中．该算法可以 使优化解不陷入局部极值解而得到全局最优解．仿真实验研究表明：本文提出的这种新型混 合优化算法，计算简单，收敛速度快，显著提高了求解移动机器人全局最优化问题的计算效 率．     

改进双向蚁群算法的移动机器人路径规划

针对机器人在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径,收敛速度慢,路径搜索盲目性大,拐点多等问题,提出一种改进双向蚁群算法。以栅格地图为机器人运行环境,对障碍物有效顶点进行定义、编码和运用,同时结合以相同障碍物有效顶点为相遇条件的双向蚁群算法,双向交替进行路径搜索,能够快速地找到更短路径,得到的路径拐点更少。引入改进的状态转移规则,能够加快搜索速度。在启发函数中引入可调常数因子,在以障碍物有效顶点为路径搜索的节点,每走一步相当于传统算法的一步或多步行走。动态调整挥发系数并设置信息素浓度范围,能够避免陷入早熟。通过与其他算法仿真对比,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。     

一种改进的移动机器人全局路径规划算法

基于移动机器人的安全考虑，提出了一种改进的可视图法。该方法用尽可能远离障碍物的路径表示弧，先确定可能的路径点作为节点，然后考虑可能路径，建立结点间的弧，并用Dijkstra算法求出图中的最短路径。最后通过仿真研究表明，用文章提出的方法规划的路径可以达到或接近最优路径。     

一种改进蚁群算法的移动机器人快速路径规划算法研究

以Dijkstra算法求解移动机器人路径规划(mobile robot path planning,MRPP)问题已得到广泛的应用,但在复杂工况下无法保证求解的正确性和全局最优性.而基于蚁群算法的移动机器人路径规划模型,在一定条件下能可靠地获得全局最优解,但存在求解时间过长的问题.因此,提出一种结合Dijkstra算法和蚁群算法模型两者优势求解MRPP问题的融合优化方法,以实现在短时间内获得全局最优解的目标.首先,应用Dijkstra快速算法在机器人工作环境中粗略寻迹得到最短路径次优解,然后,在次优解路径附近进行工作环境的精确划分;最后,利用蚁群算法在次优解附近精确寻迹,使最终的寻迹结果无限逼近最短路径.仿真结果表明,该融合优化方法既克服了经典蚁群算法求解时间过长的缺点,又能无限逼近全局最优解,寻迹时间较蚁群算法可缩短90%以上.     

基于松弛Dijkstra算法的移动机器人路径规划

在栅格环境建模方法的前提条件下,针对在较大规模、障碍物密集的工作环境中移动机器人难以进行实时路径规划的问题,利用栅格地图的结构特点提出一种松弛的Dijkstra算法。该方法首先采用四邻域搜索在线性时间内构建从源点到全局各点的曼哈顿距离势场,然后从目标点向源点进行八邻域搜索并返回一条无碰撞、近似最优路径。经过Matlab仿真实验证实该方法在计算时间上比采用堆排序实现的Dijksta算法和A-star算法快10倍以上,在路径长度上与最短路径相比误差处于合理范围之内。     

复杂环境移动机器人路径规划的改进蚁群算法

针对蚁群算法易陷入路径死锁的缺点,提出了一种复杂环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法。对机器人环境建立栅格模型,在传统转移规则中引入指向上一节点的数组,增强了算法的逃逸能力;在信息素更新中减去最差蚂蚁释放的信息量,有利于种群的进化。仿真分析了主要参数对算法性能的影响,实验结果表明,该算法在复杂地图中搜索到的路径优于传统算法。     

改进动态规划算法的移动机器人路径规划

针对静态栅格环境下的移动机器人全局路径规划问题,通过分析移动机器人到达目标的搜索方向和路径变化的动态特征,分别建立下降路径搜索动态规划模型和上升路径搜索动态规划模型,并依据整列元素路径值变化特点设计了两种模型交互使用的改进动态规划算法。仿真实验结果表明算法具有较好的路径规划效率,可以同时完成多个目标路径规划,且覆盖率越大的环境求解越快速。实验也表明改进动态规划算法同蚁群算法对比能够更快速有效地给出移动机器人较优通行路径。     

一种改进的机器人路径规划的蚁群算法

针对具有复杂回旋地形结构的机器人路径规划问题, 提出了一种改进的蚁群算法. 该算法引入自适应迁移概率函数实现蚁群具有正、反向运动的能力, 改善了算法的曲折迂回能力; 能见度信息中引入距离启发因素和障碍相交检测机制, 完成路径搜索与避障过程有机结合, 提高算法的搜索效率; 引入贪婪信息素更新策略和节点信息素分布, 降低了数据存储量, 改善了路径规划的效果和算法的收敛速度. 基于不同算法的比较仿真实验, 数值结果证实了该算法的有效性.     

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.     

基于遗传算法的移动机器人动态路径规划研究

针对移动机器人未知、动态环境下路径规划的难题,对移动机器人进行了系统设计,采用动态栅格法对环境建模,在对传统遗传算法进行一定的改进的基础上,个体评价函数采取可行路径适应度函数和不可行路径适应度函数分别进行处理,通过算法设计和仿真可知,采用该方法对移动机器人进行动态路径规划时,与任何障碍物不发生碰撞,路径短而且规划曲线平滑,达到了满意的规划效果和收敛速度。     

基于蚂蚁自动分流的机器人路径规划新算法

在复杂障碍环境下,如何使机器人所走路径最优,一直是机器人路径规划研究领域里的一个研究热点。依据真实蚂蚁具有自动分流功能这一研究成果,提出了一种全新的机器人路径规划蚂蚁算法。该方法首先用栅格法对机器人运动环境进行建模,在此基础上,两组蚂蚁进行相向觅食,当某节点被多只蚂蚁选择时,则自动分流,从而扩大了搜索范围,增强了搜索多样性,有利于获得最优解。计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,用该算法也可以较迅速的规划出一条全局优化的路径,效果令人满意。     

基于JPS改进的移动机器人路径规划算法

针对跳点搜索（jump point search,JPS）路径规划算法在大尺度复杂场景下存在内存资源消耗较大、路径结果平滑度较低且路径过于靠近障碍物等问题,提出融合安全势场等级函数与优化Floyd算法的改进JPS算法。首先建立了安全等级函数对栅格地图中的栅格状态进行重新赋值构建安全等级地图;然后改进了启发式函数,引入目标与主方向两项偏置函数项结合安全等级函数项,进一步减少对称性搜索带来的时间消耗,改善了所规划路径的安全程度。其次通过添加二次平滑算法流程优化了Floyd算法;最后结合B-spline样条插值法,进一步提高了改进算法所规划路径的平滑程度。仿真实验验证了改进优化算法在内存资源消耗、路径长度、路径平滑程度以及路径安全程度都有显著提升。     

基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划*

以栅格法和粒子群算法为基础,提出了一种新的机器人实时全局最优路径规划方法.该方法包括采用栅格法对环境进行建模和直接运用粒子群算法在环境模型中搜索全局最优路径.在计算机上进行了仿真,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划

为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用粒子个体极值的加权平均值,同时加入惯性权重.建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿真分析.仿真结果表明:改进后的粒子群算法容易使粒子移动到最佳位置,加强了全局寻优能力,在复杂环境中搜索路径性能优于传统算法.     

移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法

针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种复杂静态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法—差分演化混沌蚁群算法.该算法利用差分演化算法进行信息素的更新,同时对可能出现的停滞现象,在信息素更新时加入了混沌扰动因子,算法还采用了一个新的评价函数;从而增强了算法的逃逸能力,避免了路径死锁现象,也提高了最优路径的搜索效率.仿真结果表明:即使在障碍物非常复杂的环境,本算法仍能快速规划出安全的优化路径.效果令人满意.     

基于多目标蝗虫优化算法的移动机器人路径规划

在静态多障碍物环境下的移动机器人路径规划问题中，粒子群算法存在容易产生早熟收敛和局部寻优能力较差等缺点，导致机器人路径规划精度低。为此，提出一种多目标蝗虫优化算法（MOGOA）来解决这一问题。根据移动机器人路径规划要求将路径长度、平滑度和安全性作为路径优化的目标，建立相应的多目标优化问题的数学模型。在种群的搜索过程中，引入曲线自适应策略以提高算法收敛速度，并使用Pareto最优准则来解决三个目标之间的共存问题。实验结果表明：所提出的算法在解决上述问题中寻找到的路径更短，表现出更好的收敛性。该算法与多目标粒子群（MOPSO）算法相比路径长度减少了约2.01%，搜索到最小路径的迭代次数减少了约19.34%。     

移动机器人路径规划研究现状及展望

移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。通过对全局路径规划和局部路径规划中各种方法的分析,指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法,并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

利用机器人行为动力学与滚动窗口路径规划

针对存在静态障碍物的未知环境下移动机器人路径规划问题,提出运用行为动力学与滚动窗口相结合进行路径规划的方法。首先根据所获得的窗口（局部环境）信息,采用启发式函数进行局部子目标优化选择;然后将路径规划问题即导航行为分解为趋于目标行为和避障行为,并对这两种行为分别建立了行为状态和行为模式动力学模型;在此基础上,以窗口为单位,利用导航行为动力学模型进行在线自主路径规划;将一系列窗口中的规划轨迹按照连续性条件首尾相接,最终完成了一条全局规划任务。该方法原理简单,计算量小,规划路径光滑,具有较强的实际应用价值。通过计算机实例仿真验证了该方法的有效性和适应性。