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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。 相似文献
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一种移动机器人全局最优路径规划算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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基于ACS算法的移动机器人实时全局最优路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
以Ant Colony System(ACS)算法为基础提出了一种新的移动机器人实时全局最优路径规划方法.这种方法包括三个步骤:第一步是采用链接图理论建立移动机器人的自由空间模型,第二步是采用Dijkstra算法搜索出一条无碰撞次优路径,第三步是采用ACS算法对这条次优路径的位置进行优化,从而得到移动机器人的全局最优路径.计算机仿真实验的结果表明所提出的方法是有效的,可用于对移动机器人进行实时路径规划.仿真结果也证实了所提出的方法在收敛速度、解的波动性、动态收敛特征以及计算效率等方面都具有比采用精英保留遗传算法的移动机器人路径规划方法更好的性能. 相似文献
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基于改进模拟退火混合算法的移动机器人全局路径规划 总被引:2,自引:1,他引:2
利用改进模拟退火算法与共轭方向法组成混合全局优化算法,对移动机器人全局路径规划进行求解.该混合全局优化算法先用共轭方向法搜索局部最优解,再用改进模拟退火算法跳出局部最优解,依此更新温度值.如此反复操作,直至找到全局最优解.仿真结果表明该算法具有较好的优化效果,能快速收敛到全局最优解. 相似文献
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一种移动机器人全局路径规划新型算法 总被引:7,自引:0,他引:7
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. 相似文献
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传统人工势场法处理机器人路径规划时,会出现陷入局部最小值乃至无法运动的问题以及障碍物附近目标不可达问题。针对传统算法的不足,提出一种改进的人工势场法。对引力场进行修改,添加最小引力势能,并在斥力场函数中引入当前点与目标点的欧氏距离,当搜索路径陷入局部最小值不可移动时采用变步长的模拟退火算法进行逃逸。在规划出来的路径上提出一种路径优化算法,对规划出来的路径进行平滑处理。仿真分析表明,改进后的算法能够在较为复杂的静态障碍环境中规划出一条无碰撞的平滑路径,证明了该算法的有效性。 相似文献
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基于混合势场法的移动机器人路径规划 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前移动机器人在路径规划中出现的问题,提出一种自主移动机器人路径规划的新方法——混合势场法。分析了人工势场法的不足,找出局部极小值点的形成原因;针对人工势场法中障碍物附近目标不可达问题,采用了在斥力场函数中加入斥力因子,使得机器人顺利到达目标点;针对陷入局部极小值和振荡的问题,提出了混合势场法,通过将势场法和可视图法结合起来,使得机器人走出局部极小值和振荡区域。最后,将混合势场法应用于室内移动机器人的路径规划中,仿真实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对蚁群算法路径规划初期信息素浓度差异较小,正反馈作用不明显,路径搜索存在着盲目性、收敛速度相对较慢、易陷入局部最优等情况,人工势场算法的势场力可引导机器人快速朝目标位置前进,提出势场蚁群算法,通过栅格法对机器人的工作环境进行建模,利用人工势场中的势场力、势场力启发信息影响系数及蚁群算法中机器人与目标位置的距离构造综合启发信息,并利用蚁群算法的搜索机制在未知环境中寻找一条最优路径。大量的仿真实验表明势场蚁群算法路径规划能找到更优路径和收敛速度更快。 相似文献
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研究移动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.针对蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优等缺陷,导致实时处理困难,且路径准确度低、可跟踪性差不能直接用于机器人.为解决上述问题,首先提取环境的平面几何信息,建立了简单有效地搜索模型.可通过引入终点距离与方向的启发函数、阶梯式伪随机的结点转移规则,引导蚁群有目的的进行搜索;改进信息素更新策略,利用一种奖惩机制以增强蚁群对尽可能好的解的识别能力.并考虑障碍物对路径的影响,运用人工势场法对全局最优路径的结点进行平滑.进行仿真的结果表明,提高了路径的安全性和可跟踪性.证明了改进方法可以有效地找出最优可行路径. 相似文献
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为了解决传统A*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A*算法.将人工势场的思想与传统的A*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A*算法的评价函数当中以改进A*算法的搜索能力.通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A*算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了 13.40%~29.68%,路径长度缩短了 10.56%~24.38%,路径节点数减少了 6.89%~27.27%,因此,改进的A*算法的优化效果明显,具有有效性和可行性. 相似文献
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为了解决传统A*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A*算法.将人工势场的思想与传统的A*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A*算法的评价函数当中以改进A*算法的搜索能力.通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A*算法相比,改进后的新算法与人工势场算法相结合,规划出了更优的路径,提高了路径规划效率,且搜索速度提高了 13.40%~29.68%,路径长度缩短了 10.56%~24.38%,路径节点数减少了 6.89%~27.27%,因此,改进的A*算法的优化效果明显,具有有效性和可行性. 相似文献
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一种移动机器人的路径规划算法 总被引:10,自引:0,他引:10
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。 相似文献