动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的方法

动态环境中，移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题．本文提出一种 基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法．该方法采用实数编码的方法，有明确物理意义 的适应度函数，以加快实时的运算速度和提高运算精度．该方法充分挖掘可应用遗传算法解 决移动机器人动态路径规划的潜力．通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规 划能力．     

一种动态环境下移动机器人的路径规划方法

本文提出了在动态环境中，移动机器人的一种路径规划方法，适用于环境中存 在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况．采用链接图法建立了机器人工作空间模型， 整个系统由全局路径规划器和局部路径规划器两部分组成．在全局路径规划器中，应用遗传 算法规划出初步全局优化路径．在局部路径规划器中，设计了三种基本行为：跟踪全局路径 的行为、避碰的行为和目标制导的行为，采用基于行为的方法进一步优化路径．其中，避碰 的行为是通过强化学习得到的．仿真和实验结果表明所提方法简便可行，能够满足移动 机器人导航的高实时性要求．     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划

本文借鉴预测控制滚动优化原理，研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的 机器人路径规划问题．文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人 实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，实现了优化和反馈的合理结合，对动 态环境具有良好的适应性．     

移动机器人的动态路径规划及控制

本文阐述了两类机器人的导航方法:第一类方法是,先生成整个路径,然后进行路径跟踪控制;第二类方法是所谓的势场方法,即利用人工势场直接进行运动控制.在此基础上,我们提出了用于移动机器人系统导航的动态路径规划-控制方法.系统根据环境信息对路径进行动态的生成与控制,从而与实际环境实现了闭环,增加了对系统的稳定性和对环境的适应能力.     

一种移动机器人在三维动态环境下的路径规划方法

提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的.     

一种新的路径编码机制在移动机器人路径规划中的应用

针对基于遗传算法的移动机器人路径规划,本文提出了一种新的定长十进制路径 编码机制．首先,将移动机器人所处环境中的障碍物表示成多边形的形式,并对各障碍物顶 点用十进制进行任意编号,然后将移动机器人的路径编码成定长为所有障碍物顶点个数之和 的十进制染色体串．串中,非零位上的十进制值表示路径经过了相应编号的顶点,各顶点在 串中的顺序就是它们在路径中的顺序．此编码方式克服了已有的变长编码机制及定长二进制 编码机制需特殊遗传操作算子和特殊解码的缺陷,使得算法更加简单有效．     

具有大量不规则障碍物的环境下机器人路径规划的一种新型遗传算法

具有大量不规则障碍物的环境下的机器人路径规划问题是一个典型的非线性问题.目前已有多种求解该问题的遗传算法,但这些算法在初始种群的产生和特定遗传算子的构造选取等方面存在着一些不足.为了克服这些缺陷,提出了一种新型的遗传算法.算法采用了折线变长编码方案,使用随机指导式搜索策略来生成初始种群,并设计了特殊的交叉和变异算子.实际的仿真实例验证了算法的正确性和高效性.􀁱     

基于遗传算法的多移动机器人协调路径规划

采用链接图法建立了机器人工作空间模型;应用遗传算法规划多移动机器人运动路径;引入适应值调整矩阵新概念,以达到对多移动机器人运动路径的全局优化;基于面向对象技术,研制成功多移动机器人路径规划动态仿真系统.大量仿真实验结果表明,所提方法可行.     

基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划

本文采用蚁群算法实现了自由飞行空间机器人的避障路径规划．蚁群算法是基于群 体的一种仿生算法，为求解复杂的组合优化方法问题提供了一种新思路．本文对蚁群算法进 行了适当的修改，使之适用于自由飞行空间机器人的路径规划，然后用计算机进行了仿真， 取得了较好的结果．     

复杂环境下路径规划问题的遗传路径规划方法

本文主要研究复杂环境下路径规划问题的遗传算法求解方法．介绍了适于求解路径 规划问题的遗传算法,针对复杂环境的特点设计了有效的路径遗传算子,在此基础上提出一 种新的度量路径个体适应度的计算方法．试验表明,该算法有很强的鲁棒性,适合于复杂环 境下的路径规划．     

一种新的位置数据融合方法的研究

给出了一新的基于团队一致法的多传感器位置数据融合方法，该方法按传感器队中的每个成员的测量不确定性，构造团队期望效用函数（或密度），并基于该期望效用函数求得位置参数估计，其优点是可消除失效传感器和测量值为野值的传感器的影响，本文给出了仿真结果。     

双臂机器人无碰撞运动规划

双臂SCARA型机器人的操作臂的运动可以看成是平面内的四边形的运动，得出表示主 臂四边形位置的不等式，将表示从臂的四边形的边界取点离散，然后将从臂的关节空间进行 等分，在关节空间等分点上求从臂在此位置时其边界离散点的笛卡儿坐标，并将其代入表示 主臂位置的不等式以判断主从臂是否碰撞，然后用A*算法求取一条最优的无碰撞运动轨迹     

改进的进化编程及其在机器人路径规划中的应用

本文对进化编程中的变异概率进行改进,提高了进化计算的速度,并运用于机器人路 径规划,得到次优路径和可行的运算效率．     

移动机器人路径规划与环境绘图

由于双圆弧具有满足任意端点及其斜率条件的特性，所以非常适合于移动机器人路 径规划问题．本文利用双圆弧来处理机器人在给定环境中的路径规划问题，并由此得出机器 人的路径规划策略及其跟踪控制算法．同时，利用双圆弧实现对拐角、多边形等特征地形的 逼近和复原，提出了机器人对未知环境的勘测及绘图算法．该方法简单有效，对机器人初始 条件不加限制，计算量非常小，具有较高的实用价值．     

动态环境中基于增强式学习的路径规划方法

本文结合机器人路径规划问题介绍了增强式学习方法 ,实现了动态环境中基于增强式学习的自适应路径规划 .增强式学习通过采用随机性的控制策略 ,实现策略的优化搜索和在线学习 .并采用具有模式增强输入的BP网络进行决策参数估计 ,加快学习的收敛 .仿真试验证明该方法能有效实现动态环境中机器人的避碰和导航     

一个基于分层推理的机器人抓取规划系统

本文给出一个基于分层推理的机器人抓取规划系统 KBGS.该系统把对象的知识分成经验知识和精确知识两个层次,并首先使用经验知识进行抓取方案的规划,一旦输出一个适合于环境和任务的用符号形式描述的抓取方案,就使用对象的精确知识进行具体的抓取参数的推理.     

具有遍历特性的移动机器人规划方法的研究

本文提出了遍历规划的概念和数学描述,以及完全遍历规划的设计方法,给出了常用 的几种性能评价函数．在此基础上,设计了基于带有综合性能评价指标的基本遍历运动序列 的完全遍历规划器．     

遗传算法在冗余度弧焊机器人路径规划中的应用

本文提出增加弧焊机器人的自由度的意义，以多性能指标融合控制法计算适合度函数，利用遗传算法对９自由度工业用弧焊机器人与变位机协调运动系统进行了运动学优化控制，并针对空间复杂焊缝进行了路径自主规划实验验证，结果令人满意．     

动态环境下多移动机器人路径规划的一种新方法

本文提出一种多个移动机器人在动态环境下进行路径规划的新方法．基于栅格类的环 境表示和障碍地图,协调同一工作环境中多移动机器人的运动状态,以避免相互之间发生碰 撞．该方法的复杂性较低,具有很好的实时性能．结合机器人足球领域,进行了实验,验证 了这个方法的正确性和有效性．     

智能移动式机器人的一种全局路径规划方法和基于知识的路径控制器

本文介绍一种类似位姿的全局路径表示法,以三角形自由空间网络为基础构造平面图,然后构造出解答树,通过搜索方法找出所有可通路径的全局路径规划方法及其仿真结果.还介绍由规划器给出允许位姿集描述的路径,与规划库中的规则相匹配,确定机器人的动作,最终到达目标,这样一种基于知识的路径控制器及其实验结果.