面向未知地图的六足机器人路径规划算法

针对移动机器人路径规划中无法准确得知全局地图的问题,提出了一种基于模糊规则和人工势场法的局部路径规划算法。首先,利用测距组与模糊规则,进行障碍物的形状分类,构建局部地图;其次,在人工势场法中引入了一种修正的斥力函数,基于局部地图,利用人工势场法进行局部路径规划;最后,随着机器人的运动,设置时间断点,以减少路径震荡。针对随机障碍物和凹凸障碍物的地图,分别采用传统人工势场法和改进的人工势场法进行仿真,其结果表明：在遇到随机障碍物时,相比传统人工势场法,改进的人工势场法能够显著减少与障碍物的碰撞;在遇到凹凸障碍物时,改进的人工势场法能够很好地完成路径规划的目标。所提算法对地形变化适应能力强,能够实现在未知地图下的六足机器人路径规划。     

基于K-Means与SVM结合的栅格分区路径规划方法

智能清洁机器人全局路径规划中,利用栅格法对清洁机器人的工作环境进行建模。分别介绍了K-Means聚类算法和支持向量机(SVM)算法,使用K-Means聚类算法与支持向量机(SVM)相结合的方法,以不同的约束条件进行聚类,在含有复杂障碍物的栅格地图时能有效减少分区,利用蚁群算法对分区后的栅格地图路径规划仿真,有效地提高了蚁群算法在栅格地图路径规划中的整体效率。     

移动机器人路径规划问题的解决方案

针对机器人在未知环境中对障碍物的发现与学习以及对路径的规划问题,提出一个新的解决方案,即增加机器人对环境信息的提取并建立地图模型的过程,采用判断当前位置与目标位置的连接线段与所建立的地图模型中障碍物冲突关系的方法,将机器人的行为分为两类：沿障碍物边界行走或向目标点位置移动。同时提出一种新的机器人面对障碍物时对运动方向的计算、选择方法与一种简化学习障碍物信息并建立地图模型的方法。     

基于势场路径规划的机器人同步定位与地图构建

针对特征点同时为障碍物的环境,提出一种基于势场路径规划的同步定位与地图构建算法.机器人在同步定位与地图构建的同时,利用势场原理确定机器人的运动控制律,再根据推算的控制律进行下一步的预测和状态估计.在基于势场的路径规划方法中,认定为障碍物的排斥势位的最小影响范围可调节.实验结果表明,利用所提出的算法,机器人可在特征点同时为障碍物的环境中进行同步定位与地图构建,并通过相关性能指标验证了该算法为一致性估计.     

基于路径优化D* Lite算法的移动机器人路径规划

采用D*Lite算法规划出的路径并不平滑,且预规路径与障碍物均十分接近.除此之外,在动态环境下时,由D*Lite算法重规划得到的路径也离障碍物距离很近,十分容易发生碰撞.针对此问题,引入懒惰视线算法与距离变换相结合的方法改进D*Lite算法.首先,对地图进行距离变换,并引入距离值的启发式代价,使得距离障碍物较远的节点优先被选择.然后,在扩展节点时引入视线算法,增加本地父亲节点和远程父亲节点的概念,使得路径不局限于八邻域扩展,从而进化为任意角度路径规划算法;最后,在遇到未知障碍物时进行局部距离变换,结合启发距离值信息进行重规划,使得重规划得到的路径远离突现的障碍物.仿真实验表明,在不同环境下规划所得到的路径均十分平滑与安全.     

非平坦地形下移动机器人安全路径规划

提出一种基于双分辨率2.5D分层栅格地图的Secure A*(SA*)路径规划方法,以解决移动机器人在非平坦地形下的安全路径规划问题.首先,设计一种双分辨率2.5D分层栅格地图,利用双分辨率栅格对环境中的障碍物信息与高程信息进行存储,以节约地图的存储空间;然后,结合移动机器人运动能力,将环境中的高程信息转化为约束因子,...     

基于遗传算法的多车体机器人路径规划方法

带拖车的移动机器人系统是一种复杂的多车体系统,在不同的转弯角度下所需的路径宽度也不同,其路径规划是个难题;在给出带拖车轮式移动机器人稳态和暂态过程运动学方程的基础上,推导得出了多车体移动机器人在最大转弯情况下所需的最大路径宽度,并将之定义为等效尺寸;应用遗传算法,提出了基于等效尺寸的多车体移动机器人的路径规划方法;首先通过等效尺寸的多步障碍扩张,对障碍物的临近区域和狭窄通道进行可行性约束的分析;然后应用遗传算法进行全局的路径规划,将路径的长度和宽度综合在适应度函数之中;在一定程度上,多车体移动机器人的路径规划问题得到解决;文章通过建立三维网格化地图,对障碍物的临近区域和狭窄的瓶颈通道区域进行了可行性约束的描述,遗传算法在较复杂的环境中实现了良好的避障,并得到了相对较短的有效路径。     

面向未知环境的机器人动态路径规划算法研究

针对未知地图环境下侦察巡检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地图信息情况下的动态路径规划方法及避障策略.首先,改进跳点搜索算法的关键点生成方法,针对大地图动态环境下的搜索需求提出"指定动态跳点"策略;其次,针对"指定动态跳点"策略在凹型障碍物内不易脱离等问题,提出"重搜索"策略;最后...     

动态环境下基于路径规划的机器人同步定位与地图构建

针对动态环境下随机目标同时为特征点和障碍物的情况,提出一种基于路径规划的同步定位与地图构 建（SLAM）算法．机器人在同步定位与地图构建的同时,基于势场原理来规划机器人下一步的运动控制规律．利用 混合当前统计模型的交互式多模型（IMM）方法预测随机目标的轨迹,采用最近邻数据关联方法将动态随机目标关 联到地图中．算法构建的地图由静态特征点和随机目标的轨迹组成．仿真结果表明,提出的算法解决了动态环境中 存在的随机目标同时为障碍物时机器人的同步定位与地图构建问题,相关性能指标验证了算法的一致性估计．     

基于改进蚁群和DWA算法的机器人动态路径规划

路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时DWA算法难以有效地规避动态障碍物等问题,提出一种改进蚁群算法与DWA算法的融合算法.首先,采用GRRT-Connect算法不等分配初始信息素,解决陷阱地图中局部最优问题;然后,增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径;接着,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,提出自适应调节速度方法进行最优行驶;最后,提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了所提出算法的有效性和优越性.     

Navigation integration of a mobile robot in dynamic environments

This article presents a design and experimental study of navigation integration of an intelligent mobile robot in dynamic environments. The proposed integration architecture is based on the virtual‐force concept, by which each navigation resource is assumed to exert a virtual force on the robot. The resultant force determines how the robot will move. Reactive behavior and proactive planning can both be handled in a simple and uniform manner using the proposed integration method. A real‐time motion predictor is employed to enable the mobile robot to deal in advance with moving obstacles. A grid map is maintained using on‐line sensory data for global path planning, and a bidirectional algorithm is proposed for planning the shortest path for the robot by using updated grid‐map information. Therefore, the mobile robot has the capacity to both learn and adapt to variations. To implement the whole navigation system efficiently, a blackboard model is used to coordinate the computation on board the vehicle. Simulation and experimental results are presented to verify the proposed design and demonstrate smooth navigation behavior of the intelligent mobile robot in dynamic environments. ©1999 John Wiley & Sons, Inc.     

激光—相机系统语义栅格建图和路径规划

目的 SLAM（simultaneous localization and mapping）是移动机器人在未知环境进行探索、感知和导航的关键技术。激光SLAM测量精确，便于机器人导航和路径规划，但缺乏语义信息。而视觉SLAM的图像能提供丰富的语义信息，特征区分度更高，但其构建的地图不能直接用于路径规划和导航。为了实现移动机器人构建语义地图并在地图上进行路径规划，本文提出一种语义栅格建图方法。方法 建立可同步获取激光和语义数据的激光-相机系统，将采集的激光分割数据与目标检测算法获得的物体包围盒进行匹配，得到各物体对应的语义激光分割数据。将连续多帧语义激光分割数据同步融入占据栅格地图。对具有不同语义类别的栅格进行聚类，得到标注物体类别和轮廓的语义栅格地图。此外，针对语义栅格地图发布导航任务，利用路径搜索算法进行路径规划，并对其进行改进。结果 在实验室走廊和办公室分别进行了语义栅格建图的实验，并与原始栅格地图进行了比较。在语义栅格地图的基础上进行了路径规划，并采用了语义赋权算法对易移动物体的路径进行对比。结论 多种环境下的实验表明本文方法能获得与真实环境一致性较高、标注环境中物体类别和轮廓的语义栅格地图，且实验硬件结构简单、成本低、性能良好，适用于智能化机器人的导航和路径规划。     

基于地图的移动机器人自定位与导航系统

针对地图已知情况下的移动机器人大范围导航问题,研制了一个由地图编辑器模块、地图匹配与定位模块以及多层递阶规划模块三部分组成的移动机器人导航系统．地图编辑器负责导航地图的编辑;地图匹配与定位模块利用里程计和激光雷达数据实现基于地图匹配的自定位;多层递阶规划模块将基于拓扑地图的全局规划、基于栅格地图的局部规划和底层的行为控制功能有机结合．通过室内定位和大范围导航实验评估了本系统的有效性和准确性．     

海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法

针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题, 本文在栅格地图构建的 基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法, 并考虑海流对路径规 划的影响. 首先建立BINN模型, 利用此模型表示AUV的工作环境, 神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位 置单元一一对应; 接着, 比较每个目标物在BINN地图中所有AUV的活性值, 并选取活性值最大的AUV作为它的获 胜AUV, 实现多AUV任务分配; 最后, 考虑常值海流影响, 根据矢量合成算法确定AUV实际的航行方向, 实现AUV路 径规划与安全避障. 海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在多AUV水下任务分配与路径规划中的有效性.     

兵棋地图快速数字化算法的研究与实现

手工兵棋电子化过程中一个重要的方面就是兵棋地图的数字化,而兵棋地图数字化的基础工作就是地图网格化以及网格定位。在兵棋系统中,为了减小误差,一般采用六角网格覆盖原始地图的方法来实现地图的网格化。在实际推演过程中,作战地图覆盖范围一般很大,那么怎样提高网格化以及网格定位效率就成了地图数字化过程中必须考虑的问题。文章描述了一种效率很高的六边形网格绘制算法,并提出了基于元启发式方法的快速地图网格定位算法,它的时间以及空间复杂都仅有O（1）,能够很好的满足兵棋系统中超大地图数字化的要求。     

一种用于导航的2.5维地图的构建

为了使仿人机器人能够在真实世界中自由行走,包括上下楼梯、跨过障碍物,本文提出了一种构建机器人环境的2.5维网格地图的方法。首先利用传感器数据建立并更新一个3D占有率网格和一个平地网格,3D占有率网格为最终的地图提供概率支持,以保证环境模型对传感器噪声的鲁棒性,平地网格用来存储平面高度值。然后结合两个网格建立导航地图,该地图上每一个单元格被标记为平地或障碍物类型以及它的高度值,平地的高度信息是精确的而障碍物的高度信息是粗略的。最后在仿真平台上验证了所提出的方法,仿真结果证实此方法能够有效地产生用于机器人避障和路径规划的地图。     

Terrain trafficability analysis for autonomous navigation: A GIS-based approach

This article presents a method of generating grid maps for autonomous navigation using a geographic information system (GIS). Besides developing ordinary map systems, a GIS can be applicable to the terrain trafficability analysis for an unmanned ground vehicle (UGV) by generating maps in which information about its spatial environment is encoded for path planning as part of autonomous navigation. For such maps, the most commonly used is a grid map over which a UGV’s paths can be optimized. As the UGV moves and its situation changes, grid maps need to be generated quickly in an automatic manner for new paths. First of all, a GIS is analyzed to identify meaningful data, layers and attributes, which are then related to the UGV’s navigation. For each grid in the grid map, every meaningful layer included is processed so that the set of values of attributes of the layer can be converted into the traverse cost. If multiple layers are included in a single grid, those traverse costs are fused and the result data is then replaced in the grid. Grid map generation is finished after all grids are filled with such costs. From test results using an experimental program, it is validated that the proposed method can be a viable tool for the timely generation of grid maps using a geographic information system for the UGV’s autonomous navigation.     

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.     

基于ORB-SLAM2的实时网格地图构建

针对目前视觉SLAM（同时定位与地图构建）系统只能输出相机的运动轨迹图而不能生成用于路径规划和导航地图的缺点,提出了一种基于ORB-SLAM2的网格地图实时构建算法。首先,建立了一个适用于视觉SLAM的逆传感器模型（inverse sensor model,ISM）;针对ISM模型重新编排了网格地图算法的构建机制,并对其进行详细推导;最后,介绍了ORB-SLAM2网格地图构建的具体实施方案。通过实验,对ISM模型和网格地图模型进行分析,确保了算法的可行性;用单目相机和RGB-D深度相机进行实时实验,实现了网格地图的实时构建,且能够清晰地显现出障碍物位置,验证了所提算法的有效性。     

基于蚁群算法的最小代价航迹规划仿真

在大比例尺地图的路径规划中,由于飞行器全局航迹规划需要计算机存储的栅格点数量巨大,存在维数爆炸问题,使得航迹解算计算量激增,因此提出1种改进的蚁群算法,将栅格由大及小进行划分,利用大栅格为飞行器选择相对平滑和离散度低的飞行地形,利用小栅格为飞行器提供相对精确的全局飞行航迹,将栅格带所有栅格的代价之和作为航迹代价,从而选出1条航迹代价最小的路径．该算法将蚁群算法的信息素更新机制更加合理地应用到航迹规划中．仿真结果表明,该方法能解决航迹维数解算问题,可以将一系列栅格点组成的路径点集合为最优解,为飞行器提供最优航迹规划路径．