移动机器人全覆盖路径规划算法研究

针对静态未知环境下移动机器人全覆盖路径规划问题,提出了一种改进优先级蚁群算法.该算法首先通过机器人本体上的传感器构建基于动态栅格法的工作环境;综合考虑栅格属性、机器人转向、邻域栅格距离和未覆盖区域面积大小的基础上构造优先级启发规则,然后利用该规则进行路径全覆盖工作.针对机器人工作过程中出现的死锁问题,文章提出采用蚁群算...     

室内移动机器人路径规划算法

路径规划是移动机器人导航技术中的核心问题。在以往的研究中,机器人被视为一个点并且优化的目标为使路径最短,这种建模方法得到的路径往往不具有良好的可执行性。讨论了一种考虑路径平滑度和路径安全度的规划算法,并通过带惩罚函数的粒子群算法对其进行求解。最后在MATLAB中通过仿真试验验证了算法的有效性。     

基于ROS的移动机器人定位与路径规划仿真

针对移动机器人研发过程中成本高、无硬件条件下无法对机器人运动进行控制的缺点,通过仿真实验的方法对移动机器人的关键技术进行了研究。首先,对移动机器人的定位展开研究,在ROS系统内使用gazebo工具构建室内2D环境及带有传感器的移动机器人模型,使用AMCL算法进行定位仿真实验。其次,对路径规划方法展开了研究,在MATLAB中使用A*算法与DWA（动态窗口法）相结合的方法对移动机器人进行了仿真分析。最后,通过对实验结果的分析验证了AMCL（自适应蒙特卡洛）定位方法、A*算法及DWA算法的有效性。     

动态环境下基于断点的移动机器人路径再规划研究

动态环境下,障碍物破坏移动机器人的工作路径。为了研究移动机器人的路径再规划问题,先采用自由空间法建立移动机器人动态工作环境下的二维定量网络模型,再根据原有工作路径和网络模型,从原有工作路径的正向和反向搜索,找出原有工作路径的正向和反向断点。利用回溯法和DUkstra算法搜索出断点之间的路径,通过连接正向断点之前的路径、断点之间的路径和反向断点之后的路径来实现路径再规划。     

动态环境下果园移动机器人的路径规划研究

为了实现移动机器人对可移动障碍物的避让,提出一种改进的蚁群算法,该算法通过建立方向夹角启发因子,使得蚂蚁尽量选择夹角小的节点作为下一节点,提高了最短路径搜索速度;引用了较复杂的对角线距离的倒数作为新的启发式因子,因该距离公式无需进行平方根运算,求解简单,再一次提高了搜索效率。并将其与A*算法相结合,来实现与动态障碍物的避让。试验结果表明,改进后的蚁群算法与原蚁群算法在同等最短路径的情况下,前者搜索最短路径的速度是后者的3倍,可以实现移动机器人在复杂环境下的动态避让。     

一种移动机器人全局路径规划新方法

针对移动机器人全局路径规划优化问题,本文提出一种采用栅格法进行建模,以分层搜索为核心思想的新搜索方法,该方法在外层采用A*算法将复杂的图元模糊化以简化环境,内层则采用人工势场算法将具体的栅格还原以解模糊,具有一定的理论意义与应用前景。仿真实验表明,该方法能达到较好的路径规划效率和实时性。     

未知环境的移动机器人路径规划研究

为了提高移动机器人在未知环境中的路径规划的性能,提出了改进人工势场法.首先分析了传统人工势场法的优缺点,据此,提出了一种由模糊智能控制与改进人工势场法相结合算法.由模糊算法对静态障碍物进行避障,并改进引力函数将目标点速度、加速度信息加入其中对目标点进行跟踪,从而实现自动避障和路径规划.通过实验仿真对比可知,此算法在存在...     

移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势

路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域。介绍了移动机器人路径规划技术的分类,综述了基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划的发展现状,指出了各种方法的优点与不足;同时分别探讨了反应式规划和慎思规划、全局规划和局部规划、传统方法和新的智能方法之间的结合状况,总结了有关路径规划技术的一些新的发展趋势。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且易陷入局部最优值的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。该方法依据起始点和目标点位置信息选择全局有利区域增加初始信息素浓度,提高前期蚂蚁搜索效率;增加避障策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死锁数量;采用动态参数控制的伪随机转移策略,提出优质蚂蚁信息素更新原则,自适应调整挥发系数,提高算法全局性;进行二次路径规划,优化路径并降低移动机器人能耗的损失。实验结果表明,该算法有较高的全局搜索能力,收敛速度明显加快,并且可以有效提高移动机器人工作效率,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于四边形的移动机器人全局路径规划方法

提出用四边形轮廓代替障碍物真实轮廓,首先进行粗略路径规划,得到一条由直线组成的最优路径,然后沿边连接得到真实路径。在起始点或目标点在四边形内部的情况下,采用短边优先来脱困。该方法具有图像预处理方便,规划出的路径精细且路径规划所用的时间少。     

基于进化势场法的足球机器人路径规划研究

本文介绍了近年来在国际上迅速发展起来的高技术对抗性活动—机器人足球。首先概述这一赛事及目前发展状况。其次简单介绍足球机器人系统各组成部分,重点放在决策部分。本文设计了基于进化势场法的足球机器人路径规划法,该方法具有结合足球机器人平台特性的优点,包括基础路径规划子系统、边界路径规划子系统和禁区路径规划子系统。通过实际比赛平台的检验,证明该设计方法是行之有效的。     

关节式履带机器人的爬梯性能研究

爬梯能力是关节式履带机器人的重要越障性能指标,针对爬梯过程中质心变化规律和运动过程中机体的稳定性等方面进行分析,并通过对爬梯过程进行运动学仿真实验,优化参数,提高设计的可行性及运动过程的平稳性。     

A~*算法在移动机器人路径规划中的应用

采用A*算法对已知环境中的移动机器人路径规划问题进行研究。利用栅格法建立环境模型,然后对节点的选择进行分析,最后通过MATLAB仿真。仿真结果表明算法能找到一条从起点到终点的较优路径,验证了算法的有效性。     

室内移动机器人自动充电技术

介绍了移动机器人自动充电的2种方式,接触式充电和非接触式感应充电,分析了移动机器人自动充电的相关技术.     

非完整移动机器人的自适应全局轨迹跟踪控制

针对含有未知参数的移动机器人运动学模型,利用自适应反演控制技术,讨论了两后轮角速度为控制输入的非完整移动机器人轨迹跟踪问题,构造了具有全局渐近稳定性的自适应轨迹跟踪控制器,该方法将系统分解为低阶子系统来处理,利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器的设计并具有直观的稳定性分析。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

基于遗传算法的深海集矿车避障路径规划方法

本文主要研究和利用遗传算法实现深海集矿车避障路径规划的方法。将连续的路径离散化，并用随机数模拟各路径种群。把二维的路径转化为一维，生成简单的路径基因，提出了物理意义明确的适应函数和相应的变异算子，从而引导遗传算法快速收敛于最优解。实验仿真表明，该算法能够快速、稳定的搜寻到所需的最佳路径。     

六轮柔体移动机器人

提出一种由非正交关节连接的六轮柔体移动机器人概念模型 ,并对其进行了讨论。机器人的每个车轮都可以独立驱动 ;机器人独特的六轮柔性底盘结构提供了不寻常的关节 (具有 2个自由度的非正交关节 )连接 ,以使柔体移动机器人实现转向、越障和适应三维复杂地形。最后 ,文中给出了姿态控制变量表达式     

基于模糊算法的移动机器人导航

给出了一种在移动机器人导航中基于超声传感器的模糊避障算法。通过此算法,降低障碍物幻影的干扰。在仿真和真实环境下,实验结果都表明该算法可行有效。     

全天候移动车间巡检机器人目标定位算法

全天候移动车间巡检机器人移动轨迹复杂,为获取高精度的巡检机器人目标定位结果,提出一种全天候移动车间巡检机器人目标定位算法。优先标定得到移动车间环境的相机,获取相机参数,通过高低纹理匹配完成移动车间环境重建。然后通过相机内外参数将匹配点的图像坐标和世界坐标相关联,以此为依据估计巡检机器人的位姿。最终将得到的移动车间环境地图和周围数据相结合,采用粒子滤波算法对全天候移动车间巡检机器人位置组建的粒子群集合优化处理,通过不断迭代更新,输出目标定位结果。结果表明,所提算法可以有效降低巡检机器人目标定位时间以及联合定位误差,获取准确率更高的目标定位结果。