多机器人路径规划中的一种混合算法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,将协同进化算法和改进人工势场法相结合,提出了一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

移动机器人路径规划蚁群算法及其收敛性分析

移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径.将蚁群算法用于移动机器人的路径规划,阐述了移动机器人路径规划蚁群算法的基本原理,指出蚁群算法的迭代过程是马尔科夫过程,分析了蚁群算法的收敛性,提出了改善蚁群算法收敛性的途径.仿真结果表明:该算法能够在较短的时间内规划出较优的路径,且该算法有效可行.     

基于人工势场与细胞自动机的移动机器人路径规划算法

提出了一种基于细胞自动机（Cellular Automata,CA）和人工势场的全向移动机器人路径规划算法,并通过一个4层的细胞自动机模型实现了该算法。通过构造扩张的障碍占位网格地图可在规划算法中将机器人简化为一个点,然后通过建立数值化的障碍人工势场图来考虑障碍物的局部影响,并使用CA模型得到距离传播图,最后通过搜索势场超曲面的最小值获得从起始点到目标点的最优无碰撞路径。仿真结果表明,提出的算法可以获得最优无碰撞路径,最优路径足够光滑且与障碍有较大的安全距离,便于全向移动机器人跟踪。     

动态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划

提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况.采用栅格法建立了机器人工作空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划主要是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利地到达目的地.仿真实验的结果表明所述方法具有可行性.     

基于改进萤火虫算法的移动机器人路径规划

针对标准萤火虫算法寻优容易陷入局部最优的缺点,通过改变萤火虫算法的搜索策略,对萤火虫算法进行改进,提高萤火虫算法的寻优能力。在移动机器人路径规划问题上采用改进后的萤火虫算法,实现了移动机器人全局路径规划的最优路径,理论与实验结果证明了改进后的萤火虫算法的有效性,此方法能满足移动机器人路径规划的要求。     

基于遗传模拟退火算法的静态路径规划研究

针对传统遗传算法在基于神经网络模型的移动机器人静态路径规划中求解最优路径时存在的收敛较慢、易陷入局部极值点的问题，提出了一种基于遗传模拟退火算法的静态路径规划方法．通过对算法进行实验仿真，结果表明提出的静态路径规划方法是正确有效的．     

移动机器人路径规划技术研究

路径规划技术是移动机器人研究的一个重要领域,研究综述了移动机器人路径规划技术的分类和发展现状,对全局路径规划和局部路径规划的各种方法进行较为详细的分析和介绍,并指出优点与不足,最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望.     

未知环境下移动机器人路径规划方法

路径规划是研究自主移动机器人技术中的一个重要领域，一般地可分为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两种类型.对未知环境下移动机器人路径规划的方法和发展现状进行了总结，指出了各种方法的优点与不足.最后对移动机器人路径规划的发展趋势进行了分析.     

基于遗传模拟退火算法的静态路径规划研究

针对传统遗传算法在基于神经网络模型的移动机器人静态路径规划中求解最优路径时存在的收敛较慢、易陷入局部极值点的问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的静态路径规划方法.通过对算法进行实验仿真,结果表明提出的静态路径规划方法是正确有效的.     

基于人工免疫势场法的移动机器人路径规划

针对人工势场法和基本遗传算法在解决移动机器人的路径规划问题时。容易产生目标不可达和局部极小值的问题,提出了1种基于人工免疫势场法的移动机器人路径规划算法(MRPP-AIPF).该算法将初始抗体群动态分配为记忆保留单元和临时抗体单元,通过交叉、变异和遗忘等算子进行进化操作,使较优抗体较早生成,提高了算法的收敛能力和保持抗体群的多样性.仿真实验表明,MRPP-AIPF算法属有效路径规划算法.     

增强D* Lite在自主移动机器人安全路径规划中应用

为了提高未知环境中自主机器人行走的安全性和路径规划最优性,提出了增强D＊Lite算法,该算法以栅格法环境建模为基础,引入障碍物尖角和结合点检测,并针对复杂障碍物的可优化路径给出路径优化方法。仿真实验结果表明,该方法可以实现移动机器人安全路径的规划和优化。     

机器人关节间的碰撞检测

将多臂机器人机械臂和各运动关节简化为圆柱体,通过计算两圆柱体中心线间最短距离来进行机器人的碰撞检测研究.通过总结提炼两空间线段间的相互位置关系,在进行解析、推导的基础上,提出了7个有意义的解析几何推论,直接可得出两空间线段间的最短距离,然后根据得出的结果,设计了一个机器人运动关节间的碰撞检测算法.该算法程序设计简单,计算量小,能有效地满足实际应用需要.     

双机器人协调系统的碰撞检测问题研究

针对双机器人系统松协调状态下的运动,研究了其在公共空间中的碰撞检测问题．在已知两机器人运动路径的前提下,利用简单几何模型对机器人进行建模,通过求解模型间的Euclidean长度来表示任意时刻两机器人间的距离,并利用Lagrangc：乘子和Kuhn-Tucker条件优化求解最短距离来实现对碰撞的检测,通过引入位置参数,可以将三维的碰撞空间转化为二维的碰撞区域,并在双MOTOMAN UP6机器人系统中对该问题进行了仿真试验,为进一步开展双机器人系统无碰撞轨迹规划问题的研究打下基础。     

动画仿真在机器人设计中的应用

针对矿井喷浆机器人设计、制造的要求,对机器人大臂端点位置进行了运动分析;采用了物理意义明显的 Ｔ Ｒ变换法建立了构件运动方程,编制了动画仿真软件;以三视图的形式进行了动态显示,较真实地再现了机器人的作业过程,确定了机器人工作空间的达限范围,为喷浆机器人的设计提供了一条有效途径     

移动机器人规划中的人机交互系统

针对移动机器人工作环境的复杂性和原始规划方法的局限性，研究人机器人交互系统，从而在机器人最优规划的基础上，进一步解决在非结构环境中机器人的导航与避障问题。     

基于机器人足球系统仿真中的碰撞模型

基于机器人足球比赛中最为常见的碰撞问题，作者运用几何学方法提出了机器人之间以及机器人与小球、场地围墙之间的碰撞模型，为构建和开发足球机器人系统仿真平台与机器人的运动控制提供了模型基础。     

Multi-robot task allocation for exploration

The problem of allocating a number of exploration tasks to a team of mobile robots in dynamic environments was studied. The team mission is to visit several distributed targets. The path cost of target is proportional to the distance that a robot has to move to visit the target. The team objective is to minimize the average path cost of target over all targets. Finding an optimal allocation is strongly NP-hard. The proposed algorithm can produce a near-optimal solution to it. The allocation can be cast in terms of a multi-round single-item auction by which robots bid on targets. In each auction round, one target is assigned to a robot that produces the lowest path cost of the target. The allocated targets form a forest where each tree corresponds a robot＇s exploring targets set. Each robot constructs an exploring path through depth-first search in its target tree. The time complexity of the proposed algorithm is polynomial. Simulation experiments show that the allocating method is valid.     

基于遗传算法的机器人动态路径规划的仿真

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。     

闭式叶轮铣削加工干涉自修正轨迹规划算法

针对目前绝大部分商用CAD/CAM软件在刀具轨迹规划过程中只能检测干涉碰撞的发生、而无法自动生成无干涉碰撞刀具轨迹的问题,提出了一种干涉碰撞自修正算法.该算法提取避让几何体边界,利用配置空间理论把提取的避让几何体边界映射到二维配置空间中,将三维空间中的干涉碰撞问题转化到二维空间中,并利用空间分区二叉树、多边形偏置等算法,解决了自动修正干涉碰撞处刀具姿态的问题.应用该算法生成了闭式叶轮流道的刀具轨迹,从刀具轨迹规划的效果上看,提出的算法确实避免了闭式叶轮刀具轨迹规划过程中干涉碰撞的发生.     

Dynamic Path Following Control of a Ground Ackerman Steering Robot to Avoid a Collision

A novel method is proposed to dynamically control the path following of a ground Ackerman steering robot to avoid a collision. The method consists of collision prediction module, collision avoidance module and global path following module. The elliptic repulsive potential field method (ER-PFM) and the enhanced vector polar histogram method (VPH +) based on the Ackerman steering model are proposed to predict the collision in a dynamic environment. The collision avoidance is realized by the proposed cost function and speed control law. The global path following process is achieved by pure pursuit. Experiments show that the robot can fulfill the dynamic path following task safely and efficiently using the proposed method.