动态环境中移动机器人路径规划研究综述

路径规划是移动机器人技术中的一个重要课题,而动态环境中的路径规划问题则是该领域内一个富有挑战性的研究方向,它在自主移动机器人、自治水下机器人和星球探索机器人等领域具有广泛的应用前景。综述了动态环境中移动机器人路径规划研究的主要内容及其发展动态,从算法策略的角度,将该问题概括为基于智能计算的路径规划,基于行为、学习心理的路径规划,随机采样路径规划和混合路径规划。具体分析了各种算法的原理,指出其优缺点和有待进一步研究的问题,并提出一些解决思路。     

动态环境中基于改进势场法的移动机器人路径规划

在一般势场法的基础上,针对动态环境中,目标和障碍物都是运动的条件下,提出了一种改进的势场法。通过在吸引力势场函数中引入相对速度和设置机器人的避碰预警距离等方法解决了目标移动环境下路径规划的问题。仿真实验证明该方法是有效的。     

一种室内自主清扫机器人的路径规划算法

为了降低室内自主清扫机器人的成本,同时达到实用性强、可靠性高的要求,使清扫机器人真正走进家庭,提出一种基于红外传感器的清扫路径规划算法。首先,分析目前现有清扫机器人设计的关键技术和存在的问题;给出本文机器人软硬件结构、传感器布置;详细描述清扫路径规划算法,该算法弥补了少量传感器采集环境信息的不足,使机器人有效判断障碍,进行环境识别,很好地适应未知环境,并且提高了清扫效率和面积。     

非结构化环境中基于栅格法环境建模的移动机器人路径规划

以非结构化环境中移动机器人路径规划问题为研究对象,阐述了基于栅格法进行环境建模和基于人工势场法进行路径规划的思想及方法。基于MATALAB,通过边走边测和完全遍历两种策略的栅格法进行环境建模,使环境中的信息能够实时更新以保证环境模型的准确性,同时基于人工势场法进行路径规划。结果表明:在非结构化环境中,基于栅格法环境建模和人工势场法结合路径规划的方法规划出来的路径具有很好的实用性、合理性、实时性和环境变化适应性。     

融合改进Dijkstra算法和动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在智能制造车间的全局路径规划和局部动态避障问题,提出一种融合改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法,对传统Dijkstra算法的路径进行平滑优化,使得路径轨迹更加平滑,动态改变DWA算法中速度评价权重函数,提高避障效率。仿真结果表明,改进Dijkstra算法路径平滑优化后,平均路程缩短比例为0.65%,平均偏航角震荡次数减少了67.70%,改进后的DWA算法运行路程缩小9.68%,路径转折次数降低了33%,运行时间缩短3.88%。基于改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法提出一种融合算法,仿真和样机实验结果表明：面对静态、动态障碍物,机器人运行线速度平缓,轨迹光滑,角速度波动明显,证明机器人运动稳定,实时调整方位,具有良好的避障能力。并且多次机器人循环定点实验中机器人纵向(X轴方向)平均误差≤30 mm,横向(Y轴)平均误差≤30 mm,定位精度满足工业需求。     

一种改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划方法

针对移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、收敛速度慢、搜索路径消耗成本较大等问题,提出一种改进的灰狼优化算法对移动机器人进行路径规划.建立移动机器人避障路径规划二维空间模型,将灰狼优化算法中的线性收敛因子转变为非线性收敛因子,并将灰狼优化算法与粒子群算法结合,给予Omega狼意识;加入协同量子化优化灰狼群体;采用4类...     

一种基于量子风驱动优化算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划过程中算法效率低、在复杂环境中自适应能力差、容易陷入局部最优的问题,将风驱动优化算法应用到路径规划中。首先使用包围点算法确定围绕关键障碍物的一组栅格点,在基于包围点算法生成初始路径后,使用量子风驱动算法对生成的路径进行优化。将风驱动优化算法与量子蝙蝠算法和量子粒子群算法分别在10张地图中进行测试,由测试数据可以看出量子风驱动算法在路径长度和算法效率上都优于其他两种算法。最后将3种算法应用到移动机器人中,风驱动优化算法的优势性与地图测试结果一致。     

基于竞选算法的移动机器人路径规划

提出了一种路径规划的新方法,利用链接图法(MAKLINK Graph)建立规划环境模型,将规划分为两个层次:用E.W.Dijkstra算法求链接图的最短路径,得到初始路径点;用竞选算法来调整各个初始路径点,得到最优的或近似最优的移动路径点.分析结果表明该方法是有效的.     

基于模糊决策法的移动机器人路径规划方法

对基于模糊决策法的移动机器人实时路径规划的方法进行了探讨。移动机器人在其运动前方180°的范围进行实时探测,得到环境信息,通过路径规划选择器,选择合适的模糊决策进行实时规划。上述过程通过计算机仿真得到了较满意的结果。     

移动机器人的栅格概率路径图法路径规划

针对PRM算法运行速度慢、难以针对狭窄通道采样的问题,提出一种栅格概率路径图算法。用栅格划分地图,并根据栅格内障碍物面积,划分栅格威胁等级,并依此使用不同采样策略。提出一种采样点落在障碍物内的重采样方法,提升了采样效率,增加了在狭窄通道内的采样。同时,改变连接策略,连接采样点时,不再遍历所有点,只与附近栅格进行连接,减少算法耗时。生成路径后,对路径进行优化与平滑,提升路径质量,使之符合移动机器人运动约束。通过仿真分析得到栅格概率路径图法中栅格缩放系数k选取的依据。仿真结果显示,栅格概率路径图法的运算时间和成功率与经典算法相比均获得提高。     

移动焊接机器人结构设计与路径规划

针对大型焊接件生产中存在的大范围复杂焊缝以及狭窄空间内部焊接条件恶劣的情况,设计一种新型移动焊接机器人。采用3个独立驱动的OMNI全向轮作为机器人的移动机构,同时在移动机构底盘安装支撑轮及可调节磁吸附装置,并设计五自由度机械臂作为焊接执行机构;对机器人移动平台与机械臂分别进行运动学分析以及整体运动学分析,推导出机器人末端执行器与驱动轮、机械臂关节角位移之间的函数关系;针对曲率变化较大的焊缝难以焊接的问题,提出基于改进粒子群优化算法的多段直线逼近曲线的移动平台路径规划算法,并用MATLAB仿真验证了该路径规划算法可以完成任意曲率曲线的焊缝离散化,在满足焊接精度的前提下,能够减少焊缝离散点数目,提高了移动平台路径规划的效率。     

受能量约束的移动机器人最优路径规划

在确保移动机器人持续生存前提下,为了尽量减少机器人的能量消耗,通过定义一些基本运算操作符的运算规则对粒子群算法进行改进,并提出基于动态能量阈值和改进粒子群算法的单机器人多充电站最优路径规划方法,来达到能耗最优。单充电站与多充电站情况下的仿真对比证明:该算法具有很好的寻优能力与收敛效率;在确保移动机器人持续生存的同时,两充电站情况下的能耗比单充电站的能耗平均降低7.03%。因此,在合适的位置增设充电站更有利于降低能耗。     

轮式移动机器人个体在未知环境中实时免碰路径规划

根据人类在行走过程中避开障碍物及走向目的地的经验,结合机器人自身的结构特点,提出一种轮式移动机器人个体在未知二维环境中实时免碰路径规划方法。仿真实验表明,该算法具有很好的适用性。