Situated Learning of a Behavior-Based Mobile Robot Path Planner

1TaskDecompositionWebuildourpathplannerbaJsedonBrook'ssubsumptionarchitecturel1].InBrook'sapproach,theoveralltaskisdecomposedilltoseveralconcurrelitbehaviors,eachbehaviorhasitsownaPplicabilityconditionsspecifyingwhenitisappropriate,andapriorityorderingispresdefinedtoresolveconflictsamongbehaviors.Inpathplannillg,thetaskoftherobotistoaPproachatargetwhileavoidingobstacles.Wedecomposethetaskintothreebehaviors.TheyaJreAvoid,SteerandAdvance.Fig.1illustratestheoverallstructureofourpathplanner.…     

Indoor Mobile Robot Local Path Planner with Trajectory Tracking

This paper deals with the design and implementation of an indoor mobile robot local path planner. This latter is based essentially on an ultrasonic perception system, where the covered region of sight is widened and the apparent distance between any two adjacent sensors can be adjusted. So, good resolution can be obtained and laterally positioned obstacles with respect to the robot line of sight are well identified. Furthermore, we propose a technique to improve the odometric method, to reduce the systematic errors and to detect floor irregularities. Following a predefined trajectory is provided by the control of the trailing wheel deviation angle.     

足球机器人动态路径规划方法研究

针对机器人足球系统的高度实时性、不确定性,提出了一种基于统计预测的路径规划方法,该方法考虑到障碍物的速度大小和方向的不确定性,用数学统计的方法对障碍物的运动进行建模;机器人在运动过程中,根据得到的环境信息在机器视觉范围内建立预测窗口和避障窗口,在预测窗口内,机器人根据障碍物的信息建立障碍物的预测区域,在避障窗口内,机器人根据自身的位置与障碍物的预测区域,分别调用切线法或滚动窗口法进行路径规划;该方法属于局部路径规划方法,机器人在移动过程中需要不断更新环境信息来进行避障.     

智能机器人的一种新路径规划算法

为了使智能机器人的运动过程更加顺利快速,使其用更短的时间和更短的路径到达终点,采用了基于几何理论的路径规划算法,寻求智能机器人最优路径规划。该算法利用切线最短的理论优化机器人的运动过程,对智能机器人运动的每一段路径都进行了规划和优化,使智能机器人的整个运动过程更加顺畅。在实际应用中,成功地缩短了机器人的运动路径,并成功地进行了避障。这种方法使用简单,容易理解,可广泛应用于智能机器人的路径规划和避障系统中,在实际应用中更能减少能量损耗。     

机器人路径规划方法综述

路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前为止,其研究方法主要有两大类传统方法和智能方法.综述了有关机器人路径规划技术的研究方法,介绍了自由空间法等传统方法,同时讨论了基于遗传算法、模糊控制和神经网络等智能方法的路径规划技术,并展望了机器人路径规划技术的未来与发展趋势.     

能力风暴机器人的全局路径规划

基于Messy遗传算法(Messy GA),设计了移动机器人的通用路径规划算法,其中的优化目标包括最短路径、一定的平滑度和最优安全距离.在算法中加入了优化算子及交叉率和变异率的自适应调整,加快了收敛速度.仿真结果验证了所提方法的有效性.根据能力风暴机器人(AS-R)的实际运行要求,修改算法以扩大路径与障碍物之间的间隔度,并提出采用平滑的方法来优化路径.以AS-R为平台进行了轨迹跟踪实验.实验结果表明算法在随机摆放障碍物和实验室环境下可以实现路径规划,并能够最终实现AS-R机器人的全局路径规划.     

一种室内清扫机器人路径规划算法

清扫机器人作为服务机器人领域中的一个新产品已成为人们家庭当中的重要一员,全覆盖路径规划问题是其重要技术之一。提出一种新的路径规划算法,该算法对室内环境进行栅格模型建模,生成一个无向完全图G,对图 G 采用深度优先搜索和广度优先搜索,并应用拓扑排序动态更新图 G,生成最短全覆盖规划路径,最后用生成树来验证该算法的有效性和可行性。     

概率模型检测技术在机器人路径规划中的应用

在机器人路径规划的实际应用中,针对机器人移动行为可能会受到外界环境影响的难题,提出了一种采用概率模型检测技术进行路径规划的新方法。首先,分析环境中的主要影响因素,将机器人的移动行为看作一个不确定事件,构建马尔可夫决策过程(MDP)模型。然后,采用概率计算树逻辑(PCTL)公式描述模型属性,表达机器人复杂多样的目标任务。最后,运用PRISM平台对模型进行分析和验证,得到满足属性的全局优化路径和定量数据。仿真结果表明,上述方法不仅能够保障机器人在障碍物环境中无碰撞移动,而且可以避开环境相对复杂的区域,保证机器人以最大概率完成任务。对比试验证明上述方法的正确性和有效性。     

移动机器人的路径规划与仿真

在机器人路径优化设计的研究中,由于应用环境存在障碍物,要求寻找最优无碰路径.针对于粒子群优化算法应用于移动机器人路径规划计算中,存在全局搜索能力弱,易出现早熟现象等问题,提出了一种QPSO算法的改进算法.采用8势阱模型的QPSO算法模型简单,控制参数少,全局搜索能力强,但存在早熟收敛的缺陷,从种群的多样性角度分析,在算法的迭代过程中,引入多样性函数,在种群的多样性小于dl.时,由多样性变异操作进行自适应调整,保持了种群中个体的差异性,避免算法陷入局部最优而出现早熟现象.在MATLAB平台上进行仿真,结果表明,改进算法能够有效地解决全局静态无碰路径优化问题,收敛速度、搜索质量与QPSO算法相比明显提高.     

一种移动机器人的路径规划算法

本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。     

一种车型机器人路径规划方法

在自主移动机器人的许多应用中,路径规划技术顺序地设置一套分散的路径点来引导机器人以最短的时间从起始位置到达目标点。针对移动机器人路径规划问题,提出了一种非完整型机器人路径规划技术,该技术采用基本原子操纵方法来解决车型机器人路径规划问题,并采用平滑路径规划方法来产生更多的连续路径用以解决基本原子操纵技术在做路径规划时具有很不连续的缺点从而为机器人获得最优路径。仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。     

机器人路径规划研究

机器人路径规划是在有障碍物的工作空间中寻求一条安全无障的最优路径,是当前机器人研究领域的热点问题,是实现机器人自主导航和完成复杂任务的关键技术之一。在对智能路径规划方法研究的基础上,提出了基于人工免疫算法的机器人路径规划,并对免疫算法进行了详细设计。仿真结果表明,人工免疫算法可以很好地规划出恰当的路径,收敛速度快,规划效果好,较好地验证了所提出方法的正确性和有效性。     

移动机器人的路径规划算法与仿真

研究移动机器人全局路径优化的问题,由于机器人路径随机性强,空间大,存在冗余路径,影响规划速度.传统的进化算法存在着早熟的缺点而得不到最优路径.为了克服传统算法的缺点,提高进化算法的进化速度和精确性,将云理论和粗糙集相结合应用于机器人路径规划,以提高机器人路径规划的效率.仿真由栅格法描述环境随机生成初始路径群,首先利用粗糙集训练得出一系列可行路径的集合,然后利用云进化方法对种群优化,最终得最优行走路线.仿真结果验证改进算法在收敛速度和搜索质量上都有明显的改善.     

移动机器人路径规划方法研究

针对室内动态非结构化环境下的移动机器人路径规划问题,提出了一种能够将全局路径规划方法和局部路径规划方法相结合、将基于反应的行为规划和基于慎思的行为规划相结合的路径规划方法．全局路径规划器采用A*算法生成到达目标点的子目标节点序列;局部路径规划器采用改进的人工势场方法对子目标节点序列中相邻两节点进行路径平滑和优化处理．在考虑了移动机器人运动学约束的前提下,该方法不但能够充分利用已知环境信息生成全局最优路径,而且还能及时处理所遇到的随机障碍信息．仿真研究与在室内复杂环境下的实际运行结果验证了该方法的有效性．     

IMMAS算法在复杂环境下路径规划中的应用

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域.文章将改进的MMAS蚁群算法引入路径规划,在栅格法建模的基础上,改进初始蚁群设置,使用可变的终点定义,终合考虑可选点与终点的距离、可选点的被访问次数以及各可选路径上的信息素强度来设计启发式因子,使用奖励机制更新信息素,动态确定最大最小信息素范围,建立了一种新型优化算法.仿真结果表明,利用改进的MMAS算法,可充分发挥蚁群算法的优越性,并减小了陷入停滞状态的可能性,快速搜索到最优解.     

移动机器人路径规划的最短切线路径算法

本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。     

基于多传感器的移动机器人路径规划

提出一种基于多传感器的移动机器人路径规划策略。利用声纳传感器和CCD摄像机对环境进行探测,得到关于障碍物的信息,通过一种简单、快速的数据融合算法计算出障碍物相对于机器人的位置坐标。采用切线法进行路径规划,实现了移动机器人在不确定环境下的路径规划,使机器人可以很好地避开障碍物,并以局部最优或次最优路径到达指定位置。实验结果验证了该路径规划算法的良好性能。     

智能算法在机器人路径规划中的应用研究

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术。综述了智能算法在移动机器人路径规划技术中的发展现状,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技术的发展趋势进行了展望。     

基于行为的实时路径规划

针对室内移动机器人导航要求,开发了以二维激光雷达作为探测环境的传感器,基于4个反应式行为,设计了一种简单的实时路径规划算法.避障行为使机器人穿过狭小通道,或者在某些障碍物环境下绕出狭窄区域;接近行为使机器人顺着障碍物前进直到开阔地带;搜寻行为使机器人不断朝向目标运动;线性行为使机器人到达目标点.机器人表现出很强的路径寻找能力,并且不需要定位信息.仿真实验表明该算法速度快,实时性好,路径平滑无震荡,实现了有效避障.     

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...