基于模糊逻辑的机器人动态避障方法

本文提出了一种动态环境下基于模糊逻辑的机器人动态避障方法。该方法采用包容式结构中基于优先度的行为决策方法,通过模糊规则将机器人工作空间中的动态信息模糊,再转化为对机器人在动态环境中的控制,同时提出接近度的概念,简化了模糊控制输入状态空间,从而减少模糊规则的数量,提高算法的实时性。实验表明,该动态避障方法能够使机器人躲避动态障碍物,并快速准确到达目标位置。     

基于模糊Elman网络算法的移动机器人路径规划分析

为了调正移动机器人避障线路,建立了基于模糊Elman网络算法的移动机器人路径规划模型,并应用进行Matlab仿真分析。利用现有障碍物的距离信息来实现机器人步长的实施可控制与调节,防止移动机器人在做出准确避障行为之后因为没有设定合适的步长而导致撞上障碍物,以0.5作为机器人的最初运动步长。仿真结果表明,采用模糊Elman网络可以获得比其它两种方法更优的路径规划效果,同时对障碍物进行高效避让,由此实现最优的路径规划。采用模糊Elman网络来构建得到的路径规划算法能够满足规划任务的要求,同时还能够根据机器人处于不同工作空间中的情况进行灵活调整。     

基于简单模糊逻辑的冗余度机器人动力学路径规划新方法

论文提出了基于模糊逻辑的冗余度机器人避障算法,算法中利用模糊规则自动调整避障控制参数,使机器人在最短的时间内做出快速回避反应,提高了系统的智能性;另一方面,算法中利用动力学控制代替了位置控制,减少了避障过程中,由于速度突变引起的关节冲击力,提高了系统使用寿命。最后通过一平面三连杆三自由度机器人进行仿真研究,结果证实了该算法的有效性。     

基于向量场的移动机器人动态路径规划

由于简洁、高效等优点,人工势场法已应用于自主移动机器人的在线实时路径规划,并受到广泛关注.目前,人工势场法在处理静态环境、动态匀速环境下的路径规划方面已有许多成果,但是,机器人在全变速环境下进行在线实时路径规划时,会出现路径冗余、避碰不及等现象.为此,将目标关于机器人的相对加速度因素引入引力势场函数中;在斥力势场函数的基础上融合避碰预测、减速避障策略;最终,机器人能够避免大量无谓避障,当与障碍物相对速度较大时能提前避障,且快速跟踪到目标.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于遗传算法的移动机器人动态避障路径规划方法

本文提出了一种基于遗传算法的简单、有效的移动机器人实时动态避障路径规划方法.为利用遗传算法实时、稳定地进行动态路径规划,本文将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题,并把路边约束、动态避障要求和最短路径要求融合成一个简单的适度函数.仿真实验表明,本文提出的动态路径规划方法可实时、稳定地产生移动机器人运动的最佳局部规划路径,且具有良好的动态避障性能.该方法也可用于智能车辆的自动导航.     

AS-R移动机器人的动态避障与路径规划研究

针对移动机器人的动态避障和路径规划问题,以AS-R移动机器人为平台,设计了一种基于行为分析的动态避障策略。根据避障问题将移动机器人整个运行过程中的行为划分成趋向目标行为、避障行为、沿墙走行为及紧急避障4种行为,有效实现了机器人的动态避障,并解决了两种避障难题:左右摆动问题和凹型障碍物问题。利用多传感器结合检测方法,通过红外传感器减少盲区和镜面反射带来的误差,通过间隔采样或分组采样技术避免多路串扰问题;对均值滤波与中值滤波进行实验对比后,提出一种递推型中值滤波方法,从而提高了数据在空间和时间上的连续性,有效地减少了超声波随机串扰信号及其它干扰信号,进而提高了探测模块的准确度。最后设计了几种复杂环境下机器人的动态避障和路径规划,并验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真

目前移动机器人系统已经被广泛研究,机器人的避碰控制策略也多种多样.主要借鉴模糊控制的思想来解决移动机器人路径规划中的避碰问题,实现机器人在障碍物环境中快速、准确的找到一条无碰撞的路径,最终达到目标点.首先介绍了模糊控制的理论基础,然后对路径规划算法进行了推导,在总结经验建立模糊规则的基础上,运用模糊推理,构造出一张实践效果较好的控制响应表,仿真结果表明了该算法应用于移动机器人路径规划具有正确性、实用性和智能性等,该方法计算量小,运算速度快,提高了机器人控制的速度.     

移动机器人路径规划方法研究

路径规划是移动机器人技术研究领域的关键技术之一。文章分析了机器人路径规划方法的研究现状。重点阐述了全局路径规划方法与局部路径规划方法,指出了各种方法的优点及不足。展望了路径规划方法的发展方向和研究重点。     

基于模糊逻辑控制与人机交互的移动机器人避障系统

主要采用模糊逻辑控制的方法,使用十六位单片机SPCE061A的语音输入功能,构成一个人机交互系统,并使二者结合起来应用于移动机器人导航过程中,较好地搭建了一个基于人机监督指导的移动机器人智能避障系统、完成避障和路径规划任务,可以克服基于多传感器的机器人避障技术方面存在的不足之处,具有较好的工程实用价值.     

基于自组织LMBPNN的移动机器人路径规划器

提出一种自组织LMBP神经网络,并将之用于移动机器人免碰路径规划。该算法首先用基于距离传感器的底层局部路径规划器生成初始路径,然后用自组织神经网络将该路径进行样本数据分类,之后将自组织神经网络的权值作为LMBP的输出样本,移动机器人的起始点与目标点作为LMBP神经网络的输入样本进行学习。这样,不但解决了三层LMBP样本若庞大则增加存贮、运行成本,以及数据冗余问题,并且随着机器人对未知环境探索的增多,所构建的地图越趋丰满。仿真结果说明该方法很好效。     

基于单片机的移动机器人路径规划模糊控制器设计

提出了一种基于模糊控制的移动机器人路径控制的设计思路,并给出了以ATmage128单片机为核心的控制系统硬件设计方案。系统预先设定目标,移动机器人根据超声波传感器感知周围环境,采用模糊控制进行路径规划,从而进行机器人自主移动到达目标。论文给出了模糊控制隶属度函数,介绍了模糊控制规则。同时介绍了显示电路、超声波测距电路、电机驱动电路、无线通信电路等硬件模块接口电路。     

移动机器人最优路径规划方法

针对移动机器人路径规划效率低的问题,提出了一种基于改进的最短路径快速算法的移动机器人最优路径规划方法。该方法在障碍Voronoi图基础上根据规则将起始点与终点加入该图以得到无碰撞路径图,然后采用改进的最短路径快速算法搜索从起始点到终点的最优无碰撞路径。仿真结果表明,采用该改进算法后,移动机器人能够沿着最优无碰撞路径前进,快速达到终点。     

模糊控制在移动机器人路径规划中的应用

针对移动机器人最优路径规划问题,设计了一种模糊智能控制方法。利用超声波传感器对机器人周围环境进行探测,得到关于障碍物和目标的信息。通过设计模糊控制器,把得到的障碍与目标位置信息模糊化,建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好地避障,并且解决了模糊算法存在的死锁问题,从而实现了移动机器人的路径规划。仿真实验结果表明了模糊算法优于人工势场法,具有有效性和可行性。     

基于JPS改进的移动机器人路径规划算法

针对跳点搜索（jump point search,JPS）路径规划算法在大尺度复杂场景下存在内存资源消耗较大、路径结果平滑度较低且路径过于靠近障碍物等问题,提出融合安全势场等级函数与优化Floyd算法的改进JPS算法。首先建立了安全等级函数对栅格地图中的栅格状态进行重新赋值构建安全等级地图;然后改进了启发式函数,引入目标与主方向两项偏置函数项结合安全等级函数项,进一步减少对称性搜索带来的时间消耗,改善了所规划路径的安全程度。其次通过添加二次平滑算法流程优化了Floyd算法;最后结合B-spline样条插值法,进一步提高了改进算法所规划路径的平滑程度。仿真实验验证了改进优化算法在内存资源消耗、路径长度、路径平滑程度以及路径安全程度都有显著提升。     

基于动态模糊人工势场法的移动机器人路径规划

传统人工势场法在路径规划中存在局部极小值问题,而且不能满足动态环境中移动机器人路径规划对实时性、安全性和可达性的要求.针对传统人工势场法存在的问题,通过引入速度矢量,改势场力函数,并与模糊控制方法相结合,实时调节斥力势场系数,克服人工势场法的缺陷.在MATLAB平台中验证了方法的有效性,实验结果表明,该方法优于人工势场法模型的路径规划.     

移动机器人动态路径规划方法的研究与实现

针对在未知动态障碍物存在且目标点移动的环境下,采用人工势场法规划路径时斥力影响半径往往大于障碍物的半径从而导致动态障碍物与机器人发生碰撞的问题,提出非完全等待策略与Morphine算法相结合的改进人工势场法动态路径规划策略。当动态障碍物与机器人发生侧面碰撞时采用非完全等待策略;当动态障碍物与机器人发生迎面碰撞时采用Morphine算法局部规划路径;同时引入滚动窗口理论提高躲避动态障碍物的精确度。通过仿真实验,与传统人工势场作对比,提出的改进算法在发生侧面碰撞时要缩短12步,在发生迎面碰撞时要缩短6步,由此可得提出改进算法在路径平滑性和规划步数方面效果更优。     

一种基于改进Theta *的机器人路径规划算法

对Theta *算法进行改进,并用于解决机器人路径规划问题.首先,将障碍物对机器人产生的斥力作为一种惩罚函数加入到启发函数中,并合理地选择惩罚函数权重以确定启发函数.在此基础上,改进A *算法的变种——Theta *算法,提出对路径进行平滑处理的PS_Theta *算法.最后在二维仿真环境中进行验证及数据统计,并推广至三维复杂环境中,实验结果证明了算法的合理性与有效性     

基于势场法的移动机器人路径规划仿真研究

针对势场法的障碍物附近目标不可达（GNRON）问题,采用改进斥力势场函数,把机器人和目标的相对距离考虑进去,从而确保目标点为整个势场的全局最小点,使得机器人能够顺利到达目标。针对局部极小引起的陷阱区域问题,提出了增加引导点的方法,使得机器人能够快速走出陷阱区域,向目标点移动。通过仿真实验,还实现了机器人在限定区域内漫游。改进后的势场法适用于复杂环境下的移动机器人路径规划。仿真结果证明了此方法的有效性。