非平坦地形下移动机器人安全路径规划

提出一种基于双分辨率2.5D分层栅格地图的Secure A*(SA*)路径规划方法,以解决移动机器人在非平坦地形下的安全路径规划问题.首先,设计一种双分辨率2.5D分层栅格地图,利用双分辨率栅格对环境中的障碍物信息与高程信息进行存储,以节约地图的存储空间;然后,结合移动机器人运动能力,将环境中的高程信息转化为约束因子,...     

移动机器人可拓控制器的设计

路径规划技术是移动机器人研究领域的关键技术之一,是移动机器人完成任务的安全保障.针对在环境障碍物信息未知的情况下移动机器人的路径规划问题,将可拓学理论与机器人路径规划结合,建立了机器人物元模型,分析了其可拓性在不同的环境下的应用,并结合机器人全局与局部路径规划方法的特点,设计了基于可拓控制的路径规划控制器,仿真结果证明了该方法的可靠性和有效性.     

越野环境建模与动态路径规划

针对越野环境下移动机器人的导航与控制问题，提出了一种越野环境下环境建模与动态路径规划方法。该方法能够针对地形的数字高程模型，在综合考虑机器人的性能约束和地形特征等因素的基础上有效地实现越野环境的建模；在此基础上的路径规划采用全局信息与局部信息、前期规划结果与当前规划相结合的方法，满足了越野环境下动态路径规划的要求。实验结果表明，该方法能够很好地适应各种复杂的越野环境。     

全局环境未知时机器人导航和避障的一种新方法

研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题．将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合，提出了一种新的移动机器人导航方法．将超声传感阵列探测到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示，利用不确定性证据推理对其进行数据融合，得到机器人的局部环境信息；在此基础上，采用基于滚动窗口的方法进行机器人路径规划，实现机器人的实时导航．仿真与实验结果表明了该方法的有效性．     

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。     

移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.针对传统移动机器人路径规划算法搜索时间长,效率低,寻优能力差等问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.该方法首先采用神经网络描述机器人工作环境,在此基础上通过坐标变换建立新地图;然后将机器人路径表示为粒子位置,并以路径长度为粒子群的适应度值;最后粒子之间的相互协作,不断更新粒子位置和速度,获得-条从起始点到目标点全局最优路径.在MATLAB平台上对该方法进行了仿真,实验结果表明,基于粒子群的机器人路径规划方法提高了路径规划的计算效率和可靠性,可应用于机器人的实时导航.     

基于遗传算法的AS-R移动机器人路径规划研究

将遗传算法应用于机器人的全局路径规划,并在AS-R移动机器人上进行了实验研究.首先用栅格法对机器人的工作环境进行划分,得到机器人的环境模型;其次采用遗传算法进行路径搜索,并引入多种遗传算子,增强了算法的实用性.在AS-R机器人上采用VC开发,并在5×5的栅格环境中进行路径规划研究.实验结果表明,遗传算法结合栅格环境对移动机器人进行路径规划,具有简单且通用的效果,所得的折线路径也更适合于机器人进行轨迹跟踪.     

遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标,提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法,并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上,针对路径规划问题的特点,增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明,此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好,其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。     

遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标,提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法,并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上,针对路径规划问题的特点,增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明,此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好,其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

移动机器人虚拟仿真平台设计与实现

机器人的三维仿真在机器人的研究中起着重要作用,论文以实验室中的移动机器人为背景,利用3D Studio Max建立了该移动机器人的三维实体模型(3DS模型),然后以VC++6.0为开发工具,利用C++编程功能,并调用OpenGL函数,实现机器人模型在编译环境下的重绘;而且根据移动机器人在指定路径下的运动学坐标变化,给出控制移动机器人的运动的方法;文中创建的虚拟实验环境为研究机器人提供了一个生动形象的仿真平台,为进一步研究移动机器人控制算法和路径规划创造了条件。     

基于栅格法的移动机器人运动规划研究

研究移动机器人运动规划问题.为实现机器人独立自主地完成任务行为,提出了一种利用栅格法对移动机器人运动进行规划,算法将运动规划分解为路径规划和运动控制两部分.在路径规划时,对栅格环境设定机器人的假想窗口栅格,并根据假想窗口和环境信息的可信度,设定实现环境信息优化的路径规划策略.根据机器人的运动学模型推导出机器人的运动控制律,以实现问题的求解.最后对运动规划方法进行了仿真验证,仿真结果证明了控制律的有效性.     

基于体液免疫的机器人路径规划免疫算法

依据生物免疫中体液免疫原理,提出一种新的移动机器人路径规划免疫算法。针对机器人在已知环境下的运行特性,对其设计路径光滑性指标及依据神经网络设计碰撞行为评价指标,将路径规划问题转化为非约束优化,进而结合体液免疫应答机制,获得路径规划新方法。该算法的特点是具有并行及快速搜索的能力,对机器人初始路径无任何约束。对各种难易不同的初始和目标位置,均能保证获无碰最优路径。仿真事例获知此算法的有效性。     

静态不确定性环境中非完整轮式移动机器人路径规划研究

本文研究了静态不确定性环境下非完整轮式移动机器人路径规划问题,提出了一种实时路径规划方法-动态随机路径规划方法.此规划方法以随机路径规划方法为基础,通过对搜索图进行局部实时重构,引导机器人到达全局目标点.这种方法不仅使规划和执行很好地结合起来,而且对随机路图只做局部修改.仿真结果验证方法的有效性.     

自主机器人在自然地形中的一种越野导航规划算法

在致力于自然地形中实施自主导航的机器人研究中,人们发现:导航规划是自主机器人所有控制和推理任务的基础,当前虽然人工智能、机器人领域的研究者们开发了许多路径规划算法,但是所有这些算法都是针对结构化环境这样一种简单地形,并且在将这种地图形成地形数据结构时,都是由人工键入到计算机中去的。这样,为表达一个简单环境,常常需要花费很大的代价,并且当地形比较复杂时,无法人工去描述,即使可以描述,算法的效率也很成问题。现在,机器人研究的重心已开始倾向于自主移动机器人,但没有一个有效、快速的越野规划算法,要使自主机器人在野外实施自主行驶是不可能的。因此,自然地形中     

蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究

针对传统机器人路径规划方法无法保证寻找全局最优路径的问题,本文提出了一种基于蚁群算法求解机器人路径规划的方法.在此基础上构建了移动机器人路径规划模型,并通过Visual C 6.0进行仿真.结果表明该算法能够在动态和静态环境中迅速找到机器人的最优路径,与基于遗传算法的路径规划方法相比具有较大的优势.     

动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法*

提出了一种实现移动机器人在复杂动态环境下进行实时路径规划的新方法。该方法首先利用模糊逻辑来描述机器人局部环境模型;然后采用改进的蚁群系统算法快速地搜索出局部最优路径,并在此路径的引导下,结合机器人滚动规划方法,实现移动机器人在复杂动态环境下的实时路径规划。该方法不仅能克服传感器测量误差等引起环境信息的模糊性和不确定性的影响,还可以充分发挥蚁群算法的群体智能优势来保证系统规划的实时性。仿真结果表明该算法的有效性和可行性。     

移动机器人基于近似Voronoi图的3-D环境建模方法

提出一种三维复杂环境下移动机器人的环境建模与分析方法。通过平滑滤波得到环境地形高度变化的轮廓基本特征,以一阶微分方法分析满足移动机器人运行的平坦性,建立投影平面上的可行区域图。应用改进的近似Voronoi边界网络构造方法得到可行区域的网络化结构模型。该方法能够以较少的网络节点反映移动机器人运行环境中可行区域的网络化结构,从而降低路径规划的计算复杂度。该模型方法体现了三维环境的地形轮廓特征,因此能够有助于导航中的规划与定位问题的解决。     

不确定动态环境下移动机器人的完全遍历路径规划

基于生物激励神经网络、滚动窗口和启发式搜索,提出了一种新的完全遍历路径规划方法．该方法用Grossberg的生物神经网络实现移动机器人的局部环境建模,将滚动窗口的概念引入到局部路径规划,由启发式算法决定滚动窗口内的局域路径规划目标．该方法能在不确定动态环境中有效地实现机器人自主避障的完全遍历路径规划．仿真研究证明了该方法的可用性和有效性．     

移动机器人路径规划的仿真研究

研究移动机器人路径优化问题,由于移动机器人寻优中存在定位稳定性和避障准确性问题,机器人路径规划不仅找到一条无碰撞、安全的移动机器人路径,而且要求路径尽可能最短。传统单一栅格法和遗传算法搜索最优路径效率低,难以全局最优路径。为了获得机器人全局最优路径,提出一种栅格法和混沌遗传算法相融合的移动机器人路径规划方法。首先采用栅格法对移动路径进行规划,作为遗传算法的初始种群,采用遗传算法进一步寻找最优路径。最后对移动机器人路径规划进行仿真,结果表明,混合算法可以很好地避免障碍物,快速找到一条机器人最优移动路径,十分适合于复杂环境路径规划。