移动机器人全覆盖路径规划算法综述

各种应用型移动机器人的设计是目前研究的焦点,它具有广阔的科研价值和市场前景,而路径规划技术是其中关键技术之一。本文系统总结了当前全覆盖路径规划算法的主要研究成果,并在覆盖效率、算法实现难易等指标方面进行比较剖析,探讨了各种算法的优势和不足。最后,提出进一步研究的方向。     

基于超混沌同步控制的移动机器人全覆盖路径规划

针对移动机器人执行警戒、巡逻等特殊任务的随机性、遍历性等需求,提出一种基于超混沌同步控制的移动机器人全覆盖路径规划方法。以四维超混沌Lorenz系统为主驱动方程,利用单边耦合同步控制构造超混沌同步响应方程;将同步后的超混沌同步响应方程与移动机器人运动学方程相结合,构造混沌机器人路径规划器,产生满足特殊任务要求的全覆盖遍历轨迹;利用镜面映射方法对覆盖轨迹运行范围进行限制和对运行边界进行静态避障。对规划轨迹进行定性分析和定量计算发现,与同步以前的超混沌方程相比,利用超混沌同步方法构造后产生的全覆盖轨迹具有更好的遍历覆盖特性和随机特性,能够满足自主移动机器人执行警戒、巡逻等特殊任务的需求。     

基于子区域的机器人全覆盖路径规划的环境建模

研究了移动机器人在含障区域内完成全覆盖行走的优化环境建模.将子区域内行走路线、区域分割和子区域衔接顺序三方面结合,进行总体优化的考虑.提出用"双线扫法"完成区域的分割,选择"向内螺旋式"行进作为子区域内部行进路径,构造整个待覆盖区域全连通图模型,用旅行商问题解法求最优的有向全连通图,取得了令人基本满意的结果.     

优化的移动机器人无障区域内覆盖路径研究

移动机器人在含障区域内全覆盖路径规划的优化问题是一个需要整体考虑的问题,通常包括无障子区域分割、子区域内部行走路径和子区域间衔接三个子问题.文章研究子区域内部行走路径的优化问题,对几种常用的行走路径进行计算、分析和比较,并用实物机器人进行了行走实验.结果表明,无论从局部和全局上讲,向内螺旋式路径更适合于移动机器人在无障子区域内完成全覆盖任务.     

基于二进制粒子群算法的移动机器人路径规划

由于用PSO进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径,使算法受到一定的局限性.为此,研究了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法.首先用栅格法描述机器人工作环境,在此基础上,将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码,并以路径长度为适应值,产生初始种群后,再对粒子位置和速度进行更新,经过多次迭代,即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径.该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,计算机仿真实验证明了该方法的有效性和先进性.     

基于全覆盖路径规划的地面搜索问题研究

对简化的地面搜索问题进行研究.首先用最小覆盖原理求出组内每个人的实际搜索半径:考虑组内所有搜索队员作为一个整体沿区域扫描线方向进行搜索,从而可导出一组搜索队伍总的搜索宽度:然后用搜索队伍总的搜索宽度对目标区域进行栅格化;最后采用基于栅格地图的全覆盖路径规划算法对问题I进行求解.对问题2,首先根据时间均衡原则和各组人数均衡原则,确定好各组人数与各组区域优化分配,于是问题2就转化为问题1,便可采用问题1的模型进行求解.     

轮式移动机器人路径规划的遗传进化算法

主要研究了已知障碍空间的、基于目标定位的移动式机器人行走路径规划及优化的遗传进化算法的求解方法。在此方法中，把预定目标定为机器人运动规划的吸引子，障碍物作为排斥子，针对障碍环境的特点设计了有效的遗传算子，并提出了度量个体适应度及群体适应度的计算方法，该方法编码简单、方便、占用空间小。实验调试表明，此算法效果良好，经过若干代的进化总能得到较优的规划结果。     

移动机器人模糊控制系统避障研究

对全区域覆盖的局部路径规划,采用了一种模糊控制算法,利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性和基于生物学上的感知-动作的行为相结合.对于移动机器人的避障系统提出了充分接近障碍策略,并对相关理论和实现方法作了深入的研究.     

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。     

一种基于APGA的移动机器人路径规划算法

提出了基于自适应并行遗传算法的移动机器人路径规划算法,其基本思想是结合多种群并行进化及自适应调整控制参数,提高了搜索的范围和效率,缓解了传统遗传算法早熟收敛问题,从而克服了使用单种群遗传算法进行路径规划的不足．实验结果表明了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性．     

移动机器人信息融合技术研究

智能化是未来移动机器人的发展方向，而智能化的基础是传感器技术的发展，移动机器人信息融合技术弥补了使用单传感器带来的缺陷．介绍了国内外移动机器人的研究现状，详细阐述了信息融合技术在移动机器人领域的应用．对在移动机器人中应用信息融合的一些关键技术，包括基于移动机器人的融合结构、融合算法、目标识别和自主导航等问题作了较深入的探讨，并对信息融合技术在移动机器人领域中的应用前景给予展望．     

移动机器人信息融合技术研究

智能化是未来移动机器人的发展方向,而智能化的基础是传感器技术的发展,移动机器人信息融合技术弥补了使用单传感器带来的缺陷.介绍了国内外移动机器人的研究现状,详细阐述了信息融合技术在移动机器人领域的应用.对在移动机器人中应用信息融合的一些关键技术,包括基于移动机器人的融合结构、融合算法、目标识别和自主导航等问题作了较深入的探讨,并对信息融合技术在移动机器人领域中的应用前景给予展望.     

CAN总线在移动机器人中的应用

移动机器人多路超声波传感器分别与中央处理器连接存在着数据线过多、中央处理器负担过重的问题．因此提出了基于CAN（Controller Area Network）总线的测距系统,设计了机器人的超声波测距系统的CAN总线硬件节点和软件结构,包括SJA1000CAN控制器及其初始化,CAN控制器数据接收程序和CAN控制器数据发送程序,并且讨论了数据发送过程。     

New steering mechanism for wheeled mobile robots

Mobile platform has attracted various researches inrobotic applications such as wheelchair, car-like-robotetc. Different categories of omni-directional mobileplatforms have been presented significantly over the last20 years. Their mechanical structures ar…     

一种改进的移动机器人运动控制算法

在传统的控制系统中,控制器修正信号通常选取为跟踪误差的线性函数,虽然运算量较小,但在跟踪误差较大时,系统的响应速度较慢,为此,提出一种改进的运动算法,控制器修正信号选取跟踪误差的三次函数,并且为了克服在跟踪误差较大对高阶误差修正容易出现不稳定现象的问题,提出了修正信号增益分段线性化的方法计算机仿真结果证明,在跟踪误差较小时该算法与传统算法具有相似的跟踪特性,但在较大跟踪误差时,该算法既提高了系统的响应速度,又保证了系统的稳定性。     

Modeling and simulation for small-tracked mobile robots

The small-tracked mobile robots (STMRs) are small, portable and concealed, and they are widely used in scouting, investigation, rescue and assistance. In this paper, a mechanical model is established based on the multi-body dynamic software RecurDyn, and a control system is simulated through Simulink, including its kinematics model, speed controller, motors'' model. Associating the mechanical and control model, the co-simulation model is established for STMRs. The co-simulation approach is applied to optimize the motor parameters. A series of experiments are conducted to examine the accuracy of the virtual prototype, and the results demonstrate that the STMR virtual prototype can exactly illustrate the dynamic performance of the physical one. The co-simulation of mechanical model and control model is applied in forecasting and debugging critical parameters, also it provides guidance in defining motor''s peak current.     

Quadrant based incremental planning for mobile robots

Path planning of a mobile robot in the presence of multiple moving obstacles is found to be a complicated problem. A planning algorithm capable of negotiating both static and moving obstacles in an unpredictable （on-line） environment is proposed. The proposed incremental algorithm plans the path by considering the quadrants in which the current positions of obstacles as well as target are situated. Also, the governing equations for the shortest path are derived. The proposed mathematical model describes the motion （satisfying constraints of the mobile robot） along a collision-free path. Further, the algorithm is applicable to dynamic environments with fixed or moving targets. Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm. Comparison of results with the improved artificial potential field （iAPF） algorithm shows that the proposed algorithm yields shorter path length with less computation time.     

移动机器人非线性前置追踪算法

针对移动机器人跟踪移动目标过程中速度过大问题而提出的前置追踪方法,将机器人导引到目标运动的前方,并沿着与目标相同的方向运动,从而在目标运动轨迹的前方捕获目标,但要求移动机器人的速度低于目标的速度。在建立了移动机器人和目标的前置追踪运动学模型的基础上,根据滑模变结构控制对系统干扰具有鲁棒性的特点,在目标机动加速度未知的情况下,以移动机器人的两后轮线速度为控制变量,提出了一种全局渐进稳定的非线性自适应变结构前置追踪算法。通过移动机器人对机动目标的追踪仿真验证了跟踪算法的有效性。     

移动机器人的视觉处理方法及实现

介绍了移动机器人视觉处理中摄像机技术的相关内容，并根据摄像机透视映射原理，进行逆换算从而得到逆透视映射，即根据物体在成像平面坐标系的数据及其摄像机参数得到参数得到其在世界坐标系的具体参数数据，得到了实用的控制算法，从而实现了利用单摄像机获取环境的深度信息，简化了系统的结构。