移动机器人路径规划方法的研究与展望

路径规划是移动机器人技术研究的重要分支之一.介绍并分析了路径规划的分类,重点阐述了全局路径规划及局部路径规划的方法并指出了它们的优点与不足.最后对移动机器人路径规划技术未来的研究方向进行了展望.     

基于蚂蚁行为的移动机器人局部路径规划

分析蚂蚁依赖自身嗅觉和计程能力的觅食行为,提出机器人修正未知环境中已有路径的方法。对该方法的迭代算法进行计算机仿真。分析比较的结果表明,提出的基于蚂蚁个体具有负反馈特征行为的方法,可作为基于蚁群依赖信息素交流的具有正反馈特征的自催化行为机理的蚁群算法(ACS)的补充,可用于蚁群算法全局路径规划结果基础上的二次寻优,在指导机器人局部路径规划方面,具有正确性、实用性和优越性。     

未知环境下模块化移动机器人路径规划的研究

为了使移动机器人各组件可快速组装、便于维修,设计了一种新颖的模块化移动机器人,由驱动模块、控制模块、传感模块及标准连接模块组成.为了解决移动机器人在复杂未知环境下的路径规划问题,提出了基于感知-动作的模糊逻辑控制体系结构,采用基于感知-动作的模糊逻辑控制方法分别对模块化移动机器人的路径规划进行了二维和三维仿真.仿真结果显示了该模糊逻辑控制方法的稳定性和实用性.在三维复杂环境下应用该方法仿真实现了单个及多个机器人的避碰运动.     

动态环境下移动机器人路径规划的一种方法

研究障碍物的形状以及位置未知环境下的动态路径规划的问题，采用栅格表示障碍物与机器人的大小、位置以及他们的运行环境地图，给出了一种路径规划的算法，该算法计算简单，搜索速度快，通过仿真试验发现，用该方法规划的路经取得了比较好的效果。     

移动机器人路径规划技术研究

路径规划技术是移动机器人研究的一个重要领域,研究综述了移动机器人路径规划技术的分类和发展现状,对全局路径规划和局部路径规划的各种方法进行较为详细的分析和介绍,并指出优点与不足,最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望.     

移动机器人分层路径规划方法研究

移动机器人研究的一个重要领域是全局路径规划,为此给出一种路径规划方法：分层单元分解法,该方法将机器人的工作空间分层分解,并在每一层搜索路径;最终得到一条与障碍物无碰的全局路径,详细介绍了算法的实现,并进行了仿真实验,仿真结果证明了该算法能有效地节省内存空间,在大的工作环境下具有很强的实用性。     

不确定环境下移动机器人路径规划算法研究

该文对不确定环境下移动机器人路径算法进行了研究，并提出了一种新算法一基于两点法的模糊控制算法。首先利用两点法求出预设轨迹，然后把预设轨迹上的点作为移动机器人的阶段目标点，再利用模糊控制算法修正移动轨迹，进行路径规划。这样可以简化模糊控制规则的制定，减少模糊控制规则的数目，从而大大提高路径规划的速度。应用该方法进行了避障、道路跟踪等控制实验。实验表明，该算法具有很好的灵活性和鲁棒性。     

未知环境下基于快速搜索随机树的机器人路径滚动规划

在未知环境下,移动机器人没有全局信息,一次只能规划出探测范围内的局部路径.针对这一特点,提出了一种全新的基于滚动窗口的快速搜索随机树算法.该算法以机器人出发点为根节点,充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线扩展,逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点包括了目标节点,从根节点到目标节点的随机树的边即为规划出的路径.大量仿真实验表明,即使在障碍物非常复杂的未知地理环境下,该算法也能快速规划出一条全局优化路径,且能安全避障.     

基于混沌控制的多目标不确定环境下移动机器人路径规划

针对多目标不确定环境下移动机器人路径规划算法复杂的问题，提出了一种新的规划算法——混沌控制算法．该算法利用混沌控制原理，根据检测到的目标位置信息，分别采用线性和非线性方法构造目标函数，然后通过牛顿定理，进行路径规划，求出规划节点．最后对算法进行了模拟仿真．仿真结果表明，构造的目标函数在每个目标点周围形成了收敛区域，机器人移向哪一个目标点，由它的初始状态所在的吸引域决定，不必再施加其它控制．这样减少了规划的计算量，提高了路径规划的速度和精度，为以后研究包含多障碍物的不确定环境下的路径规划奠定了基础。     

一种未知环境下的机器人快速路径规划

路径规划是移动机器人研究的一个重要问题.在该问题的探讨中.多数方法为了简化问题.都是在假设障碍物已知的条件下进行的,然而实际环境中.障碍物的位置和大小有时是很难预知的.文中所描述的算法,在解决障碍物预测问题的同时建立相应的环境地图.通过设置的调控参数和回退机制有效地提高了机器人对最优路径的搜索效率,有效地解决了未知环境下的路径规划问题.仿真实验表明,该算法的障碍物的搜索和最优路径的建立都是令人满意的.     

基于混沌控制的多目标不确定环境下移动机器人路径规划

针对多目标不确定环境下移动机器人路径规划算法复杂的问题,提出了一种新的规划算法———混沌控制算法.该算法利用混沌控制原理,根据检测到的目标位置信息,分别采用线性和非线性方法构造目标函数,然后通过牛顿定理,进行路径规划,求出规划节点.最后对算法进行了模拟仿真.仿真结果表明,构造的目标函数在每个目标点周围形成了收敛区域,机器人移向哪一个目标点,由它的初始状态所在的吸引域决定,不必再施加其它控制.这样减少了规划的计算量,提高了路径规划的速度和精度,为以后研究包含多障碍物的不确定环境下的路径规划奠定了基础.     

基于Bezier曲线模型的移动机器人路径规划算法

提出了一种基于Bezier曲线模型的路径规划方法,该算法能够有效地提高移动机器人控制的实时性和精确性。首先具体阐述了基于Bezier曲线模型的路径规划方法,给出确定移动机器人状态空间分量x,y和的方法,然后分析了该算法所具有的优点,最后通过仿真实验验证了所提出算法的正确性和可行性。     

一种移动机器人的全局动态运动规划方法

将遗传算法用于移动机器人的动态避障运动规划,使机器人在满足速度及加速度约束的前提下,按规划的运动规律运动,在实现动态避障的同时,从起始点到目标点耗时最少．为利用遗传算法实时、稳定地进行动态运动规划,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,把边界约束、速度和加速度约束、动态避障、耗时最少要求融合为一个简洁的适应度函数．仿真实验表明了该方法的有效性．     

基于混沌遗传算法的移动机器人路径规划方法

结合遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,基于混沌遗传算法的移动机器人路径规划方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,避免单纯使用遗传算法规划机器人路径时容易出现的早熟收敛现象．仿真试验表明,提出的路径规划方法在稀疏环境和密集环境下均能收敛到全局最优路径,具有更强的鲁棒性．     

Robot path planning in dynamic environment based on reinforcement learning

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｃｏｎｔｒｏｌｉｓｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ .Ｔｈｅｒｅａｒｅａｌｒｅａｄｙｓｏｍｅｍｅｔｈ ｏｄｓｔｈａｔｓｏｌｖｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ ,ｓｕｃｈａｓａｒｔｉｆｉｃｉａｌｐｏｔｅｎｔｉａｌｍｅｔｈｏｄａｎｄｇｒｉｄｍｅｔｈｏｄ .Ｉｎｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ,ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ’ｓｍｏｄｅｌｂｅｆｏｒｅｐｅｒｆｏ…     

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．     

基于改进蚁群粒子群算法的移动机器人路径规划

全局静态地图下,针对蚁群算法规划机器人移动路径时存在计算时间长、搜索效率低,并且得到的优化路径转弯次数过多的问题,提出了一种改进蚁群粒子群算法：首先利用粒子群算法快速得到蚁群算法初始信息素,然后进行蚁群算法路径规划,对得到的路径采用惯性优化,对每个节点进行遍历,当 ２个节点间的路径上无障碍物时,将中间节点删除,转换为优化路径。仿真实验表明,该方法与传统蚁群算法及相关改进算法相比,能有效减少迭代次数、提高搜索效率、减少转弯次数、缩短路径长度,从而提高路径质量。     

基于定长实数路径编码机制的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种新的定长实数路径编码机制。首先进行环境地图建模,通过坐标变换在路径的起点和终点之间建立新地图,然后用定长的实数编码机制使得机器人在不断靠近目标点的趋势上,寻找一条最优的路径。为了进一步提高效率,根据障碍物的位置规划出机器人的“有效区域”,缩小搜索空间。采用免疫进化与模拟退火相结合的免疫模拟退火算法求解最优路径。仿真实验表明,该算法具有较强的全局和局部搜索能力,能够使得机器人快速地找到一条较优的路径。