移动机器人路径规划仿真平台设计

路径规划问题是智能机器人研究的关键问题之一。笔者开发了一个智能机器人路径规划的仿真平台,该系统可用作机器人离线路径规划研究。系统的路径规划器首先将障碍物体变换到位姿空间中,再在位姿空间中进行路径搜索,根据指定的机器人起始位置及目标位置产生准优化路径。主要应用时变势场法、遗传算法、栅格法3种规划算法对机器人行走路线进行了模拟。同时,提出了一个有效的引入遗传算法的（FNA）算法,并给出了仿真结果。     

机器人在未知环境条件下的动态避障

为了使机器人在工作过程中顺利的躲避行进途中的各类障碍物,采用人工势场法作为机器人的避障算法并针对传统人工势场法存在的目标不可达的问题进行了详细的分析.在传统人工势场法斥力函数中引入机器人与目标点的距离关系作为其中的因子,分别重新定义了势能函数中的斥力和引力,从而得到了新的势能函数,成功地解决了目标不可达的问题.基于Matlab平台的仿真结果表明,本方法控制的机器人能够较出色地躲避大小不一的障碍,最终到达指定位置.     

复杂局部地形中的实时路径规划算法设计

针对复杂局部环境中机器人实时自主导航问题,设计了“双向搜索多边形构造算法”和“基于势场函数的机器人运动控制器”．“双向搜索多边形构造算法”能够在机器人被障碍物包围的环境下搜索出障碍物的包围多边形,从而获取基于障碍的最优行进路径;“基于势场函数的机器人运动控制器”是一个多变量控制器,输入矢量由吸引势场函数和排斥势场函数组成,输出矢量由速度和转角组成,该控制器控制机器人实际运动,使机器人能够有效躲避障碍物并逐步趋向目标点;控制器还设定了机器人运动的基本速度,解决势场为零时引起的局部极小化问题．与“沿墙走算法”、“人工势场法”等方法的实验比较表明,本文算法能够获得更好的优化性和实时性,具有更加广泛的实际应用范围．     

基于旋转势场法的双足机器人避障路径规划方法

针对双足机器人在实际环境中运动时难以实时规避障碍物的问题,本文提出了基于旋转势场法的避障路径规划方法。该方法将足迹规划思想引入基于势场法的局部实时路径规划中,通过设计新的障碍物旋转势场来解决传统势场法的局部极小值问题,进而利用旋转势场和足迹规划间的映射关系实现双足机器人的实时避障运动。将该算法应用到一台双足机器人上进行实验验证,现场设定障碍物使路径更接近实际作业环境,机器人顺利完成了U型场地的避障,验证了该方法的有效性。     

基于人工势场法机器人小车避障的研究

针对移动机器人的实时导航和避障设计了基于人工势场的控制算法,用该算法控制移动机器人能在未知的环境中,实时检测出障碍物,并实时规划出合理路径,稳定、平滑连续地向目标行驶,给出了机器人行驶的实验结果.通过小车车体方位计算确定了避障方法-人工势场法,即目标位置对移动机器人产生一种虚拟的吸引力,而障碍物对机器人产生一种虚拟的排斥力,这两种力的合成就决定了移动机器人的运动.通过对处于静态环境下的小车的路径进行了规划并进行计算机仿真.仿真结果表明,该人工势场法能有效地实现机器人小车的避障功能.     

基于改进势场栅格法的清洁机器人路径规划算法研究

针对人工势场法中机器人在障碍物附近震荡而无法到达目标点、存在陷阱区域、临近的障碍物之间不能发现路径等问题,提出了一种改进的势场栅格算法.结合牛耕式全覆盖路径规划算法使机器人在已知环境势场模型中快速静态规划出全局最优清扫路径,通过激光雷达与势场合力运算使其具备无碰撞的避障能力.在实际系统的实验验证结果表明,本算法能够使清洁机器人以更短路径遍历环境及增强避障能力,提高了清洁机器人的安全性与工作效率,具有实际应用价值.     

基于Leader-follower与人工势场的多移动机器人编队控制

目的 提出一种基于Leader-follower法和人工势场法相结合的多移动机器人编队控制方法,从而克服传统Leader-follower法中由微分方程确定的控制率无法将队形控制与避障统一的缺点.方法 确定关于参数l和φ的人工势场函数,通过控制参数l和φ,使多移动机器人保持预定队形;机器人follower通过主动避障方法躲避障碍物,确定一个总的人工势场控制队形和避障.结果 算法能使多移动机器人系统成功地进行编队和避障.结论 通过仿真试验,机器人系统能够顺利通过狭窄通道,躲避静态障碍物和动态障碍物,并在避障后恢复队形,顺利到达目标,算法简单,从而验证了算法的有效性.     

基于混合蛙跳算法优化人工势场的路径规划方法研究

针对传统人工势场在路径规划时易陷入局部极小、目标不可达和狭窄通道左右摆动的问题,提出了一种改进人工势场算法。该改进算法将目标距离引入斥力函数解决目标不可达问题:将斥力分解为由障碍指向机器人的分量和垂直于机器人与障碍连线的分量,分别用于阻止机器人接近障碍和引导机器人离开障碍。针对蛙跳算法迭代速度慢的问题,提出了改进混合蛙跳算法来提高蛙跳算法的进化速度和精度,并用于优化人工势场的参数以提高路径规划性能。仿真试验验证了所提出算法的有效性。     

改进人工势场法的无人机避障路径规划

为了解决人工势场法目标不可达、局部极小值陷阱及路径长度过长问题,提出一种基于传统人工势场法的无人机避障路径规划改进算法。通过将相对距离引入到斥力势场函数中解决目标不可达问题;将调控力引入传统人工势场法中解决局部极小值陷阱问题;将检测因子引入传统人工势场法中排除无效斥力影响,优化无人机避障路径,减小路径长度。最终仿真实验结果表明,改进算法有效解决了目标不可达、局部极小值陷阱、路径长度长问题,减小路径长度9%～15%。该算法相比于传统人工势场法,有效提高了避障效率。     

模糊空间中基于人工势场的移动机器人运动规划

为了研究移动机器人的运动规划方案,提出使用指数形式的人工势场函数描述环境中的目标和障碍物。针对人工势场方案可能出现的局部极小问题提出了逃逸方法。随后提出一种模糊隶属度函数用来表示动态变化的障碍物模型,建立模糊表示的环境空间模型,并在这种模糊空间的基础上构建模糊人工势场函数,提出了一种适合于动态环境的实时优化路径规划算法,有利于解决未知、动态变化的不确定环境中的机器人路径规划问题。仿真结果表明,本文中提出的建模和规划方法是可行的。     

基于修正的最小均方误差分类算法的移动机器人运动规划

研究了不确定性环境下移动机器人躲避运动轨迹未知的移动障碍物的一种新方法．通过实时最小均方误差估计算法预测每个障碍物的位置及运动轨迹，并利用模式识别中最小均方误差分类器的修正模型计算出机器人的局部避障路径，再运用船舶导航中使用的操纵盘技术来确定每个导航周期中移动机器人的速．度仿真结果表明了该方法的可行性     

基于障碍物影响系数的机器人路径规划方法

针对机器人在未知环境中需要进行路径规划,提出了障碍物影响系数的概念,设计了一个结合全局环境信息和机器人局部探测信息的综合评价函数来确定机器人的下一步运动位置,从而使机器人可以无碰撞和较快地到达目标点.障碍物影响系数的添加改善并拓展了全局规划的适用性,使机器人可以在未知环境中进行路径规划,并通过几个仿真实验验证了该规划方法的可行性.     

基于构型选优决策的冗余度机器人避障研究

为了使冗余度机器人在障碍物环境下更好地完成末端操作任务,首先提出了一种新的基于构型选优决策的避障策略,它在保证避障和完成末端任务的同时使机器人的综合性能指标更优,然后利用3R-2P机器人的仿真及实验研究证明了所提方法的可行性.     

基于视觉信息的移动机器人动态避障方法

为了提高自主移动机器人的动态避障能力,提出了一种基于视觉信息的拟人动态避障方法,以视觉信息为决策依据,利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射,在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式,无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向,仿真试验证明这种方法是可行而有效的．     

改进人工势场法的冗余机械臂避障算法

针对传统人工势场法应用于串联型冗余机械臂避障时无法约束各关节位姿、陷入局部极小后难以逃离的问题,提出一种改进人工势场法.建立冗余机械臂运动学模型,采用线段球体包络盒模型进行碰撞检测.在笛卡尔空间内建立末端引力势场和障碍物斥力势场,在关节空间内建立目标角度引力势场,所有势场共同作用引导机械臂运动.在关节空间内求解虚拟目标角度并采用高斯函数建立虚拟引力势场处理局部极小问题.利用七自由度冗余机械臂进行仿真和实验,结果表明:算法可约束各关节位姿,陷入局部极小后可引导机械臂逃离局部极小,最终完成避障;避障结束时各关节角度最大误差为0.8°,末端平均位置误差和平均姿态误差分别为0.010 m和2.40°,均小于传统算法;避障过程中各关节运动幅度小于传统算法.改进算法可引导机械臂逃离局部极小并完成避障,同时提高避障结束时各关节及末端的定位精度,对冗余机械臂的避障研究及应用具有一定的指导意义.     

模型预测控制下多移动机器人的跟踪与避障

提出了一种基于距离和速度的机器人之间的避障方法,通过与机器人避开障碍物的人工势场法相结合,建立一致性控制编队控制协议。首先,建立机器人之间的通信拓扑关系,以便机器人之间的信息交流。在编队控制层面上,设计具有避碰的编队控制律。然后,在编队跟踪层面上,运用模型预测控制方法,将编队误差运动问题按代价函数转化为最小优化问题。为了在线高效地求解该优化问题,运用了一种广义投影神经网络优化的方法,以便最优解作为控制输入。最后,对多移动机器人编队进行了仿真,验证了所提出策略的有效性。     

基于光流的非结构化环境中移动机器人避障方法

为了解决在复杂非结构化环境中的避障问题,提出了一种基于光流的适用复杂非结构化环境的移动机器人避障方法.首先,引入梯度守恒假设和局部加权对光流算法进行改进,减少了光照变化不均和噪声对光流算法的影响,提高了算法的计算精度和鲁棒性.然后,使用光流散度来计算相碰撞时间(time-to-contact,TTC),并利用TTC构建障碍地图.设计的航向决策算法能在机器人与障碍物发生碰撞危险时,为机器人选择最优的前进方向.对提出的避障方法进行了仿真及物理实验,实验结果表明:利用该避障方法可以实现移动机器人在复杂非结构化环境中无碰撞地行走.     

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．     

改进人工势场法在无人车避障中的应用

为了解决传统人工势场算法在无人车避障应用中虚拟势场作用域固定、避障角度过大的问题,建立了车辆避障模型,对障碍物进行了分类,比较了传统势场和改进势场的异同,在此基础上改进了人工势场法,优化了安全避障中人工势场圆形虚拟力场作用域模型.仿真结果表明:改进人工势场法使无人驾驶车辆在避障系统中安全避障转角跳变减小,能够满足结构化道路避障要求,实现了小角度、大半径避障.     

借助外力助推的双足机器人越障及避障方法研究

由于仿人机器人在跨越大尺度障碍时需要重心大幅度地偏移,从而导致机器人容易摔倒或是跨越的距离有限,而通过引入外力的方法能有效地改善机器人的跨越性能.本文主要研究双足机器人在额外外力的辅助下,无碰撞地跨越大尺度障碍物的问题.首先,通过树形数据结构、相对轴矢量和相对位置矢量,建立了双足机器人的仿真模型.然后,通过规划多次曲线跨越轨迹、引入整个跨越过程中的局部避障非线性约束和其他跨越约束的方法,建立起双足机器人越障及避障的多变量非线性优化模型.最终,求解出了平面6自由度的冗余机器人越障及避障的2维步态,通过仿真验证了其能够跨过高度为其腿长43%的障碍物.原理样机跨越15 cm高,为其腿长32%的障碍物,证明了本文所提越障及避障方法的有效性.