基于粒子群三次样条优化的局部路径规划方法

为解决机器人在静态未知环境下如何利用局部环境信息规划出连续平滑的路径问题,提出一种基于粒子群三次样条优化与滚动窗口结合的局部路径规划方法。借助三次样条描述路径,根据机器人实时探测到的局部环境信息,在滚动窗口中运用粒子群算法解决样条参数的优化问题,使各部分路径光滑且一阶连续,从而实现最优局部路径规划。仿真结果表明：所提算法可以在静态环境下快速有效地实现机器人的无碰撞局部路径规划,且所规划路径平滑,便于运动控制。     

融合改进A*蚁群和滚动窗口法的平滑路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时,出现的死锁、收敛慢、易陷入局部最优以及路径不平滑的问题,提出了一种融合改进A*蚁群算法与滚动窗口法的平滑路径规划方法.首先,用改进的A*算法初始化蚁群信息素,解决前期蚁群效率低的问题.然后,改进状态转移概率函数,在函数中考虑可行路径"活跃度"以及终点位置,避免死锁现象.同时,基于...     

未知环境中智能体的路径规划

用滚动规划方法解决全局环境未知时的智能体路径规划问题。该法充分利用智能体实时探测的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，大大减小了在线运算量；通过适当加入记忆，能保证规划的全局可达性。仿真结果表明了算法的快速性高效性。     

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．     

以滚动优化策略的粒子群算法为基础的机器人路径规划研究

介绍了一种基于滚动优化策略的粒子群算法的机器人路径规划,在每一个滚动窗口中,应用粒子群算法进行局部路径规划,寻求一条最优路径.仿真实验证明了该方法的可用性和有效性.     

基于局部探测信息的机器人滚动路径规划

用基于滚动窗口的路径规划方法研究了全局环境未知时的机器人路径规划问题.该法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规划,实现了优化与反馈的合理结合.文中分析了不同凸障碍环境下滚动路径规划子目标选择策略,并且还探讨了规划算法的可达性.     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

动态环境下多重A*算法的机器人路径规划方法

传统的A*算法仅适用于全局的静态环境,在求解路径规划问题时存在搜索效率低,路径不平滑等不足。针对这些问题,进行了以下改进：优化全局路径节点,引入删除冗余点准则与新增节点准则,使得全局路径更加平滑,更符合机器人运动学规律;结合滚动窗口法的思想,在每个滚动窗口内进行局部路径规划,首先根据前一步的节点信息确定局部子目标区域,然后在局部子目标区域内引入避障控制策略进行实时避障。最后通过Matlab软件建立多种栅格地图仿真,从路径轨迹的平滑度、搜索效率与局部规划能力方面将改进后的算法与原算法进行对比,并在动态环境下进行仿真分析,仿真结果表明改进后算法拥有良好局部规划能力,且路径轨迹更加平滑,在复杂环境下搜索效率更高。     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

针对静态和动态障碍物共存环境中机器人滚动路径规划的鲁棒性问题,提出了通过确定局部子目标位置判断机器人行进路线的路径规划算法.机器人以滚动窗口的形式实时检测局部环境信息,寻找并确定局部子目标的位置,从而做出下一步安全路径规划.机器人不断重复该过程,最终沿着一条优化路径安全到达目标点.仿真结果表明:该算法能使机器人沿着优化...     

基于改进遗传算法的机器人路径规划与仿真

针对标准遗传算法解决机器人处于障碍环境下寻找最优路径局部寻优精度较差、规划效率低的问题,提出一种改进遗传算法的机器人路径规划方法。该算法采用一维编码表示路径,构造了路径最优化的目标函数和适应度函数,利用多个种群拓宽搜索空间,提高了规划效率,采用保优选择策略,避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进遗传算法比标准遗传算法路径规划质量高,能够获得平滑的低代价路径,稳定性好,是机器人路径规划的一种较好的方法,且具有一定的推广意义。     

未知环境下移动机器人遍历路径规划

为提高未知环境下移动机器人遍历路径规划的效率,提出了一种可动态调节启发式规则的滚动路径规划算法.该算法以生物激励神经网络为环境模型,通过在线识别环境信息特征,动态调用静态搜索算法和环绕障碍搜索算法,有效减少了路径的转弯次数.引入虚拟障碍和直接填充算法,解决了u型障碍区域的连续遍历问题.最后通过仿真实验表明了该方法在未知复杂环境下的有效性.     

一类动态不确定环境下机器人的滚动路径规划

研究了一类全局环境未知且存在的动态障碍物情况下的机器人路径规划问题.借鉴预测控制滚动优化原理,给出了基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法.充分利用机器人实时测得的局部环境信息,实施在线滚动规划,把优化与反馈机制合理结合起来,对动态不确定环境具有良好的适应性.同时还对滚动规划算法的安全和可达性进行了分析.     

复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法

研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的滚动规划蚂蚁算法.该方法将目标点映射到机器人视野域附近,再由两组蚂蚁采用最近邻居搜索策略相互协作完成机器人局部最优路径的搜索,机器人每前进一步,都由蚂蚁对局部路径重新搜索,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果十分令人满意.     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划及安全性分析

借鉴预测控制滚动优化原理,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的机器人路径规划问题.提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法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规划,合理结合了优化与反馈,对动态环境具有良好的适应性.还对规划算法的安全性进行了分析.     

改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法.在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度.制定信息素更新规则时引入拐点...     

基于正反馈自适应遗传算法的机器人路径滚动规划*

针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,将蚂蚁算法、模拟退火算法、滚动规划和遗传算法相结合,提出了一种新颖的基于正反馈自适应遗传算法的滚动规划。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避碰。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

在二维静态环境下的机器人路径规划中,采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进,改进的蚁群算法使用不同的期望值机制,采用挥发系数自适应方式更新信息激素,并加入拐点参数作为路径的评价标准之一。对这两种算法进行仿真分析,可得改进后的蚁群算法比基本蚁群算法搜索能力更强,算法效率更高,所寻路径更短。结果表明,该改进算法提高了算法效率,抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索,使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划

本文借鉴预测控制滚动优化原理，研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的 机器人路径规划问题．文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人 实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，实现了优化和反馈的合理结合，对动 态环境具有良好的适应性．     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划的难题,运用了一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法,对移动机器人的路径规划进行了设计,采用了栅格法对环境进行建模.为了提高路径规划的效率,采用了一种改进的避障算法来生成初始种群.将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法,新算法具有较强的全局和局部搜索能力.仿真实验结果证明算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高.