基于ROS的移动机器人定位与路径规划仿真

针对移动机器人研发过程中成本高、无硬件条件下无法对机器人运动进行控制的缺点,通过仿真实验的方法对移动机器人的关键技术进行了研究。首先,对移动机器人的定位展开研究,在ROS系统内使用gazebo工具构建室内2D环境及带有传感器的移动机器人模型,使用AMCL算法进行定位仿真实验。其次,对路径规划方法展开了研究,在MATLAB中使用A*算法与DWA（动态窗口法）相结合的方法对移动机器人进行了仿真分析。最后,通过对实验结果的分析验证了AMCL（自适应蒙特卡洛）定位方法、A*算法及DWA算法的有效性。     

机器人路径规划方法的研究

路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分.目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类.通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望.     

路径规划技术的现状与发展综述

路径规划技术是虚拟装配技术、移动机器人技术研究中的一个重要领域。它分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。本文详细地叙述了路径规划技术的分类和发展现状,全局路径规划和局部路径规划中的各种方法,具体地分析了各种方法的算法过程,并指出了各种方法的优缺点,最后对路径规划技术的未来的发展趋势进行了展望。     

移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势

路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域。介绍了移动机器人路径规划技术的分类,综述了基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划的发展现状,指出了各种方法的优点与不足;同时分别探讨了反应式规划和慎思规划、全局规划和局部规划、传统方法和新的智能方法之间的结合状况,总结了有关路径规划技术的一些新的发展趋势。     

多移动机器人路径规划技术的研究现状与展望

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术.所谓移动机器人路径规划是指各机器人在同一工作空间中规划一条避障导航的运动路径,保证每一时刻机器人与机器人之间无碰撞、机器人与环境障碍物之间无碰撞.从单机器人到多机器人的路径规划已有很多算法,首先从多机器人协作性质、环境信息和机器人结构三方面分别介绍多机器人路径规划方法,主要有全局路径规划方法、局部路径规划方法、集中式路径规划方法、分布式路径规划方法、混合式路径规划方法,再指出各种方法的优点和不足,最后对多移动机器人路径规划技术的发展趋势进行展望:传统的规划方法和新的智能方法的结合;多传感器融合;性能指标的提高.     

矿区井下无人运载车辆全局约束下的局部路径规划方法

由于矿区井下作业的特殊性,对于生产安全有很高的要求,随着无人驾驶技术的快速发展,采用无人运载车辆完成矿区井下运输任务的相关技术受到广泛关注。本文针对矿区井下作业任务的特性,即运输路线通常是预先定义的全局路线,而矿区内的场景动态变化出现新的障碍物,无人运载车辆需要实时进行局部路线规划,提出一种全局约束下的局部路径规划方法。该方法通过路径规划获得的路线,一方面要满足全局路径的约束以确保按照预先定义的路线行进,另一方面要满足局部路径的约束,回避障碍物且最大效率的利用车辆的加速度保持行进速度。为了验证所提出的方法,本文在实际的矿区井下场景开展了实验,实验结果证明本方法的有效性。     

静态环境下移动机器人MFNN全局路径规划算法研究

针对移动机器人的路径规划计算问题,通过对其系统特性的分析,提出一种MFNN全局路径规划计算方法,并从理论上进行建模与推导.仿真结果表明:此方法计算简单,收敛速度快,能显著提高求解移动机器人全局最优化问题的计算效率,并避免了某些局部极值情况.     

基于遗传进化算法的机器人全局路径规划

研究了机器人在已知环境下用遗传进化算法进行最优路径搜索的方法。在此方法中，把二维编码简化为一维编码，提高了搜索的速度；把障碍物作为排斥子，提出了简单、确定的适应度函数；最后提出了对路径的转折节点处进行平滑处理的方法。仿真实验证明了该方法能够得到机器人行进的最优化路径。     

AGV复合自主路径规划方法研究

针对AGV在动态环境下实时自主路径规划效率低的问题,提出了一种A*算法与D*算法复合自主路径规划的方法.首先通过A*算法生成AGV当前位置到目标位置的全局最优路径;其次,当AGV在全局路径行驶遇到障碍物时,根据障碍物和全局路径的相对位置关系,确定AGV绕开障碍物的局部搜索范围;最后,结合局部路径搜索范围和D*算法,将生...     

基于遗传算法的焊接机器人三维路径规划研究

针对汽车焊接机器人路径规划不合理的问题,采利用遗传算法针对三维路径规划问题提出了相应的遗传编码方法,构造了相应的遗传算子,为焊接机器人三维路径的规划问题提出了一条新的发展路径。     

基于校园园区的送货机器人全局路径规划

由于城市配送发展水平的滞后,快递行业“最后一公里”问题成为整个商品供应链条中矛盾比较突出的环节,开展对自主送货机器人路径规划技术的研究可解决当前快递行业所面临的困难。以某大学校园作为全局路径规划的试验场地,该园区道路的几何特征较为明显,采用拓扑法建模可以对园区的道路特点进行充分利用;考虑到送货机器人需要对多个目标点进行配送,选取了模拟退火算法对基于校园园区建立的电子地图进行多目标点的全局路径规划,为自主送货机器人在封闭园区内进行配送的实现提供了理论依据。     

基于变参数萤火虫算法和Maklink图的路径规划研究

针对静态二维环境下的全局路径规划问题,提出了一种基于变参数萤火虫算法和Maklink图的全局路径规划方法。将定参数的连续型萤火虫算法改进为变参数的离散型萤火虫算法;根据全局路径规划问题的特点,定义了变参数萤火虫算法的编码规则及萤火虫之间的距离表征方法;以含有多个任意形状障碍物的环境为例,在Maklink图的基础上采用变参数萤火虫算法对路径进行优化,改进后的萤火虫算法能够较好的解决离散路径规划问题。实验表明:变参数萤火虫算法的性能不仅优于标准萤火虫算法,而且在收敛速度、算法稳定性等方面优于粒子群算法。     

自由曲面的接触式测量路径规划方法研究

在介绍接触式测量自由曲面现状的基础上，针对已知曲面的测量精度和效率问题，探讨了矩形细分和三角面片两种测量路径规划方法，并通过了仿真分析验证了方法的可行性与有效性。     

机器人导航路径的动态分级蚁群算法规划策略

为了提高机器人工作路径质量并减少算法运行时间,提出了蜂巢栅格模型与动态分级蚁群算法结合的路径规划方法。建立了工作环境的蜂巢栅格环境模型,在转向角、避障路径比、路径质量等方面均优于传统方形栅格模型;将蜂群算法的分级思想引入到蚁群算法中,根据适应度将蚁群分为寻优蚁和侦查蚁两级;寻优蚁更加注重信息素的引导作用,利于算法收敛,侦查蚁更加注重启发信息的牵引作用,不断探索新的路径而增加路径多样性;提出了兼顾全局信息素更新和局部信息素更新的动态加权信息素更新方法。经仿真验证,动态分级蚁群算法在迭代过程中的路径多样性优于蚁群算法;将动态分级蚁群算法应用于路径规划,路径长度比蚁群算法降低了22.12%,平均运行时间减少了32.33%,充分证明了动态分级蚁群算法在路径规划中的有效性。     

CMM测量中复杂零件的路径规划研究

在复杂零件的三坐标测量路径规划中,测量点的排序存在组合优化问题。以测头角度变换次数最少为原则,采用对待测几何特征按测头角度的可达性进行分组,并对其进行集中测量的方法,基于多色集合理论建立了问题的约束模型。根据此约束模型,利用遗传算法对路径规划中的几何特征测量排序进行优化。针对实例零件,验证了复杂零件的全局路径规划问题。     

基于遗传算法的大型精密转台全局路径规划

全局路径规划在大型精密转台实际应用中占据重要的地位,提出了使用遗传算法求解该问题.首先构造出大型精密转台全局路径规划的模型,然后详细说明了使用遗传算法求解该模型的关键技术和具体步骤,最后使用实例验证了遗传算法在大型精密转台全局路径规划问题求解中的良好效果.     

一种移动机器人全局路径规划新方法

针对移动机器人全局路径规划优化问题,本文提出一种采用栅格法进行建模,以分层搜索为核心思想的新搜索方法,该方法在外层采用A*算法将复杂的图元模糊化以简化环境,内层则采用人工势场算法将具体的栅格还原以解模糊,具有一定的理论意义与应用前景。仿真实验表明,该方法能达到较好的路径规划效率和实时性。     

螺旋桨加工刀具路径规划

螺旋桨是大型轮船、潜艇等重型动力机械的核心部件,其性能的好坏直接影响甚至是决定着整机的性能。螺旋桨的噪声和振动影响着船舶的行船安全、影响乘客的环境舒适度,严重影响潜艇的隐蔽性。螺旋桨在数控加工后会留下刀痕等表面缺陷。表面缺陷会影响螺旋桨表面的局部流体流动,在近桨叶表面容易产生不稳定流动,较容易引发叶片的振动和噪声。流体机械表面缺陷的方向与流体流线方向垂直时这种影响最大,平行时影响最小。螺旋桨的刀具路径规划结合螺旋桨的流场分析,形成与流体流线相吻合的刀具路径,可很大程度的减小振动、降低噪声。     

基于改进型DWA的移动机器人避障路径规划

针对传统动态窗口法(DWA)中存在的绕行于稠密障碍物区外侧,造成总路程增加,遇见距离相近障碍物构成的“C”形障碍物组合而陷入评价函数失灵等问题,提出了基于改进型DWA的移动机器人避障路径规划.首先,基于本文提出的关键航迹点的概念,提取出A*全局规划路径轨迹中的关键航迹点;然后,以关键航迹点到待评价轨迹的距离作为依据,定...