移动机器人路径规划技术

为使移动机器人在实际地图环境中自主根据算法规划行走最短路径,研究A*、蚁群和遗传算法的实际应用.通过仿真和控制变量方法,将3种算法在模拟地图环境中进行最短路径规划,对比不同算法在不同复杂程度地图上的规划效果,找出实际地图环境中算法应用的规律,并通过多次测试与仿真修改.仿真结果表明:A*算法在实际地图环境中应用效果最佳,移动机器人能够自主根据A*算法规划出最短路径.     

距离值传播路径规划算法的改进

提出通行便利程度属性来描述环境地图表面的不平整性对移动机器人路径规划的影响,并引入到距离值传播路径规划算法中为移动机器人规划路径。改进后的算法更具有实用性。在距离值传播路径规划算法的基础上,对环境地图表面的每个点规定多个通行便利程度属性值,根据该点距离值传播方向引入响应的通行便利程度属性值。通过仿真实验验证,提出的通行便利程度属性模型能适当的描述地图表面的不平整性对路径规划的影响,提高了原始算法的实用价值。     

一种多移动机器人局部避碰算法

针对多移动机器人局部路径规划问题,结合人工势场法,利用设计的交通规则、逃脱局部极小规则以及多机器人碰撞预测规则,实现多移动机器人在部分未知环境中通过探测进行在线避碰路径规划。仿真结果表明该算法在各种环境中的静态、动态目标条件下均具有可行性。     

未知环境下室内移动机器人定位导航设计与实现

为实现室内移动机器人在未知环境下的定位导航,设计了一台基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)的室内移动机器人,研究了增量式构建栅格地图、代价地图的环境地图构建方法和自适应蒙特卡罗(amcl)定位方法以及运用Trajectory Rollout 和Dynamic Window Approaches算法的路径规划方法.实验结果表明:该自主导航与定位软件能增量式绘制环境地图,所规划的路径符合最优路径;机器人按照规划路径行走时的导航定位精度能够达到10 cm,偏转精度达到±5°,能够实现未知环境下室内移动机器人的定位与导航.     

安全性A*算法融合动态窗口法的路径规划

针对移动机器人在路径寻优过程中,传统A*算法搜索效率差、所规划路径缺乏安全性、拐点多、转角大 且无法实现动态避障等问题,提出一种安全性A*算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)结合的融合算 法。全局路径规划中,在传统A*算法的评价函数中引入安全估值,并拓展启发式搜索邻域和精简搜索方向;进行二 次路径优化,删除冗余节点,并平滑路径;运用改进的动态窗口评价函数,将安全性A*算法与动态窗口法融合实现 机器人沿全局路径行进中的动态避障。仿真实验结果表明：改进A*算法相比文献算法在路径长度上和拐角数量上平 均减少了2.39%和25%,并在动态复杂环境下验证了其动态避障效果,能满足机器人路径规划的实际需求,具有一 定的应用价值。     

基于滚动预测原理的移动机器人路径规划

为解决全局静态未知环境以及动态未知环境下的移动机器人路径规划问题,借鉴预测控制优化原理,提出基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法。利用机器人实时探测到的局部环境信息,通过有效的场景预测,以滚动方式进行在线规划。在局部路径规划中,借鉴墙壁跟踪的控制方法提高移动机器人的自主性。仿真结果表明,文中提出的方法计算量小、反应迅速,能很好的适应于未知环境中移动机器人的路径规划。     

基于激光雷达的机器人定位及抓取系统设计

采用激光雷达作为智能移动机器人的传感装置,进行路径规划,实现对目标物高精度定位;硬件方面结合压力传感器电路,设计优化机构抓取目标物,软件方面基于倍福PLC系统TWINCAT软件优化算法,实现快速,精确算法设计;路径规划与抓取系统算法优化提高了项目指标,满足指标需求,具有广泛应用前景。     

一种移动机器人路径规划方法

路径规划的目标是根据具体任务为机器人寻找一条最优无碰撞路径,其主要内容包括：运动建模,环境建模和路径搜索。对机器人的运动模型进行分析,基于Voronoi理论,采用近似构造法,构造一般环境的Voronoi图,通过将移动机器人起始点和目标点连入Voronoi图,形成移动机器人运动的无碰撞路径网络。利用Dijkstra算法,寻找一条从起点到终点的最短路径。仿真结果表明,该方法简单,有效。     

基于优化向量场直方图法的机器人避障方法

为解决移动机器人在未知环境下的路径规划问题,从多传感器信息融合入手,研究了基于向量场直方图法的移动机器人避障方法,分析了向量场直方图法的特点,并对向量场直方图法进行了优化;仿真结果表明：该方法能在复杂未知环境中避开障碍物并寻找最优路径,验证了该优化算法的正确性和有效性.     

基于粒子群算法的移动机器人路径规划

基于粒子群算法的移动机器人路径规划,通过建立目标函数、变换坐标等对环境建模,再引入粒子群优化算法,得到全局最优路径.MATLAB仿真结果显示,此方法可有效地解决空间作业机器人路径规划及避障问题.与传统遗传算法比,该法建模容易,计算快捷,可以在不同的障碍物环境下得到不同的优化轨迹,     

便携式移动机器人手持监控系统

便携式移动机器人手持监控系统,基于嵌入式PC/104plus总线结构,由视频图像监视、状态信息监测、遥控指令、无线通信、数字地图交互及全局路径规划六大模块组成.各模块通过接口实现信息交换与数据共享.系统软件操作系统平台为Windows CE(WinCE),包括键盘扫描串口通信视频处理数字地图路径规划等模块.并以履带结构便携式移动机器人实验平台上的应用实例,验证了该手持监控系统.     

基于遗传算法的机器鱼水中路径规划

针对机器鱼水中路径寻优的具体要求,提出一种以遗传算法为基础的机器鱼路径规划方法。通过介绍遗传算法的3种基本操作,将遗传算法应用到试验场景中规划出最优路径,分析研究了一种根据目标点与机器鱼的距离变化而改变机器鱼运动速度的策略,并进行仿真分析和实验。仿真结果表明：采用遗传算法的水中救援路径规划可将救援时间缩短30%以上,提高了寻优效率。说明遗传算法对机器鱼的路径规划具有积极效果和快速寻优特性。     

基于合作博弈的多机器鱼路径规划

为更好地实现机器鱼之间的协作,避免只规划单个机器鱼的最优路径而使系统运动有失协调性,提出基于合作博弈的多机器鱼路径规划方法。利用博弈论中的合作博弈建立数学模型,将系统中的多机器鱼对应于博弈的参与者,对多机器鱼路径构造合作模型下的博弈方得益函数,求得系统的帕累托(Pareto)最优解,从而得到整个系统的最优路径。在水中机器人2D仿真平台上进行实验分析并用Matlab模拟机器鱼轨迹。分析结果表明,该路径规划理论应用在多机器鱼运动系统中是有效、可行的。