吸尘机器人的路径规划算法

为了完成整个房间的清扫工作,一种合理的路径规划方法是必须的。本文提出了一种基于传感器信息的吸尘机器人的路径规划算法。在环境未知的条件下,这种算法比较简单,清扫的效率也比较高,而且具有自动检测障碍物,自主避障的功能。     

机器人钣金折弯路径规划与仿真研究

针对钣金折弯机器人示教编程过程烦琐、效率低的问题,提出一种基于 Coin3D 的折弯机器人运动仿真系统方案。基于 Coin3D 虚拟场景技术,为折弯单元各组件建模,完成折弯单元加工环境的参数化配置和导入,实现仿真环境构建。为适应钣金工件随折弯加工逐步变形的特点,设计了对应的双向链式数据模型;分析了折弯机器人典型操作任务目标位姿的确定方法,并在此基础上参考人工示教经验,提出折弯机器人路径规划方法,实现了折弯机器人折弯加工的运动仿真。仿真实验验证了仿真系统和相关模型与方法的正确性,为折弯机器人离线编程系统研发奠定了基础。     

基于虚拟目标点的足球机器人路径规划的研究

在构筑微型机器人足球系统的基础上,开发了视觉子系统和无线通讯子系统。针对足球机器人运动的决策子系统,提出了基于虚拟目标点的路径规划方法和避障算法。仿真和实验证明,这种算法在动态路径规划中的有效性。     

Memetic算法在机器人路径规划中的应用研究

针对机器人路径规划问题,采用memetic算法进行求解。算法采用全局搜索与局部搜索相结合的方式,即全局搜索策略融合了遗传算法的交叉与变异操作,局部搜索策略采用了爬山搜索。目标函数综合分析了路径规划中环境和机器人的实际约束条件,以期满足实际行走路径的最优方案。最后进行了机器人路径规划的仿真对比测试,证明了Memetic算法在机器人路径规划问题中具有更高的规划效率,得到的行走路径较优。     

清扫机器人路径规划的研究

定位和全覆盖是清扫机器人路径规划的最基本问题.研究了机器人在环境中的相对定位,并采用卡尔曼滤波进行滤波处理,减小误差.研究了基于生物激励神经网络的路径规划算法,通过仿真,发现在障碍物多的情况下重复率较高的问题.对算法进行了改进,提出了一种基于模板的生物激励神经网络的路径规划算法.通过仿真实验,发现算法在减少重复率方面是有效可行的.     

机器人路径规划方法的探讨及应用

机器人要实现其自主化运动,路径规划是其核心技术.文中对比分析了不同路径规划方法的优缺点,提出了基于遗传算法和蚁群算法的智能路径规划法,并在此基础上进行机器人足球比赛试验,结果表明智能路径规划法能提高机器人的行动速度和目标捕捉.     

室内清洁机器人路径规划的设计

阐述了一种基于MCU的清洁机器人的路径设计,针对室内清洁机器人的区域遍历问题,提出基于栅格地图建立房间内的数字地图,建立房间内的坐标系,并在清洁的过程中有效地避开障碍物,存储障碍物的坐标点,建立地图模型.通过Visual Basic6.0软件程序的仿真可以得出本设计方案基本可以实现区域遍历和合理避障.     

基于自主视觉足球机器人路径规划的研究

根据自主视觉的足球机器人路径规划的特点，对其在未知动态环境下的路径规划进行了研究，对足球机器人全局定位的信息融合方法、在信息不完全或不确定的情况下对移动机器人的局部路径规划方法进行了探讨，提出了一种利用不确定的位置信息对机器人和目标进行全局定位的位置规划方法。实验证明该方法使机器人的路径规划具有更大的灵活性、快速性，使机器人控制系统具有更好的鲁棒性。     

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。     

视觉引导下的自主式捡球机器人多目标路径规划算法

文章首先简要描述了捡球机器人路径规划的目的、视觉处理的工作特点,分析了自主式捡球机器人设计时所面临的问题,然后结合滚动窗口理论提出了一种基于视觉传感器的自主式移动机器人多目标路径规划算法。该算法有效地减少了移动捡球机器人执行任务的时间,提高了其捡球效率。     

机器人室内路径规划算法的实用性研究

机器人研究领域中的一个关键分支即路径规划技术,本课题在机器人P3-DX实验平台的基础上,通过栅格化建模对室内的环境实现分块。4种路径规划〖CD2〗回字形路径规划、迂回式路径规划、启发式路径规划与包围式路径规划的可行性已经得到验证,为验证4种路径规划的实用性,在真实环境中将这4种路径规划算法进行了实验研究,通过软件将机器人行走后返回的数据绘制出相应的路线图,同时,根据各路径规划算法的路线图的不同重复率与覆盖率,找出效率较高的路径规划算法。     

关于移动机器人路径最优化问题

针对移动机器人路径规划的人工神经网络算法所存在的问题,提出应用局部路径修正和路径“张紧”法加以改进,以便适应多个障碍物的不同要求,在复杂环境下实现规划路最优化,并证验其有效性。实践表明,应用该方法改进的新算法效果十分显著,能够确保路径无碰撞,计算速度远高于原算法,快速得到最优化路径,并使路径长度有一定程度的缩短,在保证路径平滑性和兼顾快速性的前提下,解决了碰撞和路径最短问题,有效地实现了路径规划最优化。     

基于遗传算法的深海集矿车避障路径规划方法

本文主要研究和利用遗传算法实现深海集矿车避障路径规划的方法。将连续的路径离散化，并用随机数模拟各路径种群。把二维的路径转化为一维，生成简单的路径基因，提出了物理意义明确的适应函数和相应的变异算子，从而引导遗传算法快速收敛于最优解。实验仿真表明，该算法能够快速、稳定的搜寻到所需的最佳路径。     

三分支机器人优化关节力矩的轨迹规划

基于旋量理论,采用分离影响系数法建立三分支机器人运动学和动力学方程,运用最小范数广义力计算策略优化协调操作臂载荷分配。在此基础上,结合搬运物体的协调操作实例,通过比较最小关节范数法和最小关节力矩法两种规划的优缺点,提出了改进的三分支机器人优化关节力矩轨迹规划方法。仿真结果给出了不同方法条件下,轨迹长度变化对关节角度及力矩大小的不同影响,并验证了改进方法的有效性。