基于改进双向A*势场混合算法的灭火机器人路径规划方法研究

在灭火机器人的运行中,由于其工作环境的复杂性对机器人的路径规划提出了很高的要求,因此本文提出了一种改进A*算法和人工势场法相结合的路径规划算法。本文采用双向搜索方式的A*算法进行全局规划,解决了传统A*算法耗时长的不足;本文采用改进的人工势场法进行局部动态路径规划,解决了目标不可达和局部极小值问题。本文通过MATLAB平台,分别对改进A*算法和人工势场法进行仿真分析,结果表明混合算法有效减少规划时间并可生成更优路径。最后,在Turtlebot2移动平台上对该融合算法应用进行实验,结果表明融合算法减少了规划计算时间,使路径搜索效率和规划指标得到显著提升。     

基于栅格遗传算法的巡检机器人全局路线规划

为精准确定机器人的全局行进路线,使其巡检路径曲线呈现出相对平滑的状态,提出基于栅格遗传算法的巡检机器人全局路线规划方法。根据已知的子目标点设置结果,分别计算遗传聚度与栅格权重的实际数值结果,完成基于栅格遗传算法的机器人巡检范围确定。在此基础上,执行对行进节点的编码处理,按照规划算子的插入标准,得到准确的适应度规划函数条件,完成基于栅格遗传算法的巡检机器人全局路线规划。实例分析结果表明,栅格遗传算法从全局角度入手,在保障机器人巡检路径曲线平滑状态的同时,对其行进路线进行准确与细致的规划,相较于势场法规划理论,具有更强的应用可行性。     

改进势场蚁群法的机器人避障及路径规划

针对传统蚁群算法机器人在路径规划过程中出现收敛速度缓慢和陷入局部最优的问题,将蚁群算法与加入虚拟牵引力和快速函数的人工势场法相结合,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息,使结合后的算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题,同时提高了收敛速度。为了验证此方法的有效性,用Matlab软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,接近最优路径。     

改进A*算法与人工势场算法移动机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划问题,提出了将局部路径规划与全局路径规划相混合的路径规划方法.首先,对全局规划A *算法进行改进.改进后的A *算法路径转折点减少,总转折角度减小并删除冗余节点,缩短了路径长度;其次,综合环境和路径的情况以全局路径的拐点为局部目标点,采用改进的人工势场法进行局部路径规划,通过加入机器人与...     

一种自适应控制的人工势场的无人机路径规划算法

路径规划是无人机的重要组成部分,在简述传统的人工势场法的原理基础上,提出了一种基于无人机对各个方向感应系数自适应的改进方案,引入自适应论改进了传统的势场计算公式,改变了粒子运动中对各个方向的障碍物的斥力系数,找到最适合不同地图系数的最优路径,仿真实验显示,改进的人工势场法要优于传统的人工势场法,理论分析和结果表明改进的人工势场算法解决了目前路径规划遇到的问题,提高了算法的精度和速度。     

启发式方法在机器人路径规划优化中的应用综述

机器人路径规划是指按照一定的寻优策略规划出从起始位置到目的地的尽可能最优的无碰路径。路径规划技术分为传统方法和启发式方法两大类。综述了多种启发式方法在机器人路径规划优化领域的研究现状,分析了不同算法的性能和适应场景;此外,考虑到人工势场法在路径规划中所表现的优良品质,也研究了其最新技术进展。最后对比分析了各种算法的优缺点,指出方法的深度融合应是路径规划技术的未来发展方向。     

基于RRT算法的无人机路径规划应用研究

经典的路径规划算法大都需要在全局已知空间中对环境进行建模,包括人工势场法、遗传算法、启发式算法、仿生学算法等.由于需要预先构建环境,因此这些方法并不适合解决在高维度空间中的路径规划问题.基于快速扩展随机树(RRT)的路径规划方式其优势在于可以避免对全局环境的构建,通过对状态空间进行随机采样,检测碰撞点,能够有效地解决在...     

基于IAFSA和AGA混合算法的移动机器人路径规划

针对人工鱼群算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、结果精度不高以及遗传算法存在易早熟、收敛速度慢等问题,提出一种改进人工鱼群算法(IAFSA)和自适应遗传算法(AGA)相融合的移动机器人路径规划方法。首先用栅格法建立移动机器人的环境模型,然后用IAFSA搜索移动机器人的初始可行路径,将搜索到的初始可行路径作为AGA的初始种群,最后采用AGA优化移动机器人的全局最优路径。仿真结果表明,混合算法在结果精度和稳定性方面优于标准人工鱼群算法,在跳出局部最优和收敛速度方面优于标准遗传算法。     

基于改进人工势场法的机器人路径规划研究

传统人工势场法在机器人路径规划中存在障碍物附近目标不可达(GNRON)和局部极小值问题,针对目标不可达问题,使用改进斥力场函数的方法。针对局部极小值问题,在改进人工势场法的基础上,利用随机逃离和沿等势线逃离的方法,并且对此方法进行分析和改进,改进后的方法优化处理了机器人的避障路径。仿真结果证明了此方法的有效性。     

基于改进人工势场法的机器人路径规划研究

传统人工势场法在机器人路径规划中存在障碍物附近目标不可达(GNRON)和局部极小值问题,针对目标不可达问题,使用改进斥力场函数的方法。针对局部极小值问题,在改进人工势场法的基础上,利用随机逃离和沿等势线逃离的方法,并且对此方法进行分析和改进,改进后的方法优化处理了机器人的避障路径。仿真结果证明了此方法的有效性。     

激光雷达测距的机器人最优移动路径选择机制

针对当前机器人最优移动路径选择机制存在误差,工作效率低的缺陷,设计了基于激光雷达测距的机器人最优移动路径选择机制.首先利用人工势场方构建机器人的移动模型,并采用激光雷达测距技术建立栅格地图,然后将障碍物和机器人间的数据引入到坐标系中,经坐标转换映射到栅格地图中,建立障碍物与栅格地图之间联系;最后采用代价函数对机器人移动...     

基于无线传感器网络的移动机器人导航方法

为移动机器人在无定位信息的无线传感器网络(WSN)中选择路程短、代价低的导航路径,提出了一种基于无线传感器网络的移动机器人导航方法,包括全网络导航路径规划和局部节点趋近算法。该方法通过结合各节点传感器数据,构造代价函数,在网络中建立伪梯度势场,为移动机器人规划最优路径;移动机器人通过探测接收信号强度指示(RSSI),逐一趋近该路径上的传感器节点到达目标节点。仿真结果表明,该方法能够根据移动机器人的导航要求,引导移动机器人迅速沿最优路径到达目标节点。     

基于人工势场法的无人机路径规划避障算法

随着无人机广泛应用于生产生活的各个方面,无人机的避障研究成为热点问题。为了提高无人机的避障性能,文中提出一种基于人工势场法的无人机路径规划避障算法。该算法通过生成预规划路径弱化了目标点对无人机的吸引作用,增加了路径的连贯性;在势场函数中加入了动态调节因子,可减少无人机轨迹不必要的转弯机动,减少机动能耗;该算法综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和机动能耗,提出了一种新的代价函数,并通过使得代价函数最小化来选出最优路径。实验结果表明,该算法克服了传统人工势场的不足,在不同的飞行环境下均能够规划出安全、平滑、机动能耗小的路径,有效避开障碍物,且具有较好的适应性。     

基于模糊算法的移动机器人路径规划

为了解决移动机器人最优路径规划问题,提出一种基于模糊算法的移动机器人路径规划策略.利用超声波传感器对环境进行探测,得到关于障碍物和目标的信息.运用模糊推理将障碍位置信息与目标位置信息模糊化,建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好的避障,从而实现了移动机器人的路径规划.仿真实验结果表明了模糊算法优于势场法和A*算法,具...     

改进的人工势场法在机器人足球路径规划中的应用

传统的人工势场法在静态的路径规划中有较好的效果,对于足球机器人这类对抗性与实时性比较强的动态环境的路径规划往往存在一定的缺陷。由于传统的人工势场法是单纯的考虑势能与距离间的关系,所以在实际的路径规划中有些不必要的避障也考虑在内,无形中就增加了计算的繁琐度。在改进的人工势场法中我们引进了机器人与障碍物的相对位置与相对角度以及机器人与障碍物的距离跟机器人与目标点的距离的联系,根据障碍物所处的相对位置以及与机器人的相对角度来确定障碍物对机器人的威胁程度,从而来确定斥力的大小。在传统的算法中机器人所受的引力随距离减小而减小,斥力随距离减小而增加。所以当障碍物出现在目标点附近且在机器人威胁区域内时,往往会因为斥力相对引力足够大而使机器人无法到达目标点。所以在考虑斥力时我们有必要把机器人与目标点的距离也考虑在内。最后本文用仿真方法证明该方法的可行性。     

移动机器人路径规划方法研究

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术，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。综述了移动机器人路径规划技术的发展现状指出了各种方法的优点与不足，最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

基于双层蚁群算法和动态环境的机器人路径规划方法

针对动态环境未知时变的特点,提出一种机器人路径规划新方法.在该方法中,首先对栅格法建立的环境模型进行凸化处理,以避免机器人沿规划路径移动时陷入U型陷阱,从而加快路径规划的速度;其次,提出双层蚁群算法（DACO）,在每次迭代中先用外层蚁群算法寻找一条路径,然后以该路径为基础构造一个小环境,接着在该环境下用内层蚁群算法重新寻优,若寻得的路径质量更高,则更新路径并执行本文给出的一种新型信息素二次更新策略;最后,针对环境中不同动态障碍物的体积和速度,提出三种避障策略.动态环境下,机器人先由DACO算法规划一条静态环境下从起点到终点的全局最优路径,然后从当前起点开始,通过自带传感器获取动态环境信息,并根据需要执行等待、正碰或追尾避障策略,到达新的起点.仿真实验表明,该方法可以在动态环境下实时地为移动机器人规划出一条安全且最短的路径,是求解移动机器人路径规划问题的一种切实有效的方法.     

基于改进人工势场法的机器入路径规划研究

传统人工势场法在机器人路径规划中存在障碍物附近目标不可达（GNRON）和局部极小值问题,针对目标不可达问题,使用改进斥力场函数的方法.针对局部极小值问题,在改进人工势场法的基础上,利用随机逃离和沿等势线逃离的方法,并且对此方法进行分析和改进,改进后的方法优化处理了机器人的避障路径.仿真结果证明了此方法的有效性.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

为解决传统蚁群算法收敛速度慢、极易陷入局部最优解的问题,文中提出了一种改进蚁群算法,并将其应用于移动机器人路径规划问题。蚁群算法的路径规划采用栅格法建立环境模型,并对障碍物进行扩大处理,从而有效降低了移动机器人在运动过程中与障碍物相碰撞的可能性;构造启发函数以降低蚁群搜索路径的长度;引入信息素扩散算法,并提高算法在初期的全局搜索能力,从而加快了算法的后期收敛速度。仿真结果表明,所提出的算法在收敛速度上比传统蚁群算法提高近一倍,可以规划出最优路径。