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。     

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.     

基于滚动窗口的机器人自主构图路径规划

针对智能机器人如何以最优探测路线自主探测和构建室内环境地图的问题,提出一种基于滚动窗口的路径规划算法。将传统遍历构图的牛耕遍历方式改进为未知环境的探测策略,并结合滚动窗口实现对未知环境的滚动探测和构图路径规划,同时利用A~*算法规划滚动窗口中的局部路径和机器人进入死胡同的逃离路径。仿真结果表明,该算法可以有效减少构图节点,缩短构图路径,使机器人更快速、高效地自主构建环境地图。     

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.     

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.     

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...     

一种多移动机器人的分布式滚动路径规划算法

本文研究了全局未知静态环境下多机器人路径规划问题，使用基于滚动窗口的机器人路径规划方法对机器人进行局部路径规划．并根据一定的规则在机器人之间进行路径的协调。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于滚动窗口的多机器人协调规划算法与仿真

该文利用滚动规划策略 ,研究了多机器人系统的协调规划问题。文中提出的基于滚动窗口的多移动机器人协调规划方法充分利用各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 ,不仅大大减小了在线运算量 ,而且使系统具有很强鲁棒性。大量仿真结果都表明了该方法对多机器人系统协调规划的有效性。     

一种基于滚动窗口的移动机器人局部路径规划方法

区别于传统的栅格法,提出了基于滚动窗口的移动机器人局部感知环境下的局部栅格法进行局部路径规划。这种方法使得机器人能够进行局部路径规划,随着窗口的滚动进而达到全局的路径规划,避免了传统的栅格法环境分辨率低、信息存储量大的缺点,具有一定的研究和应用价值。该方法不仅适用于静态障碍物,也适用于动态障碍物,最后用Bezier曲线优化路径。仿真验证了算法的有效性。     

全局环境未知时机器人导航和避障的一种新方法

研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题．将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合，提出了一种新的移动机器人导航方法．将超声传感阵列探测到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示，利用不确定性证据推理对其进行数据融合，得到机器人的局部环境信息；在此基础上，采用基于滚动窗口的方法进行机器人路径规划，实现机器人的实时导航．仿真与实验结果表明了该方法的有效性．     

未知环境下移动机器人实时路径规划

针对在未知环境下实现移动机器人实时的路径规划问题,提出了一种将快速扩展随机树（RRT）算法与视野域自适应的滚动窗口相结合的路径规划算法。该方法实时获取滚动窗口内的局部环境信息,根据环境的变化,滚动窗口视野域进行自适应调整,通过分析滚动窗口内传感器获取的信息,结合改进后的RRT算法筛选出可行的路径,控制移动机器人到达子目标点,在此过程中动态监测规划好的路径,确保路径合理,并重复上述过程,直至到达目标区域。实验对比分析表明,该方法能实时并有效实现未知环境下移动机器人的路径规划。     

足球机器人动态路径规划方法研究

针对机器人足球系统的高度实时性、不确定性,提出了一种基于统计预测的路径规划方法,该方法考虑到障碍物的速度大小和方向的不确定性,用数学统计的方法对障碍物的运动进行建模;机器人在运动过程中,根据得到的环境信息在机器视觉范围内建立预测窗口和避障窗口,在预测窗口内,机器人根据障碍物的信息建立障碍物的预测区域,在避障窗口内,机器人根据自身的位置与障碍物的预测区域,分别调用切线法或滚动窗口法进行路径规划;该方法属于局部路径规划方法,机器人在移动过程中需要不断更新环境信息来进行避障.     

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。     

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．     

一种基于粒子群算法的轮式机器人路径规划

针对轮式机器人具有非完整性约束的情况,为了优化机器人路径,提出了利用粒子群算法处理轮式机器人在滚动窗口内的路径优化问题。根据机器人当前滚动窗口内的障碍物信息进行避障和趋向目标运动,同时在充分考虑轮式机器人运动特性的基础上构建了一个符合其非完整性约束和避障要求的适应度函数,从而能较好地满足实时避障的要求。为了尽量减少可行区域由于障碍物建模造成的损失,提出了采用改进的栅格法进行建模,该方法较全面地考虑了障碍物的外形尺寸。仿真实验证明上述方法的正确性和有效性。     

动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法*

提出了一种实现移动机器人在复杂动态环境下进行实时路径规划的新方法。该方法首先利用模糊逻辑来描述机器人局部环境模型;然后采用改进的蚁群系统算法快速地搜索出局部最优路径,并在此路径的引导下,结合机器人滚动规划方法,实现移动机器人在复杂动态环境下的实时路径规划。该方法不仅能克服传感器测量误差等引起环境信息的模糊性和不确定性的影响,还可以充分发挥蚁群算法的群体智能优势来保证系统规划的实时性。仿真结果表明该算法的有效性和可行性。