动态环境下机器人路径规划的一种新方法

提出了一种动态环境下实用于机器人路径规划的新方法。该方法先利用链接图法对环境建模,再通过遗传算法搜索出全局最短路径。然后在机器人行进过程中再分别遇到障碍物的类型不同而采取不同的局部路径规划策略完成避障,同时顺利达到目的地。仿真表明该方法具有可行性。     

一种基于概率方法的车型机器人路径规划方法

考虑车体外形和前轮方向角限制,车型移动机器人路径的空间维数明显增加,常规的规划方法难以获得理想的速度。论文报告了概率方法在车型机器人路径规划上的研究结果,共研究了机器人约束、全局、局部概率路径规划和启发式结点生成等问题。模拟表明,该方法可获得足够好的适合车型机器人移动的次优路径。     

一种车型机器人路径规划方法

在自主移动机器人的许多应用中,路径规划技术顺序地设置一套分散的路径点来引导机器人以最短的时间从起始位置到达目标点。针对移动机器人路径规划问题,提出了一种非完整型机器人路径规划技术,该技术采用基本原子操纵方法来解决车型机器人路径规划问题,并采用平滑路径规划方法来产生更多的连续路径用以解决基本原子操纵技术在做路径规划时具有很不连续的缺点从而为机器人获得最优路径。仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。     

一种用于机器人路径规划的新方法

本文讨论了一种用于二维空间中无碰路径搜索的新方法——自由三角形法。这里障碍物被抽象成封闭的几何图形(含凹域),且限制在一个矩形区域内,矩形域内障碍物以外的部分称为自由空间,自由空间被分割成三角形的集合,路径搜索就是在此基础上实现的。自由三角形法是机器人学中有关路径求解问题的一种新方法。     

移动机器人的动态路径规划及控制

本文阐述了两类机器人的导航方法:第一类方法是,先生成整个路径,然后进行路径跟踪控制;第二类方法是所谓的势场方法,即利用人工势场直接进行运动控制.在此基础上,我们提出了用于移动机器人系统导航的动态路径规划-控制方法.系统根据环境信息对路径进行动态的生成与控制,从而与实际环境实现了闭环,增加了对系统的稳定性和对环境的适应能力.     

移动机器人路径规划综述

移动机器人是目前科学技术发展最活跃的领域之一,在工业、农业、医疗等行业广泛应用,还在城市安全、国防和空间探测领域得到更广的应用。要实现机器人在未知环境下自主作业,具备实时、自主、识别高风险区域和风险管理的能力,路径规划是一个重要环节,规划水平的高低,在一定程度上标志着机器人的智能水平,因此研究机器人路径规划对提高机器人的智能化水平、加快工程化应用具有重要的意义。文章重点分别从全局路径规划和局部路径规划角度对机器人路径规划的研究方法进行了分析与总结,同时分析研究了基于仿生学的智能算法的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法,最后展望了移动机器人的未来发展趋势。     

基于智能路径规划算法的移动机器人系统设计

提出了移动机器人的一种全局路径规划与局部路径规划相结合的新型算法.在以TMS320LS2407A为核心处理器设计的移动机器人平台上,研究移动机器人智能路径规划的算法问题并予以实现.上位机规划机器人的最优路径,并通过与机器人无线通信,发送路径信息,实时接收机器人方位信息.上位机通过操作应用程序对机器人进行监控.机器人能够自主计算轨迹并准确跟踪路径,检测到障碍物后,智能地重新规划路径,避开障碍物到达目的地.实验结果表明:该方法能有效实现机器人的最佳行走路线规划.     

机器人导航系统中的路径规划算法

导航系统是反映移动机器人自主特性与智能行为的关键问题之一,它所能完成的功能包括:环境的感知与识别、路径规划、路径跟踪、障碍回避等。路径规划是移动机器人导航技术中的重要组成部分,它是机器人执行各种任务的基础,而如何在动态时变环境中有效的实施路径规划是亟待解决的问题。本文综述了该领域研究的主要内容及其发展动态,在对一些较有代表性的研究思想及其相关算法分析的基础上,指出了存在的不足和有待进一步研究的问题,并提出了一些解决思路。     

复杂环境下路径规划问题的遗传路径规划方法

本文主要研究复杂环境下路径规划问题的遗传算法求解方法．介绍了适于求解路径 规划问题的遗传算法,针对复杂环境的特点设计了有效的路径遗传算子,在此基础上提出一 种新的度量路径个体适应度的计算方法．试验表明,该算法有很强的鲁棒性,适合于复杂环 境下的路径规划．     

基于改进ACS算法的SMT自动光学检测路径规划

对采用表面安装技术的印刷电路板进行自动光学检测时,需要对检测路径进行合理规划,以在最短时间完成对PCB上所有检测窗的图像采集.针对该问题提出用ACS算法进行路径规划,并引入遗传机制,采用在每一次迭代前使蚂蚁智能继承上一代优秀巡回路径的策略,有效地实现算法求解效率和运行效率的平衡.实验结果表明,该算法有较快的收敛速度,并且解的质量优于其它路径规划算法,用于解决AOI中的路径规划问题是行之有效的.