基于免疫遗传算法的移动机器人实时最优路径规划

以具有精英保留的免疫遗传算法（Immune genetic algorithm with elitism,IGAE）和栅格法为基础,提出一种新的移动机器人最优路径规划方法。其步骤为：首先采用栅格法对机器人工作空间进行划分,建立给定环境中移动机器人的自由空间模型;每个栅格用1个序号标识,并以路径上各栅格序号作为机器人路径的编码参数。然后,采用直角坐标和序号混合应用的方法产生初始种群,群体中每1个个体表示1条机器人路径,采用IGAE算法对种群进行优化,最终找出最优路径。为了保持种群初始化和遗传操作过程中个体所对应的路径的连续性和避障要求,在IGAE算法中引入删除、插入算子。计算机仿真实验结果表明,所提出的方法比基于全局收敛型遗传算法的路径规划方法更加快速和有效。     

基于改进遗传算法和改进人工势场法的复杂环境下移动机器人路径规划

为了提高移动机器人在复杂环境下的路径规划能力,通过双层路径规划思想研究了移动机器人路径规划问题。用栅格法对机器人工作环境进行建模,首先采用改进的遗传算法进行全局路径规划,解决了由于交叉概率和变异概率选择不当导致最优个体丢失的问题;然后在规划好的全局路径的基础上利用改进的人工势场法进行局部动态避障,解决了局部极小点问题。结果表明:静态环境下,采用改进遗传算法规划出的最优路径,与传统遗传算法相比其长度缩短了1. 47 m,收敛速度加快;动态环境下,采用改进人工势场法进行路径规划,所用时间与基本人工势场法相比缩短了7. 24 s;复杂环境下,移动机器人采用双层路径规划思想能够规划出一条优化路径。可见改进后的算法是有效的。     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

多策略蚁群算法求解机器人路径规划

针对基本蚁群算法的缺点,提出用多策略的蚁群算法求解机器人路径规划问题.采用栅格法建立机器人全局路径规划工作空间模型,进行两次凸化改进处理.提出惩罚策略,并配合使用保健算子策略、治病算子策略,同时引入遗传算子策略、精英蚂蚁策略和最大最小蚂蚁策略.介绍在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,求解100个栅格点的路径规划问题,得到最优距离为15.070.仿真结果表明,即使在复杂的地形环境中用本算法也可迅速规划出令人满意的最优路径.     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

复杂环境下的移动机器人路径规划

为了提高移动机器人在复杂环境下的路径规划能力, 通过双层路径规划思想研究了移动机器人路径规划问题：用栅格法对机器人工作环境进行建模,首先采用改进的遗传算法进行全局路径规划,解决了由于交叉概率和变异概率选择不当导致最优个体丢失的问题;然后,在规划好的全局路径的基础上利用改进的人工势场法进行局部动态避障,解决了局部极小点问题。结果表明：移动机器人能够在复杂环境下规划出一条无碰撞的优化路径。可见改进算法的有效性。     

基于改进蚁群算法与Morphin算法的机器人路径规划方法

 针对动态复杂环境下的机器人路径规划问题,建立栅格地图模型,研究一种改进蚁群算法与Morphin 算法相结合的动态路径规划方法。改进蚁群算法引入拐点参数评价路径优劣,并对路径进行拐角处理以及变更拐角处信息素更新机制,使规划的全局路径更加平滑;Morphin 算法则在机器人行走时,根据全局路径的局部环境实时规划局部路径,使机器人有效地躲避障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划与局部规划的特点,能够使机器人沿着一条短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。     

遗传算法在SCARA机器人最优路径规划中的应用

SCARA型装配机器人的全局路径规划是一种典型的机器人路径规划问题。本文分析了此问题自身的特性，将其转化为TSP问题，采用遗传算法优化了选择、交叉、变异等遗传算法操作及其相关参数，获得了一种性能良好的全局路径规划算法。仿真与实验表明，此算法可以在较短时间内求得最优解或准最优解。     

基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划

通过栅格法建立栅格地图作为机器人路径规划的工作环境,采用蚁群算法作为机器人路径搜索的规则．将所有机器人放置于初始位置。经过NC次无碰撞迭代运动找到最优路径．到达目标位置．为防止机器人在路径搜索过程中没有达到最大迭代次数时路径大小已不发生变化而陷入局部最优。可通过对各路径上的信息素进行增减来使机器人路径搜索跳出当前值继续搜索．直到迭代完毕,获得最优路径．     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划的研究

为改进标准遗传算法在路径规划问题中存在的初始种群可行性问题、标准遗传算子在路径规划问题上的局限性问题,文中提出了一种改进的遗传算法。首先,将环境地图转换为栅格地图,在初始种群的生成过程中加入偏移机制;然后,把人工势场算法和偏移机制分别引入交叉算子和变异算子中;最后采用动态参数的方法控制算法的遗传参数,通过改进的遗传算法对地图模型进行仿真及其求解。根据实验结果,充分验证了本文算法的有效性和实用性。实验结果明确证明了改进的算法可以很好地解决路径规划问题,为机器人的路径规划提供了一定的指导作用。     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

一种移动机器人动态环境下的路径规划

一种动态环境下自主机器人路径规划的方法由趋于目标的全局运动规划和躲避障碍物的局部运动规划两部分组成.首先通过栅格法建立机器人的工作环境,利用蚁群算法初步规划出机器人的全局优化路径;在此基础上,采用滚动窗口的方法进行局部环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实行局部避碰,使机器人安全顺利地到达目的地.该方法适用于环境中同时存在静止和动态障碍物的情况.仿真结果证明该方法有效.     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划, 提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法. 首先, 建立差速驱动机器人运动模型, 用于操控左右两个驱动轮线速率, 完成机器人转弯及非匀速运动; 其次, 利用Bézier曲线描述路径状态, 将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题, 提升机器人的运动平滑性; 最后, 引入遗传算法将二维路径编码简化为一维编码问题, 将路边约束、 动态避障需求及最短路径需求混合成适应度函数, 使机器人尽快脱离局部极小解, 成功绕过障碍物抵达目标点. 仿真实验结果表明, 该方法的避障路径规划效果较好, 避障路径距离为30.19 m, 且避障用时低于对比方法, 最长避障用时为5.3 min.     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

非结构环境下移动机器人路径规划

 非结构环境中的路径规划是自主移动机器人研究领域最活跃的领域之一,其最有效的方法是人工势场法,但传统的人工势场法存在振荡和接近目标时跟踪速度下降等问题。针对这些问题,改进了传统的势场函数,引入速度势场函数,设计新的人工势场函数,规划了移动机器人移动策略。根据新的势场函数和移动策略,在Matlab环境下对机器人的路径规划进行仿真。结果表明,在新的势场函数作用下,机器人能够快速调整自身速度的大小和方向,避开障碍并迅速到达目的地或跟踪动态目标。     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

空间机器人路径规划的姿态空间快速计算方法

由于航天机器人工作环境的非确定性，这类机器人运动规划问题的关键是要求规划系统具有实时性，以便与传感信息相结合。基于姿态空间路径规划方法的核心问题是如何将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中。本文利用机器人基本工作面和基本碰撞体的概念来解决快速映射障碍物的问题。研究结果表明，该方法映射障碍物的时间为毫秒级，完全可以满足机器人在非确定环境中实时规划的要求。     

基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。