基于改进Prim算法的变电站巡检机器人路径规划

变电站巡检机器人主要代替人进行变电站设备巡检,全面实现变电站无人值守.通过GPS定位技术获取机器人及设备位置信息,并将其抽象成网状存储结构,利用改进Prim算法生成最小生成树,同时,设计遍历算法遍历最小生成树,使路径回溯花费最小,完成机器人巡检路径规划.仿真实验结果表明,算法具有数据结构简单、执行效率高的特点.     

一种巡检机器人智能路径规划方法

提出了一种在栅格地图上使用参数可调势场法进行避障的巡检机器人智能路径规划方法.地图采用Hector SLAM算法建立,然后在全局范围内指定目标点并使用变粒度栅格法进行全局路径规划.遇到障碍物时,则在局部小范围内使用参数可调的人工势场法来进行局部路径规划和避障.该方法能有效地提高全局路径规划的效率以及局部避障的准确性,实验验证了该方法的快速性与有效性.     

校园巡检机器人智能导航与控制

针对校园巡检需求设计机器人本体结构,采用了GPS导航作为全局路径规划和模糊控制算法作为局部路径规划的机器人组合控制策略,提出了借助NI myrio作为控制核心和LabVIEW图形化编程的巡检机器人控制系统构建方法,研究了巡检机器人在校园环境下的导航、控制、多传感器融合等问题。结果表明:该套控制系统的研发有效解决了校园巡检机器人的智能导航与控制系统构建编程效率低、开发周期长等问题。通过采用二级分布式结构,保障了整个系统的实时性,实现了机器人复杂的人机交互和环境交互。同时提高了机器人控制系统的自适应性和鲁棒性,为巡检机器人的智能化研究提供了一种高效可靠的方法。     

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。     

基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法

针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出了一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。     

基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统

为高效智能地规划农用机器人在农田中的运行路径,保证精确的作业行距及作业方向,实现机器人按照指定路径自动行驶,设计了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统.使用A*算法对农用机器人运行过程进行路径规划,并利用B样条算法平滑该路径,进而得到最优作业路径.Matlab仿真实验结果表明:A*算法和B样条算法结合起来应用于农用机器人的路径规划是可行的.     

基于改进狼群算法的移动机器人路径规划

为了获取机器人全局最优路径,文章提出一种基于改进的狼群算法移动机器人路径规划。首先运用栅格法对机器人环境进行建模;然后提出一种改进的狼群算法,该算法提出并行游走机制,进一步提高探狼的局部搜索能力;构建智能奔袭行为,提高猛狼自适应调节能力;提出向心围攻策略,使得算法收敛到全局最优。6类测试函数的仿真结果表明,改进的算法在局部搜索能力和自适应调节能力更强、收敛精度更高、收敛速度更快。移动机器人路径规划的仿真实验所涉及到的参数较多,文章利用Taguchi方法的三因素三水平正交试验法选取了最佳的参数组合。最后将改进的狼群算法和狼群算法都进行路径规划的仿真实验,结果表明,改进的算法在解决机器人路径规划问题上更有效。     

基于ACO算法的变电站运载机器人路径优化方法研究

为提升变电站运载机器人的智能化水平,提出一种基于ACO算法的变电站运载机器人的最优路径规划方法.介绍ACO算法基本原理以及搜索过程,并对算法的参数进行理论分析;通过ACO算法与A~*算法的仿真对比试验,验证了ACO算法在处理复杂路径问题上的优势;采用不同参数对ACO算法路径规划性能进行仿真得到最优算法参数;选取实际变电站对机器人运行进行现场测试,测试结果验证了本文所提算法的工程实用性.     

基于改进A*算法与天牛须搜索算法的农业机器人路径规划方法

为解决复杂环境下,农业机器人路径规划存在的局部路径欠优、收敛速度慢、折点较多的问题。为解决此问题,本文提出一种基于天牛须搜索算法和A*算法相结合的BACA*全局规划方法。首先,基于A*算法,采用曼哈顿距离作为启发函数进行全局规划;其次,通过适当调整步长的天牛须搜索算法对路径进行优化,缩短了路径长度,降低了转折点数量;最后,采用贝塞尔曲线对路径进行圆滑处理,使机器人在现实场景中能平稳前进。仿真结果表明：与传统A*算法相比,该算法的路径更加平滑,折点数更少;与天牛须搜索算法相比,能保证生成路径的效率性、全局最优性。在缩短路径长度和降低累计转折点数量方面验证了所提方法的有效性。     

智慧校园电力机器人路径规划研究

机器人路径规划是机器人的关键技术,采用蚁群算法对智慧校园电力机器人路径规划问题进行了研究.在对传统蚁群算法分析的基础上指出挥发系数和转移概率对算法的收敛速度和全局搜索能力具有比较大的影响,通过构造一个和迭代次数相关的动态挥发系数和在转移概率中引入节点安全度来对传统的蚁群算法进行改进.采用传统蚁群算法和改进的蚁群算法对电力机器人在简单栅格地图和复杂栅格地图下的路径进行规划仿真分析,结果表明改进的蚁群算法收敛速度快,具有更强的全局搜索能力,为智慧校园电力机器人的路径规划提供了 一定的参考.     

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.     

地图加权遗传算法的油井自动巡检机器人路径规划

针对油井巡检机器人与障碍物的接触率高,造成设备故障率高增加石油生产成本问题,提出基于地图加权的遗传算法。首先将地图进行栅格化,建立栅格地图模型,并进行加权设置。其次引入遗传算法模型进行路径规划,将每次路径规划结果存入染色体中并计算路径长度,最后筛选最大权值中的路径最短染色体,并绘制路线。在参数设定相同的条件下,采用基于地图加权的遗传算法、经典遗传算法进行比对实验,仿真结果表明,基于地图加权的遗传算法优先选择了不靠近障碍物的栅格的情况下完成了路径规划任务,机器人与障碍物的接触率下降了74.91%,时间和路程仅增加0.3179 s与32%。     

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。     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

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.     

填埋场裸膜红外巡检机器人最优路径规划

针对垃圾填埋场渗漏检测问题,提出了使用红外巡检机器人代替人工对垃圾填埋场裸膜进行全覆盖巡检的方法,并对机器人进行路径规划。首先,根据垃圾填埋场环境,采用矩形分解法对其进行区域分解,生成若干子区域;然后,用模板模型法规定机器人遍历各个子区域方式;最后,基于遗传算法,对其流程算法进行改进优化包括选择、交叉、变异等,实现各子区域间的转换连接,进而实现全覆盖最优路径规划。基于MATLAB仿真分析,结果表明：将改进的遗传算法与模板模型法相结合构成了一个成熟完整的全覆盖路径规划模型,能高效地完成巡检任务,并有较快的收敛速度和较低的重复覆盖率。     

油浸式变压器微型仿生鱼全局路径规划策略

为有效检测大型变压器内部的故障位置和故障类型,通过利用微型仿生鱼对变压器内部进行视觉观测,可较直观的检查变压器内部故障。微型仿生鱼在检测过程中的路径规划是仿生鱼任务完成的关键。针对变压器内部复杂的三维空间,本文提出了基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略,并利用LABVIEW对变压器微型仿生鱼的三维全局路径规划结果进行了仿真分析。分析结果表明：当引入了人工势场法的相关机理,蚁群算法将不再盲目进行搜索,而是优先选取人工势场合力方向的临近栅格点,提高了算法搜索速度和全局寻优能力。基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略对微型仿生鱼进行了有效路径规划,具有较好的实用性,这对后续变压器微型仿生鱼样机的控制提供了重要参考。     

基于A~*算法的机器人二维与三维路径规划实现

主要对移动机器人轨迹进行规划设计,将移动机器人的轨迹环境采用栅格化处理,提出了一种能结合全局和局部规划的改进的A*算法。使移动机器人在环境未知的情况下进行自主规划路径,通过MATLAB软件验证了算法的可实现性与稳定性,并将其与经典A*算法作对比,以证明改进算法的在运算能力,可实现性和稳定性上的优势。