移动机器人路径规划算法综述

为提高机器人路径规划的搜索速度,缩短搜索时间,总结归纳移动机器人在路径规划问题上的算法及其特点。首先回顾移动机器人发展历史,并对路径规划技术进行概述; 其次对移动机器人路径规划进行分类总结,并从移动机器人对环境掌握情况的角度出发,将移动机器人路径规划分成全局规划和局部规划两类,然后对全局规划和局部规划的相关算法进行综述,同时对相关算法发展现状及优缺点进行总结。最后指出机器人路径规划技术在改进算法、混合算法、多机器人协作、复杂环境以及多维环境下进一步深入研究的未来发展趋势。     

基于A~*算法的移动机器人路径规划

路径规划是移动机器人关键技术之一,也是实现移动机器人自主导航的前提,研究移动机器人利用栅格法创建环境地图时,在其计算资源有限的情况下,比较利用迷宫八方向搜索思想实现最短路径规划的Dijkstra算法,提出采用基于栅格划归地图的A*算法能更快实现移动机器人的无碰最短路径规划,编制了仿真程序,给出了仿真结果,可以满足移动机器人实时路径规划的需要。     

移动机器人研究现状及发展趋势

移动机器人目前已经遍布军事、工业、民用等领域,并还在继续快速发展。本文主要回顾了移动机器人的进展,根据不同的分类方法对移动机器人进行了分类;着重阐述了移动机器人定位和导航方法,并进行了简单比较;回顾了目前移动机器人运动控制技术,包括路径规划技术和路径跟踪技术;最后对移动机器人技术的发展趋势进行了展望。     

基于环境模型的路径规划算法研究

路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域。本文分析了路径规划中所常用的环境模型,介绍了一些主要的全局和局部路径规划算法,并对共研究趋势进行展望。     

基于神经网络的移动机器人路径规划算法的仿真

研究一种基于神经网络的移动机器人路径规划算法，充分利用神经网络的融合性和并行性提高移动机器人路径规划算法的运算速度．此算法也可以解决机器人的全局路径规划和局部路径规划问题．仿真结果表明这种算法可以快速可行地实现无碰撞优化路径规划，并且对动态环境具有较好的适应性．     

基于五次Hermite插值的移动机器人路径规划方法研究

根据五次Hermite插值所得的曲线具有曲率连续的特点,提出了基于五次Hermite插值的移动机器人路径规划新方法,并应用该方法对前轮驱动兼操舵式移动机器人进行路径规划.实验结果表明,所提出的移动机器人路径规划方法不但可满足移动机器人在目标点时的姿态要求,而且可使前轮驱动兼操舵式移动机器人的操舵角连续变化,有利于移动机器人跟踪规划路径.     

基于粒群行为与克隆的移动机器人进化路径规划

针对移动机器人路径规划, 将粒群行为和生命科学中的免疫克隆原理、进化算法相结合, 将过去进化过程中的经验通过粒群行为来体现, 提出了一种结合粒群行为和免疫克隆的移动机器人进化规划, 较快速地规划出性能是全局优化的可行路径. 分析了粒群行为的二种学习方式对路径规划的作用, 研究了通过调整粒群行为操作中的参数实现多路径规划. 通过仿真实验, 对上述算法进行了验证.     

基于改进A~*算法的室内移动机器人路径规划

针对移动机器人在室内定位的特点,在结构化环境下,开发了机器人路径规划系统。在阐述了全局地图构建方法基础上,根据移动机器人的实际运行环境采用栅格法构建了环境地图。利用A*算法进行初步路径规划,其不足之处是路径规划数据中包含了所有规划点的坐标,冗余点较多,且移动机器人无法在拐点处调整自身姿态。针对这些不足,提出了能够计算出拐点、旋转方向及旋转最小角度的A*路径规划改进算法并进行了实验。移动机器人定位实验结果表明:利用改进后的A*路径规划算法不仅简化了路径,而且在拐点处移动机器人能够调整自身姿态,可以较好地满足室内移动机器人全自主运动的要求。     

基于CM-Q学习的自主移动机器人局部路径规划

针对多障碍物未知环境下,自主移动机器人局部路径规划过程中出现的路径冗余和避障问题,提出了基于坐标匹配的Q学习算法(Coordinate Matching-Q learning算法,CM-Q算法)。首先建立自主移动机器人栅格地图运行环境;其次以Q学习算法探索和学习最佳状态-动作对,并利用坐标匹配的CM算法进行避障;最后在未知障碍物环境中进行路径规划,对所提出的算法进行验证。实验结果表明,运用该方法,自主移动机器人能在未知的简单和复杂障碍物环境下规划出一条最优或次优路径,完成避障和路径规划任务。     

移动机器人复杂环境路径规划

针对移动机器人在复杂环境下路径规划问题,提出一种改进蚁群算法。该算法设计启发式状态转移函数,引入起点和终点对状态转移的引导作用;设计路径优化方法,从八个方向优化每次迭代生成的最优路径,避免规划路径陷入凹形区域,减小其长度;建立路径评估模型,考虑到环境的复杂性,通过加入惩罚因子,使路径评价标准从路径长度转为路径代价,将影响移动机器人通行的环境因素加入到路径规划过程,从而使生成路径得到更好的优化。最后,将改进蚁群算法与多种算法进行对比实验,结果表明,改进蚁群算法能有效避开危险区域,大幅度降低规划路径的代价,有效提高移动机器人通过规划路径的效率和安全性。     

动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的仿真

动态环境中 ,移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题 .提出了一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法 .该方法采用实数编码和有明确物理意义的适应度函数 ,可以加快实时的运算速度和提高运算精度 .同时 ,该方法充分挖掘了可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力 .计算机仿真表明 ,仿真该控制方法具有良好的动态路径规划能力     

基于嵌入式环境的智能移动机器人跟踪控制

基于自主搭建的履带式移动机器人研究了一个P型迭代学习控制算法,它使移动机器人能够根据位置和速度偏差的大小及方向,实时控制其在运动过程中的变化趋势,以获得合适的学习增益矩阵,达到更好的控制效果.利用设计的P型迭代学习控制算法,对履带式移动机器人的路径规划与路径跟踪实现准确的控制.实验结果表明,迭代学习控制可使履带式移动机器人在路径跟踪控制过程中有更好的稳定性、准确性和快速性.     

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。     

多机器人路径规划中的一种混合算法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,将协同进化算法和改进人工势场法相结合,提出了一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

基于嵌人式环境的智能移动机器人跟踪控制

基于自主搭建的履带式移动机器人研究了 一个P型迭代学习控制算法,它使移动机器人 能够根据位置和速度偏差的大小及方向,实时控制其在运动过程中的变化趋势,以获得合适的学习 增益矩阵,达到更好的控制效果.利用设计的P型迭代学习控制算法,对履带式移动机器人的路径 规划与路径跟踪实现准确的控制.实验结果表明,迭代学习控制可使履带式移动机器人在路径跟踪 控制过程中有更好的稳定性、准确性和快速性.     

基于典型栅格地图的轮式移动机器人路径规划与跟踪

选取典型的家庭房屋平面结构图,通过一系列图像处理方法将其转换为路径规划能够使用的栅格地图。获取栅格地图后,采用概率路线图法对机器人的运行路线进行规划,将规划获取的路径设为机器人的期望路径,并利用纯追踪法对该路径进行跟踪。以自制的三轮全向移动机器人为例,对轨迹跟踪过程进行了计算仿真和实物测试,结果显示本方法可有效完成家用环境的轮式移动机器人路径规划与轨迹跟踪任务。     

基于改进蜘蛛群居算法的移动机器人路径规划方法研究

路径规划是移动机器人研究的重要领域之一,其优劣直接影响行径过程中机器人与周围环境的交互能力。常用的全局路径规划方法容易产生扩大空间时决策速度下降、死锁等问题,蜘蛛群居算法其收敛速度和搜索能力不佳,通过改进邻域搜索,改进全局搜索和婚配半径,来获得更优的收敛速度和搜索能力,迭代寻优时,通过模拟蜘蛛群体运动规律,即依据雌、雄蜘蛛的协作,相互吸引以及婚配过程进行信息交互,最终得到最优解。实验证明:改进蜘蛛群居算法,可以实现对移动机器人的路径规划,提高其搜索能力,避免在路径规划过程中陷入局部最优,相比于蜘蛛群居算法和粒子群算法,该算法优化后的最短路径和实际路径更优。     

多机器人路径规划中的一种混合算法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,将协同进化算法和改进人工势场法相结合,提出了一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法.仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性.     

移动机器人在障碍空间中路径规划的研究

移动机器人的研究主要转向了多智能体动态不可预测环境中的问题求解。体现移动机器人智能化水平的主要指标即其在障碍空间中的路径规划能力。本文将阐述在障碍空间中移动机器人在路径规划领域取得的研究成果,介绍基于模糊控制的避障思想,以及在该思想基础上发展起来的基于遗传算法的路径规划算法和蚁群算法在移动机器人领域中的研究。     

一种移动机器人三维路径规划优化算法

对移动机器人在三维工作环境中障碍物位置和形状已知条件下的全局路径规划问题进行研究.机器人的初始路径取为出发点到目标点的直线路径,引入人工神经网络结构和模拟退火温度定义路径能量函数;根据多面体形障碍物的形状特征设定各边界面不等的模拟退火初始温度,并且对路径点位于障碍物内、外的不同情况建立不同的运动方程;提出一种基于神经网络结构能量函数的路径规划算法及其优化算法,对所提路径规划算法进行仿真研究.研究结果表明,该算法是一种有效的移动机器人三维路径规划算法;算法计算简单,不存在组合爆炸问题;可避免路径规划的某些局部极小值问题;优化算法能够规划出移动机器人最短避障路径,并且可加快路径规划收敛速度.