一种改进工业自动导引车路径规划算法

为了解决当前工业自动导引车(automated guided vehicle,AGV)栅格地图下路径规划算法存在路径转弯较多、弯曲度较大、搜路时间较长且距离障碍物近等问题,基于A?算法提出了一种改进路径规划算法.首先,通过在全局地图中设置路径关键节点,生成关键点拓扑地图,并利用Floyd算法进行最短路径规划,输出路径节点集合;其次,利用A?算法对集合中相邻节点进行路径规划,并将生成的路径进行拼接;最后,通过引入贝塞尔曲线对拼接路径进行平滑处理,以获取全局路径.实验结果表明:本文算法规划的路径转弯更少、弯曲度更小、搜索时间更短且能完全避开障碍物行走,更符合工业AGV的应用环境.     

面向移动机器人的拓扑地图自动生成

提出了一种在区域内自动提取拓扑地图的混合算法.该算法通过定义拓扑点和线.在对已知环境定位的基础上,利用腐蚀法计算出所知环境的骨骼路径,应用区别算法区分出各个组成路径的拓扑点的属性值.考虑到在单独使用腐蚀法的情况下,无法准确地得到机器人路径规划所需的关键驻点位置及方向等信息,提出了一种改进的图像骨骼化混合算法,并提出了实现完整拓扑地图的约束方法,对传统的路径规划方法做出了改进.仿真实验表明,该方法生成的拓扑地图克服了传统算法中的缺点,得到了较好的结果.     

仿鼠脑海马的机器人地图构建与路径规划方法

针对移动机器人在非结构化环境下的导航任务,根据哺乳动物海马体空间细胞的认知机理,提出了一种仿鼠脑海马的机器人情景认知地图构建及路径规划方法.在机器人情景记忆建模过程中集成位置细胞与网格细胞神经元活动机制,建立机器人空间环境情景认知地图,采取状态神经元集合序列全局路径规划策略,在记忆空间以自我为参考,通过事件再配置预测并规划最优情景轨迹.实验结果表明:该方法能够生成精确的情景认知地图,并且基于目标导航能够规划一条最佳路径.     

面向板材渐进成形工艺的单元路径生成

针对板材渐进成形工艺成形时间长的问题,提出一种基于单元的成形路径生成方法.首先,分析适用于渐进成形工艺的单元路径规划原则;然后,对数据模型进行分层计算得到一系列等高线刀位点轮廓,建立每层轮廓内的环之间的拓扑关系(C-Net结构),以及每层轮廓之间的拓扑关系(Z-C-Net结构);最后,结合单元路径规划原则,从Z-C-Net结构中提取出单元序列,并对各个单元实施合适的子路径规划,以及子路径之间实施合理的连接,使成形路径最短.实例计算结果表明:应用单元路径规划与等高线路径规划相比,可节约22.5%的成形时间.     

基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航

针对稀疏点云地图用于自主导航任务的信息不充分问题,融合情景经验实现环境认知,提出一种基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航系统,获取全局最优路径,提高机器人导航精度.构建点云地图来保存环境显著路标.受人类基于情景经验方式导航启发,模拟经验积累过程,构建封装了场景感知、位姿信息和事件转移集的情景经验地图,实现机器人对环境在拓扑关系上的理解.结合环境稀疏点云地图定位机器人,根据情景经验地图规划路径与控制机器人行为.实验结果表明:该导航系统能够根据不同的导航任务规划出全局最优路径,并且具有较高的导航精度.     

基于分层代价地图的光伏电站清扫机器人导航方法

为更好地解决光伏电站清扫机器人工作时因缺少有效边界检测导致的跌落问题,并满足全覆盖清扫工作的需求,提出一种基于分层代价地图的导航方法.在传统分层代价地图的图层上,根据对光伏电站清扫机器人工作环境的分析,增加光伏阵列边界图层,建立清扫区域,使机器人工作空间约束在光伏阵列内;采用弓字形清扫路径和多点巡航清扫策略相结合的导航...     

使用三维栅格地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题,研究了使用三维栅格地图的路径规划算法.该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图;扩展了D*算法使之考虑机器人的尺寸,检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞,生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹,保证运动过程中机器人自身及物体的安全.实验结果表明:该算法不需要对地图具有先验认识,并且考虑了机器人的实际尺寸,具有较强的可靠性和实用性,已经在真实环境中进行了实验.     

基于混合密度的改进逆向D*算法在机器人未知环境导航中的应用

智能机器人在现代社会中应用越来越广泛。未知环境中移动机器人只具有较少的先验知识,其导航涉及对环境的认知,对导航决策的优化,还有知识的表示与获取等方面。在未知环境下运行,需要合理的解决环境建模和全局规划所必需的大计算量与智能机器人实时控制之间的矛盾。为了提高路径规划效率,本文进行了逆向D*路径规划算法[1]的分析和改进。利用激光测距仪LMS511感知复杂环境信息,建立实时局部栅格地图。采用改进的逆向D*算法,以滚动方式规划出中间目标节点到达当前位置的局部路径。机器人沿着局部路径行驶到这个中间目标节点后,再搜索下一个中间目标节点,滚动进行规划。直至机器人达到最终目标节点。在未到达中间目标节点的移动过程中遇到未知动态障碍机器人会实时重新规划,实现未知环境的自主安全运动。用C++在VS2010上测试算法并实际应用到机器人的实地测试。结果统计分析表明该方法具有可行性、有效性和实时性,规划效率明显提升。     

参数曲面三角网格生成的改进波前法

为了消除基于波前法的有限元三角网格算法在参数曲面网格剖分过程中单元形状映射畸变的问题,结合直接法和映射法各自的优点,提出了一种新的三角网格生成算法,即:对当前节点进行剖分,并在三维空间直接产生新节点且进行节点的合法性判断,再将物理网格映射到参数空间形成参数域网格;对相邻波前段形成的角度进行剖分,依据角度大小生成个数不等的单元,通过优先剖分锐角节点使波前段始终构成钝角多边形。经剖分算例表明:所提算法减少了节点合法性判断内容和判断次数,避免了重复剖分,取消了剖分结束算法,提高了网格剖分效率,生成了高质量的三角网格;仅需对网格排列情况的直观分析,便可定性判断三维曲面的空间曲率变化。该算法对叶片加工中振动分析、精密加工研究等具有指导意义。     

基于保留区域的分布式多机器人路径规划

针对多机器人路径规划算法多采用集中式规划,生成的机器人路径之间高度耦合,机器人发生故障时或者路径的时间序列被打乱时须要重新规划,导致执行效率较低的问题,提出了一种基于保留区域的分布式多机器人路径规划算法.采用分布式的规划架构,单个机器人在强连通有向图的环境中单独规划路径,中央模块采用保留区域的方法协调机器人之间的路径.该算法解决了规划路径之间高度耦合的问题,并且实验证明该算法还具有求解快速、规划成功率高、执行过程鲁棒性好等优点.     

基于机器人操作系统的移动机器人激光导航系统

为了验证激光导航的先进性及机器人操作系统(robot operating system,ROS)的便捷性,进一步对机器人导航机理进行研究,提出了改进粒子滤波算法及改进A*路径规划,分别应用于地图构建和路径规划,并搭建了基于ROS平台的移动机器人导航试验平台,该平台具有低成本、高性能的特点。试验平台由上位机和移动机器人组成,上位机实现对机器人的控制,移动机器人配置有工控机和激光传感器,机器人通过激光传感器采集环境信息,为实现即时定位及地图构建功能提供数据支撑。研究并构建基于ROS的地图构建和自主导航功能包并通过实际环境进行试验验证。试验结果表明:构建功能包可用于机器人的激光导航中,该激光导航系统的可行且具有一定的稳定性与可靠性。     

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。     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

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.     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

动态环境下智能轮椅的路径规划与导航

针对智能轮椅应用的动态环境,提出了一种自主规划和导航算法.采用分层递阶体系结构,设计了基于地图匹配的自定位方法,将路径全局预规划和在线重规划相结合,获得动态环境下导航的次优路径,并且设计了基于局部观测地图的行为控制与行为选择算法.智能轮椅样机的实验结果表明,所提出的方法在动态环境下具有较好的路径优化特性和安全性.     

基于GIS地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划实现条件的限制,提出基于GIS (geographic information system)地图的移动机器人路径规划.该方法应用改进A*算法,较好地实现了移动机器人的最优路径规划.在任意给定的地图中,只要确定了机器人的起点和终点,就可以找到该机器人在实际工作环境中符合需求的路径规划轨迹.应用VC++编程进行实验,证明了该方法的有效性.     

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.     

基于多优化快速扩展随机树算法的足球机器人路径规划

研究RoboCup比赛未知环境中足球机器人的路径规划问题。提出一种多优化设计快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的足球机器人路径规划算法,解决了足球机器人在路径规划中存在的速度慢、效果差的问题。依据基本RRT算法原理,针对其随机性强、收敛速度慢以及路径平滑效果差的缺点,提出了随机采样点处增加引力分量、多步扩展逼近目标点以及冗余节点的剪裁与路径平滑等优化方式。在不同障碍物地图中的仿真实验表明,优化的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%～30%,采样点数量减少45%～65%。最终将优化算法移植到SimRobot仿真平台,结果表明多优化设计RRT算法在未知环境中具备良好的实时性和鲁棒性,能够满足机器人在赛场上的路径规划要求。