智能扫地机器人的全覆盖路径规划

全覆盖路径规划是智能扫地机器人重要的功能之一,但是基于单元分解方法的全覆盖路径规划对复杂的凹多边形环境分解过于细碎,规划的路径转弯多、调头多,优化效果常未达到最佳.结合扫地机器人的实际应用,在代价函数中加入了转弯和调头的开销;在单元分解时保留可合并规划的凹区域不再分解;单元内路径优化考虑了相邻区域的统一规划和单元间转移...     

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%。     

变电站智能巡检机器人全局路径规划设计

针对国内变电站智能巡检机器人行走路线的特点,建立半结构化的道路模型。提出将改进的Dijkstra算法与模拟退火算法相结合,应用到变电站智能巡检机器人的全局路径规划中,在数据库技术的基础上采用VC++对上述算法进行软件设计与实现,构建具有全局路径规划功能的电子地图系统。该系统已在变电站的智能巡检机器人系统平台下进行实验并投入使用,现场运行结果证明该方法高效可行。     

差异化及路径综合优化的变电站机器人巡检策略

通过健康状态和重要等级2个维度综合判定变电设备的管控级别,并根据各类设备的管控级别,提出了基于设备优先级的变电站差异化机器人智能巡检模式.在此基础上,为实现巡检路径最优,提出了基于设备优先级及路径规划综合优化的巡检策略;构建了同时考虑设备优先级与巡检路径长度的优化目标函数,并结合遗传算法进行求解;以220 kV变电站机...     

电力线巡检飞行机器人路径规划方法

提出了一种基于改进概率地图法的电力线巡检飞行机器人路径规划方法.首先,在分析概率地图法不足的基础上,利用分支游动原理改进的概率地图,使得概率地图更加完整,减少了碰撞检测的次数,提高了算法的执行效率,有利于路径搜索.其次,将改进的概率地图方法应用于电力线巡检飞行机器人的路径规划中,能够在复杂的环境中找到一条可行的、安全的电力线巡检路径.最后,将路径规划方法与具体电力线巡检任务整合在一起进行仿真实验,仿真结果验证了所提出的路径规划方法的正确性和有效性.     

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.     

一种可升降式变电站室内巡检机器人控制系统设计

针对变电站室内环境复杂,人工巡检强度大,传统巡检方式覆盖范围小、效率低的问题,研究了一种可升降式变电站巡检机器人.首先,根据变电站室内环境和巡检点的位置信息,设计了一种改进Floyd全局路径规划算法以搜索执行巡检任务的最优路径,提升了机器人执行巡检任务的效率.其次,设计了一种基于欧拉数值积分的轨迹跟踪控制算法,提升了机...     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

基于栅格的移动机器人区域分解遍历算法

针对不同类型障碍物提出基于栅格的区域分解方法使移动机器人实现全覆盖遍历.算法包含区域分解、子区域连接和子区域内遍历三部分.区域分解是按照凹型障碍物边缘和工作环境边界将栅格区域分解成若干个子区域.区域内遍历按照障碍物不同类型,对存在凸型障碍物的区域采用内螺旋方法,对于凹型障碍物区域采用梳状遍历方法.子区域之间通过两点法求最短路径,然后按照逆时针方向形成遍历连通图.通过MATLAB对算法进行仿真,结果验证了该算法的可行性和有效性.     

一种基于遗传算法的机器人加工路径规划方法

针对传统机器人加工路径规划采用示教再现方法很难适应复杂变化任务的问题 ,提出了基于遗传算法的路径规划方法 ,研究了遗传算法中的编码方式、交叉算子和变异算子的改进方法 .仿真实验表明 ,采用遗传算法进行机器人加工路径规划是可行的和有效的 .     

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。     

楼梯清洁机器人休息平台路径规划研究

楼梯清洁机器人的工作不仅是楼梯清扫,而且还要完成休息平台的遍历.犁田算法可使楼梯清洁机器人以最短路径覆盖楼梯休息平台,但机器人长方形的壳体不利于转身运动,需要与障碍物留出更多的安全距离,导致清扫覆盖率下降.针对这一问题,该文提出了一种基于犁田算法的改进路径规划,使机器人按"N"字形行走:当机器人遇到障碍物时,旋转一个角...     

基于改进A*算法的燃气微泄漏四足巡检机器人路径规划

针对四足机器人在城市燃气微泄漏巡检中路径规划的需求,提出了一种基于改进A*算法的四足机器人燃气巡检路径获取方法。首先,采用网格法构建了四足机器人的二维工作地图。然后改进A*算法的启发函数,引入了自适应调整策略,让搜索节点减少且路径更不易陷入局部最优。最后从路径长度、平均搜索时间、搜索节点个数三个性能方面进行评估,改进A*算法达到了预期效果。使用Matlab2016b作为仿真软件,仿真结果显示,改进A*算法完成了寻路任务。与经典A*算法相比,改进算法的平均搜索时间降低了52.13%,搜索节点个数减少了30.23%。该算法在尺寸200×200以下地图的路径规划中具有较高的搜索效率。     

机器人路径规划的一种改进蚁群算法

介绍了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法。该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模。搜索过程采用了蚂蚁落入陷阱回退策略和蚂蚁相遇策略,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率。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。     

仿人机器人路径规划研究

针舛仿人机器人机械连杆控制结构的动力学、运动学等特点,建立了25自由度仿人机器人家谱树彤结构,提供了连杆数据列表,分析了步态规划约束、步行倒立摆、奇异位姿控制、落地步态方向控制等特性,构建了行走步态模型,并采用链接图法对环境空间建模,引入种群规模自调整遗传算法实现路径规划。潋仿人机器人NAO为实验平台,采用链接图法进行全局建模,实验表明,改进的遗传算法在仿人机器人路径规划中具有更快的收敛速度与更好的适应性。     

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.     

已知环境下一种高效全覆盖路径规划算法

提出一种基于栅格表示的非结构化环境下移动机器人的高效全覆盖路径规划算法.移动机器人采取内螺旋算法从起始点进行覆盖,当陷入覆盖死角时,采用野火法搜索周边离它最近的未覆盖点,找到后按A*算法规划出一条路径到达新的覆盖起点,直到全部覆盖为止.仿真结果表明该算法的覆盖率达到100％,重复率较其他算法低.而且从理论上进一步证明了...