栅格编码新方法在机器人路径规划中的应用

基于遗传算法的移动机器人路径规划技术,提出了一种新的定长十进制路径编码机制.在对移动机器人的环境进行有效栅格剖分后,将障碍物表示为以栅格为基础的多边形,每个障碍物多边形的顶点对应于栅格线交点的惟一编号;随后将移动机器人的路径编码成以栅格地图上所有多边形有效顶点数之和为定长的十进制编码串,串中非零位上的十进制值对应着规划路径中途经障碍物多边形的顶点,各顶点在串中的顺序对应着其在规划路径中的顺序.所提出的编码方式拥有定长十进制编码机制通用性好的优点,并且基于此编码的遗传算法很容易克服路径规划算法中的障碍陷阱,使得路径规划算法更加简单有效,加快了遗传算法的收敛速度.     

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.     

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。     

基于改进人工势场的水下机器人路径规划

针对传统人工势场法中的局部极小点问题,引入势场栅格对水下机器人的运动环境建模,基于障碍物对每个栅格节点的不同影响构建了改进的人工势场.通过累计水下机器人路径所经过的栅格点的势能与路径本身长度的势能,完成势能累计最小的最优路径的搜索.针对不同的栅格数目环境、多障碍物密集环境及目标点近距离接近障碍物的环境分别进行了规划仿真...     

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.     

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.     

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。     

基于A*算法的驾驶地图路径规划实现

采用高精度地图构建技术还原路况信息,结合A*算法使智能车能够在导航不起作用的情况下按照规划路径进行无障碍行驶.将高精度地图用栅格数据模型表示,在标记为有障碍的栅格模型中,为机器人寻找一条恰当的从起始点到目标点的运动路径,且可以使机器人在运动过程中安全、无碰撞地绕过障碍物.通过在无人驾驶智能车平台上仿真实验表明,这种方法具有形式简单规范、一致性好并容易在计算机中实现的优点.     

基于代价地图的活检路径规划研究

穿刺活检手术作为多种疾病早期诊断最常用的技术之一,需要将一根细长的穿刺针刺入组织以获取组织标本,因此,穿刺路径的安全性和精确性对活检手术准确率和术后恢复至关重要.针对机器人辅助下的穿刺活检手术,本文提出了一种基于代价地图的穿刺路径规划方法.首先,将包含三维规划空间大小、空间中障碍物位置、形状等信息的原始地图作为输入,根据人工势能场理论构建代价地图,以定量评估障碍物以外空间的风险程度.其次,考虑带有斜尖的穿刺针插入组织中产生的实际偏转,采用非完整运动学模型作为穿刺针的偏转预测模型.在模拟解剖结构特征的障碍物环境下,使用代价地图计算可行入刺区域中不碰撞穿刺路径的代价值,并采用模拟退火算法进行优化,获得安全可行的穿刺路径以指导机器人执行的自动穿刺过程.最后,在自制的仿生模型中设计模体实验,分别按照传统直线穿刺路径和本文规划方法得出的安全穿刺路径执行自动穿刺操作.实验表明,按照规划路径进行穿刺的实际穿刺路径与规划路径较为相符,靶点穿刺误差在1.5 mm以内,较传统直线路径穿刺精度提高80%以上,且较临床的靶点穿刺误差(5.5～5.6 mm)有明显降低.实验结果表明该运动规划方法能够为机器人辅助...     

基于遗传算法的汽车式移动机器人路径规划方法

对文题进行了数学描述，提出了一种基于遗传算法的汽车式移动机器人最短距离路径规划新方法，探索了解决非完整系统路径规划问题的新途径．利用经改装的遥控汽车模型进行了路径规划实验，取得了令人满意的实验结果     

动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法个体评价函数.采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作.针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收敛于全局最优.仿真结果表明:该算法能够成功地在动态环境里规划出一条近似最优的路径,算法是有效的     

基于改进人工势场法的移动机器入路径规划

在移动机器人路径规划任务中,针对传统人工势场法中存在的目标不可达问题,提出了一种新的斥力改进函数的设计方法。在原来的斥力函数中加入一个调节因子,并对障碍物的作用范围采用人为分段的方式,有效解决了目标不可达问题,使机器人能够顺利到达目标点。将改进后的人工势场法应用于移动机器人路径规划,并利用M atlab软件进行了仿真实验。实验结果表明,基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法简单、有效。     

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。     

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。     

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...     

基于椭圆建模和NLP算法的移动机器人路径规划研究

针对移动机器人在未知环境中探测和规避障碍物困难等问题,提出一种基于椭圆建模和自然语言处理(nataral language processing,NLP)算法的移动机器人路径规划方法。首先将激光采集的点信息进行分类和最小椭圆包围,建立障碍物的椭圆模型并估算出障碍物的速度。然后采用NLP算法,把移动机器人在未知环境中的路径规划问题,描述成了满足一组非线性约束和目标函数最小的非线性规划问题,从而实现复杂未知环境下机器人的路径规划。最后进行物理与仿真实验,验证了该方法的有效性。     

基于简化可视图的环境建模方法

针对移动机器人全局路径规划中环境地图的构建问题，提出一种基于简化可视图的环境模型建立方法.该建模方法通过剔除环境中对路径规划结果不造成影响的障碍物来简化环境模型的表示.在环境建模期间，利用机器人的起点和目标点以及环境中保留的障碍物建立一种可视边的数量足够少的简化可视图，简化可视图中的可视边即为移动机器人的可行路径.根据简化可视图建立的环境地图提高了后续移动机器人路径规划算法的执行效率.仿真结果表明该建模方法简单且有效.