动态环境下利用Kinect的移动机器人增强路径规划

将最新的体感器Kinect用于实时感知动态环境中的障碍物和地形,辅助机器人在复杂动态环境中实现有效的路径规划任务。通过Kinect体感器产生的RGB图像和3D图像,来实时探测获取移动机器人的周边动态环境;同时利用基于遗传信赖域算法优化的改进人工势场的路径规划算法,解决了传统人工势场法中局部极小点以及目标不可达问题,并能有效提高算法的实时性,实现机器人在动态环境下优化的实时路径规划任务。最后建立实验系统,验证了所研究方法的有效性。     

基于模糊人工势场的移动机器人路径规划

针对在传统的人工势场法中对机器人进行路径规划时,容易产生局部极小点问题,提出了一种模糊人工势场方法.对排斥力函数作了改进,引入了障碍物对机器人影响大小的斥力增益系数,通过构建的模糊系统,动态地调节斥力增益系数,从而有效地克服了局部极小点问题.仿真结果表明,该方法具有较强的环境适应能力,能够快速有效地规划出一条光滑的路径.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

本文通过对传统人工势场法（AFP）的分析,针对其不足之处,在斥力场函数中,通过引入机器人和目标之间相对距离的方法,使得移动机器人能够到达指定目标点.通过仿真实验验证,这种方法是可行的,可以有效的弥补传统人工势场法的不足.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

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Matlab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.     

复杂环境中移动机器人路径规划

分析了传统人工势场法存在的缺陷,提出一种沿斥力场等势线环绕障碍物避障的移动机器人路径规划算法.仿真实验结果表明:该算法在复杂环境中路径规划方面能够获得较好的效果.     

对抗环境下足球机器人路径规划

在RoboCup中型组足球机器人比赛环境下,实现机器人实时、有效的路径规划是赢得比赛的重要前提.充分考虑到足球机器人比赛中实时性和对抗性的特点,采用具有实时性优势的人工势场法,并综合考虑障碍物、目标点以及机器人之间相对位置和相对速度的关系,提出一种相对威胁系数的概念.该系数能够反映比赛中双方机器人实际对抗的强弱程度.将相对威胁系数应用到传统的人工势场中,形成一种新的改进型人工势场法,较好地解决了对抗环境下机器人路径规划中一些实时性、有效性的问题.仿真实验验证了所提出算法在足球机器人比赛系统中具有可行性.将该算法应用于交龙足球机器人上,在实际比赛中取得了较好的成绩.     

基于人工势场的机器人动态路径规划新方法

针对传统机器人路径规划方法仅考虑静态环境的问题,建立了一种基于人工势场的移动机器人动态路径规划新方法.移动机器人运动环境通常是复杂多变的,在动态环境下,目标点、障碍物可能都是运动的,另外,存在运动轨迹未知的随机障碍物等,针对移动环境的动态情况,在传统人工势场法相对位置势场的基础上引入相对速度势场,充分利用量子粒子群算法,对引力势场和斥力势场的增益系数进行一定的优化.以量子粒子群的优化算法进行快速全局搜索,结合人工势场操作,对引力场和斥力场增益系数进行优化,该方法易于实时快速地对机器人进行控制.仿真结果表明,基于量子粒子群算法的人工势场法的路径规划模型能够得到平滑、安全的路径,具有较高的性能.该方法可以有效地实现机器人的动态路径规划.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

为解决传统人工势场法存在局部极小值问题而导致路径规划失败问题,提出了基于改进人工势场的角度偏移法,使机器人迅速逃离局部极小值点,成功规划出一条平滑无碰撞路径.仿真实验证明了该方法规划的有效性.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

为解决传统人工势场法存在局部极小值问题而导致路径规划失败问题,提出了基于改进人工势场的角度偏移法,使机器人迅速逃离局部极小值点,成功规划出一条平滑无碰撞路径。仿真实验证明了该方法规划的有效性。     

基于人工势场法的移动机器人局部路径规划

在有障碍物的环境中进行局部路径规划时,传统的人工势场法存在局部极小点问题,导致移动机器人徘徊不前,无法到达目标点。为解决局部极小点问题提出了基于人工势场法的左转势场法和虚拟目标点法。左转势场法将处于局部极小点的移动机器人强制转向,跳出局部极小点;虚拟目标点法是当移动机器人处于局部极小点时在合适位置设置虚拟目标点,忽略目标点和障碍物对移动机器人的作用,使移动机器人转向,跳出局部极小点。经Matlab仿真证明,这两种方法均能绕开局部极小点,顺利到达目标点。     

动态环境下基于行为动力学的移动机器人路径规划

通过非线性微分方程描述的移动机器人各种行为模式的演变,模拟人类路径规划方式,应用行为动力学方法对动态环境下移动机器人路径规划问题进行了研究。首先,确定了路径规划的行为变量和行为模式,构建了机器人的航向角动力学模型与速度动力学模型,并分析了不稳定不动点,以及给出相应的解决方法;其次,为了得到更好的规划路径,采用竞争模型进行行为模式权值的自适应调节;最后的仿真结果表明模型是正确的,以及权值调节是有效的。     

基于混沌人工势场法的机器人路径规划

本文以人工势场法为基础,提出了一种基于混沌人工势场法的机器人路径规划方法,该方法解决了传统人工势场法存在局部最优点问题、在相近障碍物间不能发现路径、在障碍物前震荡、在狭窄通道中摆动等缺陷。仿真试验表明,该方法能有效的实现机器人路径规划。     

复杂环境下移动机器人路径规划算法

对复杂环境下移动机器人全局和局部路径规划问题进行研究,提出一种全局-局部混合模式的路径规划方法.首先,对全局运动空间进行建模,运用全局模式规划一条从起点到终点的全局路径;然后,针对空间中影响机器人运动的移动物体,通过位置、速度分析碰撞的可能性,从而进行局部路径规划;最后,基于MATLAB仿真平台,将文中方法与经典人工势场法、改进人工势场法进行对比实验.实验结果表明:文中方法在机器人路径规划任务中的总时长和总长度均优于其他两种方法.     

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。     

基于多行为融合的移动机器人路径规划方法

针对现有的移动机器人路径规划方法中存在的局部极小问题,提出了一种基于多行为融合的路径规划方法. 该方法定义3种机器人的基本行为并通过各行为间的切换完成路径规划任务. 其中,逃离局部极小行为利用尝试原则判断机器人是否落入局部极小陷阱,之后使用角度补偿原则逃离使机器人陷入局部极小陷阱的障碍物. 仿真结果和基于真实机器人平台的实验结果均证明本文方法较已有方法更具有可靠性以及适应性.      

移动机器人路径规划安全A*算法

针对移动机器人路径规划时安全性不高的问题,提出一种路径规划安全A^*算法.首先,通过扩展搜索邻域,减小路径转角角度,避免不必要的折角;然后,在启发式函数中引入新的评价指标,增加移动机器人与障碍物的距离.最后,提出安全性指数S,对路径安全性进行量化.通过MATLAB软件进行仿真对比,仿真结果表明:文中算法的路径质量和安全性更佳.     

遗传算法在机器人路径规划中的研究综述

遗传算法(genetic algorithm, GA)是一种在机器人路径规划中应用最广泛的智能算法。近年来,机器人路径规划问题是各行业实践应用的热点问题。在分析GA优缺点的基础上,对GA在机器人路径规划应用领域进行深入调查,论述了现阶段国内外各领域发展现状,并阐述了现阶段存在的技术难点。最后对GA在机器人路径规划的发展趋势进行了展望。     

基于遗传势场法的足球机器人路径规划

以足球机器人系统为研究背景,采用了人工势场法和遗传算法相结合的方法,实现了足球机器人路径规划.首先根据势场原理设计可调参数的势场函数,再规划出已知环境下可调参数的势场函数,然后设计遗传算法中的相关适应值函数,最后用遗传算法优化势场函数中的参数,得到遗传势场法.同时利用C++编程实现遗传势场法的仿真平台,并在该平台上进行仿真实验,结果表明,遗传势场法具有避障以及适于在实时环境中使用的优点,在解决实际路径规划问题中是行之有效的.