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。     

基于B样条算法的智能车辆局部避障路径规划

为保证智能车辆合理局部避障,基于B样条算法对局部避障路径规划问题进行了研究。通过建立纵向模型确定防撞约束条件,并结合车辆动力学约束、TTC碰撞时间等条件对传统B样条算法进行改进,进而得到控制点位置,规划出不同工况下的避障路径。运用CarSim与Matlab建立联合仿真平台,对规划路径进行仿真验证,结果表明规划路径安全平滑,能够有效躲避障碍物,满足横向稳定要求。     

自主车辆路径规划算法研究

在自主车辆的路径规划是否经过特定点的两种实际情况下,提出了不同的解决方案。当车辆不需要经过特定点时,引入A*算法,较传统算法将启发函数改为欧几里得函数(Euclidean Distance),并引入一个权值以降低启发函数的权重。当车辆需要经过特定点时,应用Hopfield神经网络思想优化算法,以达到理想的路径规划。仿真实验表明,改进后的算法使得路径规划寻优得到明显提高,并验证了算法的有效性。     

基于多智能体的自主驾驶车辆仿真调试系统

自主驾驶车辆系统是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统 .为方便对系统进行调试和分析 ,设计和开发了该系统的可视化仿真调试系统 .实验结果表明了该系统的有效性 .     

基于Web的自主式移动机器人的调试仿真环境

提出了一种采用浏览器／服务端和客户端／服务端混合结构的机器人调试与仿真环境。该环境部分采用了网页技术，适用于调试和仿真多智能主体系统结构的自主移动机器人．在介绍其组成结构的基础上，详细分析了自主移动机器人调试和仿真的结构，讨论了在实时在线监控、离线数据回放、模拟仿真、真实数据仿真等几种情况下的工作模式及作用．实验结果表明，该调试仿真环境能有效地对自主移动机器人进行监控、跟踪、记录、调试、仿真，在实际项目开发中提高了系统的开发效率，缩短了开发周期．     

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．     

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。     

避免路径规划NA算法局部极小值的仿真试验

针对已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题 ,提出利用神经网络路径规划算法进行路径规划。为解决神经网络路径规划算法的局部极小值问题 ,提出针对障碍物的形状设定各条边的模拟退火初始温度。采用此方法仿真试验的结果表明 ,该方法能够避免某些局部极小值情况 ,规划的无碰路径达到了最短无碰路径     

基于视觉反馈的自主式移动机器人路径规划方法

对自主式移动机器人，通过立体视觉方法得到环境的深度信息，并反馈控制机器人的运动。文中提出了一种基于自由门１－ｄｏｏｒ和ｔ－ｄｏｏｒ进行机器人路径规划的方法，讨论了该方法的可行性，并分析了通常情况下机器人运动可能遇到的几种情况。     

基于实时滚动亚目标的遥控移动机器人局部路径规划方法

在机器人前部一定范围内虚拟出8个亚目标,采集前部8个超声波传感器数据,根据工作场所障碍物分布情况,分析指定范围内有无障碍物,结合机器人航向偏离目标的角度,选择最佳亚目标.若机器人航向在一个规定的小角度范围内对准目标且机器人正前方无障碍物,机器人作直线运动;其他情况下,机器人以圆弧接近最佳亚目标.在运动过程中,最佳亚目标滚动更新,运动轨迹随之变化.该方法克服了机器人避障时速度慢的缺点,避障流畅,路径平滑且能以较短路径接近目标,实用快捷.     

基于VR的冗余度机器人轨迹规划及仿真系统

研究了茯于VR的冗余度机器人轨迹规划仿真系统技术,首先讨论了面向机器人的VR系统的基本构成,其次研究了冗余度机器人机械手的VR建模技术,分析了虚拟模型的轨迹规划算法,最后进行了基于VR的冗余度机器人操作机轨迹规划的仿真研究。     

地面自主移动平台信息融合与路径规划系统

由于战术任务的多重性，以及作战环境与条件的复杂性，要求智能化地面兵器装备机动载体－地面自主移动平台须具有良好的机动特性和基于多传感器信息融合，规划的智能特生，该文介绍地面自主移动平台的核心环节－信息融合与路径规划系统的基本结构，以及平台总体联调中有关该系统的一些典型实验，结果表明，该系统在适应各类实际路况，环境等方面，具有良好的性能。     

递相祖述复先谁——李退溪所捍卫的朱子义利说

根据传统快速搜索随机树算法(rapidly random-exploring trees,简称RRT)搜索速度快、所需时间短,但随机性大以及约束不足等特点,建立了直道和弯道的期望路径模型,采用高斯分布描述随机采样点,并引入启发式搜索机制,改进RRT算法.与原算法仿真对比,结果表明：改进算法所规划的路径质量显著提高,规划时间缩短一倍.同时,在Prescan软件中搭建直道和弯道仿真场景,跟随规划路径,结果表明：改进后RRT算法所得路径具有很好的跟随效果,且侧向加速度在车辆稳定性要求范围内,说明采用改进后的RRT算法进行汽车局部路径规划可行实用.     

一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

基于可解空间法的视景路径规划仿真系统设计

提出一种新的可解空间粒子群寻路算法,并实现Vega Prime(VP)三维视景路径规划仿真系统。算法假设初始化的每个粒子都是一个潜在的可行解,都可到达终点。每个粒子在迭代的过程中不断更新位置,并记录下它们所经过的路径点的个数;迭代结束后,找出到达终点的粒子中路径点个数最少的粒子,将该粒子每次迭代时所经过的最优位置作为寻路路线。同时在VP大地图场景中,为矩形障碍物添加一个圆形的坡度,较好地解决了算法易陷入局部最优解的缺陷。该仿真系统的正确运行验证了算法的有效性及系统的实用性。     

无人飞行器延时航迹规划方法

编队飞行中无人飞行器由于战场态势改变等原因常常需要延迟打击目标。在定高飞行模式下,提出了基于分层规划的延时航迹规划方法,首先基于最小风险值选择最佳延时机动区域,然后采用基于解析法的延时航迹规划算法,生成满足延迟时间和飞行约束条件要求的延时机动航迹。通过分析计算各个航迹段附近区域的风险值,确定了无人飞行器延时机动的安全飞行区域;基于解析法提出徘徊延时航迹的规划算法,并用该算法生成满足飞抵时间延迟量要求的延时航迹。仿真结果显示,徘徊延时航迹规划算法能够高效准确地规划出需要的延时航迹,规划总时间在规定的时间范围内,较好地满足了无人飞行器需要延时飞行的时间要求。     

六自由度弹道仿真航路规划评价方法

针对飞行器航路规划评价方法单一、缺乏合理性与动态特性验证等问题,提出了基于六自由度弹道仿真的航路规划评价方法.分析了影响航路评价的几种因素,并建立起基于Simulink的六自由度弹道模型.将已规划航路输入六自由度弹道模型中,通过仿真得到飞行器沿航路飞行时的各飞行参数实际响应,从动态角度分析已规划航路的合理性,以更加接近真实情况的仿真手段实现对规划效果的全面评价.仿真结果表明,该评价方法可以实现对规划航路动态特性的验证.     

基于遗传算法的水下机器人大范围路径规划

智能水下机器人（AUV）研究领域中的一个重要问题是全局路径规划，它的目标是在已知障碍物的环境中寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径。提出一种分层遗传算法来解决大范围海洋环境下AUV的路径规划问题。详细介绍了算法的实现，并进行了仿真实验，仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于航海雷达的水面无人艇局部路径规划

要：
设计了一种基于航海雷达图像处理的规划方法,以处理水面无人艇的局部路径规划问题.利用边缘保持的去噪平滑算法和自适应阈值法对航海雷达的原始图像进行处理并建立了环境模型,采用距离寻优的Dijkstra算法搜索最佳路径,将所提出的算法经海上和湖上实验加以验证.结果表明,所得规划结果良好,搜索的路径距离较短、搜索速度较快并满足实验要求. 关键词：
水面无人艇; 航海雷达; 图像处理; Dijkstra算法; 局部路径规划 中图分类号： TP 391
文献标志码： A