基于速度障碍和行为动力学的动态路径规划

针对基本行为动力学在解决多机器人动态路径规划中存在的问题,充分考虑运动障碍物和其他机器人的速度信息,利用速度障碍为机器人规划了避障和避碰区域.根据路径规划的要求,利用行为动力学设计了奔向目标行为、避障行为和避碰行为3个基本行为,并提出利用粒子群优化方法对基本行为进行融合.利用Matlab对所提出的算法进行仿真,结果表明利用速度障碍、行为动力学和粒子群相结合的方法可以实现多机器人系统的动态路径规划,且方法简单,路径光滑.     

基于激光雷达的移动机器人实时避障策略

以激光雷达为主要传感器, 对移动机器人设计一种实时避障算法. 该算法考虑到机器人的非完整约束, 利用基于圆弧轨迹的局部路径规划和控制使之能够以平滑的路径逼近目标位置. 采用增强学习的方法来优化机器人的避障行为, 利用激光雷达提供的报警信息形成刺激-反应式行为, 实现了动态环境下避障行为, 具有良好的实时反应能力. 该控制算法采用分布式软件设计方法, 各功能模块异步运行, 较好地实现了局部规划与全局导航目标的结合. 该策略针对移动机器人MORCS在未知环境下实现了实时、有效避障, 动作稳定流畅, 轨迹平滑, 具有良好的效果.     

基于多目标优化的移动机器人避障算法

针对移动机器人自主导航过程中由于过多寻求当前时刻最优路径或最优解而产生死锁或震荡现象,提出了一种动态变化权重的移动机器人行为融合避障算法.该算法利用多目标优化方法获得移动机器人最有效解,并把指定目标的移动机器人避障导航过程分解为3个子行为避障系统.通过动态改变子行为函数的权重和优先级,实时获得当前时刻最满意路径或最有效路径.实验结果表明,该算法可在确保避障过程鲁棒性前提下,有效地改善避障导航的安全性和平滑性。     

基于极限环导航方法的移动机器人动态避障路径规划

结合最小二乘法方法,提出一种新的极限环导航方法。它可以在诸如机器人足球比赛等高度动态环境中,为自主移动机器人进行很好地实时路径规划。首先运用最小二乘法方法得到赛球运动的直线轨迹模型,参照此模型构建出描述赛球运动趋势的椭圆极限环,然后从机器人位置向椭圆作切线,机器人以椭圆上的切点作为路径跟踪的目标点奔向椭圆;通过改变椭圆极限环的半径获得动态路径规划,最终完成目标拦截行为。这种方法将机器人直接奔向赛球的走行方式,改变为奔向赛球运动区域的走行方式;使得机器人在快速到达目标的同时具有很平滑的避障能力。仿真和试验都表明了这种方法在机器人足球比赛中的应用价值。     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

微小型LTA飞行机器人主动避障控制研究

采用基于行为的研究方法，设计了一种基于电机神经元网络的微小型LTA飞行机器人主动避障控制方法。该方法通过电机神经元网络选取飞行机器人的飞行动作，采用增强式学习方法对飞行结果作出评判，利用评判结果在线修改网络权值，从而实现微小型LTA飞行机器人在未知、动态环境中的主动避障。飞行机器人的仿真运行分析，验证了该方法的有效性。     

基于Motor Schema的移动机器人反应式导航

针对移动机器人的导航问题,采用基于Motor Schema的结构,设计了三种基本行为：趋向目标行为,避障行为和随机扰动行为.通过调整机器人几种行为的控制参数,实现了不同条件下的机器人安全导航.仿真实验结果验证了所提方法的可行性与有效性.     

室内动态环境下的移动机器人自主避障策略

针对室内未知动态环境移动机器人自主避障问题,提出一种融合动态障碍物方向判断策略及子目标点更新策略的自适应模糊神经网络优化避障算法,并依据该算法设计移动机器人避障控制系统。首先,分析移动机器人的运动模型,获取机器人的目标角度;然后由超声波传感器获取障碍物距离信息,由障碍物距离信息判断动态障碍物运动方向并更新子目标点;最后利用自适应模糊神经推理系统实时输出机器人的转向角与速度,实现对机器人转向角的控制,使机器人能够无碰撞地到达目标点。研究结果表明:本文提出的算法能够使移动机器人在未知动态环境下识别障碍物、判断动态障碍物的运动方向以实现自主避障;相对于无子目标点更新策略,移动机器人平均移动速度提高11.75%,验证了所提算法的有效性。     

基于蚂蚁导航的未知环境下机器人路径滚动规划算法简

研究了一种栅格法环境建模下机器人路径滚动规划新方法.在未知环境内机器人根据视野域栅格环境与目标点信息,基于蚁群算法巧妙规划出局部导航优化路径.机器人沿着导航路径按照一定的步长前进一步,并重新动态规划出新的导航路径.机器人始终沿着较优化导航路径前进,机器人路径不断动态修改,当目标点在视野域范围内时直接规划出局部优化路径并直接到达目标点.该方法克服了传统子目标映射的复杂度高和智能化程度低等问题,仿真实验验证了本文方法的有效性.     

基于蚂蚁导航的未知环境下机器人路径滚动规划算法

研究了一种栅格法环境建模下机器人路径滚动规划新方法.在未知环境内机器人根据视野域栅格环境与目标点信息,基于蚁群算法巧妙规划出局部导航优化路径.机器人沿着导航路径按照一定的步长前进一步,并重新动态规划出新的导航路径.机器人始终沿着较优化导航路径前进,机器人路径不断动态修改,当目标点在视野域范围内时直接规划出局部优化路径并直接到达目标点.该方法克服了传统子目标映射的复杂度高和智能化程度低等问题,仿真实验验证了本文方法的有效性.