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.     

基于机器人避障问题的数学模型

研究了移动机器人避障最短路径和最短时间路径问题。根据路障的具体位置和大小确定出机器人可行路径。针对每条可行路径求出其上的最短路径。由于机器人不可折线行走,紧靠着障碍物朝向目标点行走,且只在障碍物的拐角处以弧线行走,这样的以直线和弧线的交替行走的路径即为最短路径。     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

全方位移动避障实时轨迹控制算法的研究

针对机器人避障轨迹控制过程中存在的路径优化以及如何躲避大障碍物或者是多障碍物的情况,本文提出一种基于狄克斯特拉算法与贝塞尔曲线的机器人移动避障实时控制改进算法,该算法引入机器人与目标终点路径的速度分量,采用狄克斯特拉算法进行移动轨迹路径优化,进而采用贝赛尔曲线修订优化路径,以此满足动态约束条件.仿真结果表明:相对于改进人工势场算法,本文构建的改进算法使得机器人移动时间缩短,机器人避障运动规划明显改善,具有较强的鲁棒性.     

移动机器人避障运动关键技术分析

随着自动化技术的进步和科技的发展,移动机器人技术越来越受到人们的重视。机器人避障和路径规划是机器人技术研究的重点。机器人避障运动首先利用单一或多个传感器搜集的外部环境信息,感知规划路线上可能存在的动态或静态障碍物,进而利用相应的避障算法,实时对目标轨迹进行调整,最终躲避障碍物,实现路径的合理规划。     

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.     

机器人避障行走最优路径的MATLAB求解

本文主要研究在一个存在十二个障碍物(要求目标点与障碍物的距离至少超过10个单位)的区域中,机器人如何寻找最短路径和最短时间路径的问题,利用Matlab软件强大的计算和绘图功能,对机器人避障行走路线的最短路径和最短时间路径分别给出了两种不求解方法。     

割草机器人避障控制

针对以往割草机器人避障行为控制方法中存在避障路径不易跟踪以及对各类障碍物适应性较差等缺点,提出了基于测距传感器及模糊控制技术的割草机器人避障控制方法,并规划出易于路径跟踪的走折线运行方式．给出了传感器的布置,以超声波传感器测得的机器人左前方障碍物距离和右前方障碍物距离之差以及正前方障碍物距离作为模糊控制器的输入,而以小车方向角作为控制器输出,四周布置的红外传感器用于提高割草机器人在避障过程中的安全性．避障试验结果表明：该控制方法可行并具有灵活性和鲁棒性等优点,可通过改变控制器输入输出论域及折线段长度来设置避障过程中机器人与障碍物间的距离;所布置的传感器能够适应避障的需求．     

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。     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法．该算法首先建立机器人工作空间障碍物顶点模型,根据障碍物顶点信息构造一个移动机器人从始点到终点的无碰距离函数,然后用改进的粒子群算法对此路径进行优化, 得到全局最优路径．     

移动机器人路径规划策略

该文主要研究如何确保移动机器人在散布障碍的未知环境中无碰运动的问题。基于范围传感器模型,按照可供选择的方向是有限个还是无穷多,分别给出了方向离散化、方向优化两种路径规划策略。采用这两种策略的机器人可以获得运动步长确定情况下合适的可行运动方向,顺利到达目标。仿真结果验证了其有效性。     

多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

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.     

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。     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

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.     

未知环境下移动机器人实时路径规划

主要讨论了在不确定环境下移动机器人运动路径的在线规划算法.在此方法中,预定目标被定为吸引子,而障碍物被定为排斥子,路径规划问题就被转换为应用牛顿定理进行迭代计算的问题.这种算法计算简便,实时性强,能自动地适应工作环境中障碍物和目标的位置变化和随机出现,使机器人准确避开障碍,安全到达目的地.     

机器人路径规划的元胞自动机算法

采用Moore型邻居规则建立机器人路径规划的元胞自动机模型和演化规则,通过对移动机器人的路径进行演化,讨论了周围环境已知情况下的移动机器人元胞自动机路径规划问题。在演化规则中增加危险度检测,使得机器人能够避免碰撞和穿越障碍,仿真实验结果表明,利用元胞自动机可以实现复杂环境的机器人路径搜索,避免死锁和碰撞,达到快速的最优路径。