基于动态规划思想的多机器人路径规划

该文围绕着一个机器人巡逻街道小区的仿真环境，讨论了多机器人路径规划中的路由优化问题。在解决这些问题的过程中，充分考虑到多机器人系统的动态特征，将运筹学中动态规划的思想和Dijkstra算法及其相关图论知识引入到机器人的路径规划求解中。不仅降低了问题的复杂度，并且得到了问题的解决方案。     

基于自学习可见图的机器人路径规划

针对未知环境下的机器人路径规划问题 ,提出了一种基于自学习可见图与局部最优的路径规划算法 .在这种算法中 ,采用自学习可见图来表示环境 ,并在路径规划的过程中逐步建立自学习可见图 .在避障上设计一个局部最优算法并提出了一种局部路径规划算法 .实验表明 :该方法规划速度快 ,并且能规划出局部最优的路径 ,满足未知环境下机器人路径规划的要求 .     

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。     

Voronoi图在足球机器人规划中的应用研究

Voronoi图是计算几何的一个重要分支,它在计算几何理论和应用中发挥着重要作用。在Voronoi图已有的理论基础之上,利用Voronoi图的几何特性分析并解决足球机器人的任务规划问题。     

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.     

遗传算法在SCARA机器人最优路径规划中的应用

SCARA型装配机器人的全局路径规划是一种典型的机器人路径规划问题。本文分析了此问题自身的特性，将其转化为TSP问题，采用遗传算法优化了选择、交叉、变异等遗传算法操作及其相关参数，获得了一种性能良好的全局路径规划算法。仿真与实验表明，此算法可以在较短时间内求得最优解或准最优解。     

多目标遗传算法在机器人路径规划中的应用

针对具有多个优化目标的机器人全局路径规划问题,提出一种改进的多目标优化遗传算法。在初始群体的生成中,采用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略,以加快收敛速度;在遗传算子的设计中,引入删除、修复和平滑算子,以提高算法的搜索效率;在选择算子中。加入避免外部存储器中出现相同个体的机制,以防止早熟收敛。仿真结果表明：该文算法运行一次能够有效地产生一组近似Pareto最优路径解。     

浮雕造型机器人运动规划

本文论述了一种结构简单，行之有效的机器人运动规划系统，能迅速判断机器人与工件的关系，实现浮雕造型机器人无碰撞轨迹规划。     

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     

云模型在机器人路径规划算法中的研究

传统的遗传算法由于在进化过程中易出现早熟收敛、不能保证种群多样性的现象。本文提出了一种基于云模型的简单、有效的移动机器人避障路径规划算法,采用一维云算子进化变异,同时进化式变异和突变均利用了历史搜索结果,有效避免遗传算法的缺点。模拟数据也证明了该算法的可行性。     

统筹图中求关键路线的一个算法

给出了１个求统筹图中关键路线的多项式算法，证明了该算法的理论依据，分析了它的复杂性为Ｏ（ｎ＾３）。     

浮雕造型机器人运动规划

本文论述了一种结构简单，行之有效的机器人运动规划系统，能迅速判断机器人与工件的关系，实现浮雕造型机器人无碰撞轨迹规划．     

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。     

一类非完整系统的变结构控制运动规划

本文研究了一类带有非完整约束的非线性受限系统的运动规划问题。首先讨论了非完整系统的分类及可控性条件,并给出一类非完整系统运动可规划条件,进而采用模型到达系统的变结构控制方法实现了该类非完整系统的运动规划。     

非完整约束对于运动规划问题的影响

本文回顾了机器人无碰撞运动规划的若干有代表性的工程方法，分析了非完整约束对于这些方法所产生的影响及其主要矛盾，得到了一些有意义的结论。     

随机环境中马氏链的状态分类

利用Foguel的L1理论和马氏双链是时齐马氏链这一性质,讨论了随机环境中马氏链的状态分类,得到非本质或非正则本质态的等价命题以及弱常返和强常返态的充分条件.     

机器人路径规划的计算机模拟及统计分析

以计算机模拟为辅助工具 ,讨论了机器人路径规划的算法 ,提出一种简化算法二次规划 ,既可避免组合爆炸 ,又能得到一个较优的解 ,即满意解     

线性时变脉冲切换系统稳定性

利用线性时变系统的Cauchy矩阵及具体例子对线性时变脉冲切换系统稳定性的基本问题作了分析,对系统稳定性定义及切换模式、脉冲模式在系统稳定性上的作用作了基本的概括,给出了系统零解稳定性的充要或充分判据.     

全向移动机器人运动控制系统的研究与实现

利用数字信号处理器为核心控制芯片,以足球机器人为应用对象,进行了三轴全向移动机器人运动控制系统的设计与实现。通过运动学分析,对平移、原地旋转、边平移边转身3种运动方式进行了研究和建模;采用上位机、无线模块、DSP控制模块、指南针等硬件设备搭建硬件系统,实现了各种运动模式。经联机调试,系统运动灵活,定位和姿态精确,可为其他全向移动平台的设计提供理论与实践的借鉴,也可为控制算法的研究提供硬件条件。     

随机时变系统最小二乘辨识的收敛速度

对不相关噪声的多维时变系统，在相当一般的非持续激励条件下，建立了最小二乘算法的收敛速度，并通过引入衰减激励控制，在可辨识条件下，获得了该非持续激励条件．