基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

基于路径规划的避障轮式移动机器人

本文介绍了一种基于路径规划的避障轮式移动机器人的设计.该设计下,能在未知的行进环境中探测障碍物,并且以智能路径规划的方法、恰当地搜索策略进行路径搜索以选择正确路线,绕过障碍物实现避障,最终到达预定的目标.     

基于模糊规则的深海底作业机器车不等分状态时间轨线规划

针对深海底自行走履带作业机器车,给出了一种新的基于模糊规则的不等分状态时间轨线规划方案.为适应深海底环境的不确定性,采用基于模糊规则的不等分状态时间轨线规划改进等分贝塞尔曲线运动规划,控制机器车按照既定路线行走.在不平整地面的试验结果验证了算法的有效性.     

一种机器人最优加速度轨迹规划算法研究

针对机器人调试过程中遇到的超限问题,提出了一种满足运动约束的加速度最优T型速度曲线控制方法,利用拉格朗日法分析了码垛机器人的动力学性能,论述了机器人轨迹规划算法的实现过程.该算法在保证运动平稳的基础上,充分发挥了驱动关节的驱动性能.与传统速度曲线的对比表明,无论单轴还是轴组模式下,机器人的控制效果均得到了明显的提高.     

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。     

基于改进势场法的移动机器人避障路径规划

分析了机器人路径规划方法中的人工势场法的不足,提出了改进势场法.该方法改进了斥力函数,增加了安全距离并将障碍物的影响距离根据障碍物的密集程度设置成一个动态值,并解决了抖动问题.针对局部极小问题采用虚拟障碍的概念,虚拟障碍是靠近局部极小点,用于把机器人从局部极小点区域驱逐出去,从而脱离局部极小并成功绕过障碍物到达目标点.改进势场法成功地应用于未知复杂环境下移动机器人的路径规划中,仿真实验证明了该方法的正确性和有效性.     

轻型抓取机器人的优化设计与路径规划

针对一种轻型抓取机器人,对其进行了构型优化设计和相关工作路径的研究.在各臂旋转到同一条直线上时,以对各个关节的转动惯量最小为优化目标,得出轻型抓取机器人各臂的最优臂长,并针对抓取时的稳定性进行了设计.运用三次多项式对机器人的点到点运动和有中间点的运动进行了轨迹规划,得到了各个关节的位移和角速度方程,并用实例进行了计算.利用Matlab Robotics工具箱对轨迹规划的结果进行了验证.     

基于粒群行为与克隆的移动机器人进化路径规划

针对移动机器人路径规划, 将粒群行为和生命科学中的免疫克隆原理、进化算法相结合, 将过去进化过程中的经验通过粒群行为来体现, 提出了一种结合粒群行为和免疫克隆的移动机器人进化规划, 较快速地规划出性能是全局优化的可行路径. 分析了粒群行为的二种学习方式对路径规划的作用, 研究了通过调整粒群行为操作中的参数实现多路径规划. 通过仿真实验, 对上述算法进行了验证.     

基于蚁群算法的移动机器人路径规划研究与应用

文章对传统蚁群算法收敛较慢的问题进行了改进,参考人工势场法的思想,构建并加入了权重可调的引力概率函数作为启发因子,使新的算法在较快的收敛速度下仍能得到全局较优解;在新算法的基础上构建了移动机器人动态路径规划模型,通过计算机仿真和智能试验车的实际行走表明,即使在障碍物非常复杂的场地环境,用该算法也能迅速规划出较优的全局路径。     

工业机器人最优轨迹规划算法

为优化机器人的工作性能,在分析工业并联机器人工作特性的基础上,将执行时间最优、跃度最小、能量最小、运动学和动力学约束为目标函数,应用惩罚函数法并加入初始速度、加速度、跃度和力矩约束,且目标约束条件中加入谐振频率限制,依据所建立的目标函数进行了遗传算法优化求解,对所得结果进行了三次样条插值,并在一台三自由度的工业搬运并联机械手上进行了实验。结果表明,在保证工作效率和节约能量的条件下,该轨迹规划方法可以减少机械部分的跃度,避免机械部分的谐振,降低机械和电机的磨损。     

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.     

基于实际误差函数和隶属函数机器人避障算法

介绍一种机器人在不确定环境下，通过探障传感器，在探测过程中采用一种模糊神经网络来躲避障碍物的方法。该模糊控制采用有明确意义的模糊隶属函数，由采用有明确物理意义误差评价函数的神经网络来实现，以避免模糊控制的死点从而完成避障路径规划。计算机仿真实验的结果验证了该方法的有效性和实用性。     

一种简单的轮式移动机器人控制器设计

研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题.针对传统控制器设计较为复杂的问题,通过构造Lyapunov函数,并根据Lyapunov稳定性定理,推导出了具有全局渐近稳定的跟踪控制器.该方法设计简单并具有直观的稳定性分析.仿真结果证明了该控制器能过保证闭环系统所有状态渐近稳定,达到了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制目的.     

基于多项式拟合插值函数的码垛机器人轨迹规划

以四自由度码垛机器人为研究对象,基于关节空间提出一种新型多项式拟合插值的运动轨迹规划方法。该方法不仅能够保证其速度、加速度甚至冲击有界且连续,还可得到不同限制条件下机器人最短执行时间;同时根据码垛机器人的特殊结构和特定运动模式,基于机器人末端运行路径实现了对关节运动过程的进一步合并优化,使得编程控制简单化。基于MATLAB软件对拟合曲线实现了仿真,分析对比了对称型及非对称型拟合曲线各自的性能。最后,在TRIO Motion Perfect软件环境下实现了码垛机器人实验运动控制。结果表明,该运动轨迹规划方法准确可行且工作效率高。     

挖掘机器人轨迹控制系统

基于常规正铲液压挖掘机,针对特殊环境下机器人挖掘作业的需求,建立了工作装置的运动学模型,研究了基于直线插补的方式进行轨迹规划与PID控制算法以实现机器人运动轨迹规划与控制。     

栅格编码新方法在机器人路径规划中的应用

基于遗传算法的移动机器人路径规划技术,提出了一种新的定长十进制路径编码机制.在对移动机器人的环境进行有效栅格剖分后,将障碍物表示为以栅格为基础的多边形,每个障碍物多边形的顶点对应于栅格线交点的惟一编号;随后将移动机器人的路径编码成以栅格地图上所有多边形有效顶点数之和为定长的十进制编码串,串中非零位上的十进制值对应着规划路径中途经障碍物多边形的顶点,各顶点在串中的顺序对应着其在规划路径中的顺序.所提出的编码方式拥有定长十进制编码机制通用性好的优点,并且基于此编码的遗传算法很容易克服路径规划算法中的障碍陷阱,使得路径规划算法更加简单有效,加快了遗传算法的收敛速度.     

动态环境下移动机器人路径规划的一种新方法

提出了一种适用于动态环境下移动机器人路径规划的新方法.用栅格法对环境进行建模,从目标栅格点出发,各栅格中心点到目标栅格中心点的距离信息以每个时间步一个栅格的速度不断向外传播.经过足够多时间步的传播后,通过逐步寻找信息的传播来源,即可获得机器人的最短路径.仿真结果表明,该方法非常简单且高效,能快速规划出动态环境下移动机器人的最优路径.     

双足行走机器人步态轨迹规划

 通过对双足机器人行走过程中一些特殊点进行采样分析,对比人类自身行走步态的观察测量值,采用三次多项式插值来计算出双足行走机器人在行走过程中的行走轨迹,按人体比例设定参数,计算得出了1条比较光滑平稳的行走轨迹,使得机器人的行走姿态更像人类的行走.通过模拟测试,结果表明了用三次多项式插值方法是1种规划双足机器人行走步态的较好方法,而且得出的轨迹插值函数比较平滑.     

家电性能试验机械手空间轨迹研究

利用三次插值函数对机械手关节变量进行插值,规划出HY 3型机械手的运动轨迹,以进行家电门体性能测试。通过验证,规划出的轨迹平滑连续,机械手在工作过程中运行平稳,满足测试要求。     

移动机器人混合式全遍历覆盖路径规划算法

针对移动机器人在未知环境下的全遍历覆盖任务,将滚动规划与已知环境下的搜索策略相结合,设计了一种混合式的全遍历覆盖路径规划算法.对声纳传感器探测到的环境信息进行滚动规划,把未知区域转化为已知区域.在已知区域,采用有限状态机方式来组织全遍历覆盖路径规划算法,状态之间的转换通过二叉树搜索策略、目标栅格选取策略和两点法搜索策略来实现,并对算法进行仿真.结果表明,移动机器人能全遍历覆盖整个工作区域,重复率低,能有效提高工作效率.