基于两点法的机器人路径规划

采用超声波传感器检测环境,来提供障碍物和目标的距离信息,避免全局建模,并提出了一种机器人路径规划的新算法——两点法,此算法采用局部路径规划,简单易行,规划速度快,可避免传统算法中存在的死锁现象,最后应用该方法进行了避障、道路跟踪等仿真与模拟实验,实验表明,该算法具有很好的灵活性和鲁棒性。     

气象不确定下的船舶避台路径优化

为减小船舶在海上航行时遭遇台风的高风险,设计了兼顾全局与局部规划的避台路径优化方案,运用A*算法与人工势场法(APF)并加以改进,分别应用于全局规划与局部规划中.在A*算法的代价函数中加入了来自燃油消耗与安全性带来的影响,并采用路径更贴近实际航路的24邻域节点扩展法;另外,解决了 APF中局部极小值与不可达的问题,并引...     

轮式移动机器人在未知环境下路径规划

本文首先对轮式移动的机器人进行运动学分析,建立运动学模型及控制模型。采用直线和圆结合的方式对路径进行规划,然后采用模糊控制方法对机器人在路径规划基础之上进行路径跟踪控制,并且用计算机进行仿真。通过和不加模糊控制的机器人路径跟踪对比,采用模糊控制的机器人路径跟踪其运动轨迹相对平缓,波动少,且收敛到预期轨迹的速度快,其动态和稳态输出特性都较好。     

动态环境下机器人路径规划的混合蚁群算法

为了实现动态环境下移动机器人的路径规划,将蚁群算法(作为一种全局路径规划算法)与人工势场算法(作为一种局部路径规划算法)相结合,并对蚁群算法做了一些改变,使之适应栅格环境。仿真结果表明,该混合蚁群算法路径性能较好,并能够满足实时要求。     

移动机器人全局动态路径规划融合算法

针对移动机器人全局动态路径规划效率较低的问题,提出一种基于安全A^*算法与双速度模型动态窗口法的全局动态路径规划融合算法.首先,通过安全A^*算法得到全局最优路径节点,将其作为临时目标节点,为动态规划提供全局信息,避免出现局部最优.然后,采用时间序列Bottom-Up算法减少路径节点数,从而减少迭代次数、计算代价和储存代价,提高算法效率.最后,采用双速度模型对动态窗口法进行改进,通过避障重规划机制,解决全局动态路径规划时移动机器人绕远甚至绕圈的问题,并通过MATLAB平台进行仿真实验.仿真结果表明：文中算法的规划效率可提高46.18%,保证了路径的安全性和移动机器人速度的平稳性,文中算法的路径质量和规划效率更佳.     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

一种改进的方向可控FastMarching方法

由于Fast Marching方法所规划出来的路径比传统的搜索方法所得路径更加光滑,并且不会像其它势场方法一样陷入局部最小.从而在路径规划中获得广泛应用.这种全局最优的路径规划方法严格受规划空间中障碍代价分布影响,路径产生采用对时间距离图的最陡下降法反向跟踪,路径缺乏可控性.通过加入人工力场的方法,对Eikonal方程的代价项进行分解,提出一种改进的代价模型,并利用Gudunov一阶逆风近似实现了一种改进的FMM,实验结果表明,该模型能够改善路径的可控性,对于要求路径局部具有特定方向的应用情景具有良好的适用性.     

紧急避撞路径规划及其跟踪驾驶员转向模型

针对紧急避撞工况,提出并设计了一种紧急避撞路径规划方法和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型。首先,提出了一种基于Sigmoid曲线与物理约束的避撞路径规划方法,并建立融合最优曲率预瞄与闭环反馈转向修正的驾驶员模型以对所规划路径实现快速和精确跟踪。之后,搭建了CarSim+Simulink离线联合仿真平台,对避撞路径规划和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型的有效性进行了验证。最后,基于自主改装的试验车辆,进行实车试验以验证所提出的路径规划方法及驾驶员模型的可行性与实时性。仿真及实车试验结果均表明,所规划的避撞路径和驾驶员模型可以控制车辆快速、安全地避让障碍物。     

基于批处理先验知识树的自主代客泊车路径规划

针对室内结构化场景的自主代客泊车路径规划问题,基于批处理先验知识树(BIT*)算法和滚动优化思想提出一种自主代客泊车路径规划方法.首先,基于BIT*算法规划全局自主代客泊车路径,并采用数组实现影响BIT*算法搜索效率的树节点优先队列和树边优先队列,提高全局自主代客泊车路径规划效率.然后,基于滚动优化思想和圆弧-直线组合方法规划满足汽车运动学约束和避障约束的局部自主代客泊车路径,基于滚动优化思想规划的局部自主代客泊车路径可以将汽车引导到泊车位附近,而基于圆弧-直线组合方法规划的局部自主代客泊车路径可以使汽车安全驶入泊车位.最后,仿真验证所提出的自主代客泊车路径规划方法的可行性和有效性,结果表明:相对于基于传统快速扩展随机数(RRT)算法的自主代客泊车路径规划方法,提出的方法搜索效率更高,并且规划的自主代客泊车路径满足汽车运动学约束和避障约束.     

无人驾驶拖拉机实时避障路径规划算法

为了实现无人驾驶拖拉机在直线作业时的实时避障路径规划功能,提出一种在改进最短切线法的基础上用五次多项式函数规划路径的避障路径规划算法。针对最短切线法规划的路径曲率不连续、难跟踪控制的问题,首先采用改进最短切线法求相关坐标点,然后基于求得的坐标点用五次多项式函数求解路径,最后得到由两段五次多项式函数曲线和直线组成的曲率连续的避障路径。对避障路径规划算法进行仿真,结果表明,该算法生成路径长度短、实时性好、安全性高。基于常州东风无人驾驶拖拉机的运动学模型设计一种模型预测控制器,在Simulink与CarSim联合仿真平台上对无人驾驶拖拉机的避障路径规划及跟踪控制进行联合仿真,结果表明：与改进最短切线法相比,基于五次多项式函数的路径规划算法规划的路径跟踪控制精度更高,更易于跟踪控制。     

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.     

生物激励神经网络路径规划仿真研究与改进

生物激励神经网络移动机器人路径规划方法是一种新颖的方法,可用于在动态不确定环境下生成实时的避障轨迹.本文的仿真结果表明当该方法被应用于点对点路径规划时,生成路径可能不满足路径长度要尽可能短的约束条件;当该方法被应用于全覆盖路径规划时,生成路径可能不满足覆盖过程应有规律和重复覆盖应尽可能少的约束条件.本文对上述出现的不合理现象进行了理论分析并分别提出了在点对点路径规划中引进目标制导和在全覆盖路径规划中引进规则制导的改进方法.仿真结果表明改进方法是有效的.     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

复杂环境下移动机器人路径规划算法

对复杂环境下移动机器人全局和局部路径规划问题进行研究,提出一种全局-局部混合模式的路径规划方法.首先,对全局运动空间进行建模,运用全局模式规划一条从起点到终点的全局路径;然后,针对空间中影响机器人运动的移动物体,通过位置、速度分析碰撞的可能性,从而进行局部路径规划;最后,基于MATLAB仿真平台,将文中方法与经典人工势场法、改进人工势场法进行对比实验.实验结果表明:文中方法在机器人路径规划任务中的总时长和总长度均优于其他两种方法.     

煤矿救援机器人全局路径规划

全局路径规划是煤矿救援机器人自主导航的关键技术之一,其任务是按照某一最优指标寻找一条从起始点到目标点的安全避碰路径。文中针对矿难发生后,井下部分巷道的局部环境不确定的特点,提出以矿难前的已知GIS系统为基础,结合改进蚁群算法获取环境不确定情况下的优化路径,从而获得全局最优路径的策略;依据安全性、路径最短原则设计了适应值评价函数,依此作为路径评价和信息素更新的依据;为避免停滞现象,采用确定性选择和随机选择相结合的路径选择策略。实验结果验证了算法的正确性和有效性。     

采用RSPM-PS算法的机械手末端避障路径规划

为解决工业机器人机械手末端避障路径规划需要花费大量时间,且规划的路径可能会包含大量冗余分段点的问题,提出一种基于分段点迁移递归(RSPM)和递进约简(PS)的机械手末端避障路径规划方法.通过RSPM算法可以在碰撞段上形成分段点并进行迁移,进而递归处理各分段路径,得到一条无碰撞基础路径.通过PS算法可以去除基础路径上的冗余分段点,得到最终路径.结果表明：RSPM-PS算法能快速规划更短的基础路径且能快速有效缩短路径长度.     

滚动窗口局部路径规划在未知环境中的应用

为了实现未知复杂环境下机器人的局部路径规划,提出了一种新的局部路径规划方法,使机器人自主探测周边障碍物情况.通过滚动窗口计算局部目标等途径进行路径规划,从而实现机器人无碰撞到达全局目标点.该方法可以使机器人在未知复杂环境中较快较好地进行路径规划.仿真试验表明该方法具有可行性、有效性和实时性.     

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。     

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 .