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。     

基于分区粒子群算法的焊接机器人路径规划

点焊机器人在焊接过程中通常要遍历很多焊点,如何规划焊接机器人的焊接路径已经成为焊接工艺的研究重点之一。当焊点数量达到一定程度时,使用传统的方法很难找到最优路径。焊接机器人的路径规划指标有很多,一般以路径距离最短或时间最少居多。以焊接路径距离最短为规划目标,利用改进的分区粒子群算法对焊接机器人的焊点路径进行规划,仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于DNA计算的焊接机器人路径规划算法

为寻求焊接机器人作业过程路径优化问题,运用DNA算法,提出焊接机器人路径规划的有效算法,通过算例证明了方法的有效性.     

一种机器人路径规划的新方法

采用四叉树对机器人工作平面（空间）建模，在此基础上提出了实现Ａ路径规划算法，仿真结果表明，该算法是一种正确、高效、实用的成功算法。     

采煤机滚筒齿座焊接定位机器人路径规划

目的 采煤机螺旋滚筒齿座智能焊接定位系统中,机器人路径规划可使机器人按预定的路线运行,提高机器人的工作效率和工作稳定性。方法 采用直线规划和圆弧规划对机器人的运动路径进行规划,将规划好的路径编写成代码,并用软件RobotStudio进行仿真,验证路径规划的可行性。结果 对机器人的路径规划合理,布齿机器人和点焊机器人能够避开障碍物,准确、快速完成齿座智能焊接定位,工作平稳。结论 用时比原来少8 min,提高了工作效率,功率节约了0.95 kW左右,总能量节约0.1 kJ左右,达到预期效果。     

基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。     

基于遗传算法的多关节焊接机器人轨迹规划

在给定的多关节焊接机器人焊接点中插入点，对这些点的坐标统一进行十进制编码，应用遗传算法进行轨迹规划，寻找三维空间下的最优轨迹。通过仿真，验证了该算法的可行性。与传统的优化方法相比，具有较强的鲁棒性。     

RV12L 6R焊接机器人运动学正解及计算机仿真系统

本文给出了６－ＤＯＦ ＲＥＩＳ焊接机器人运动学正解的解算方法,从图形学的角度进行机器人工作空间计算,然后对其实施三维图形仿真。为机器人运动学仿真系统用三维形体表示机械手复杂的位置,姿态信息,提供１种实用的方法。可给转位工作台的设计安装提供依据,使之在机器人工作空间内,这里给出实例验证了运动学解的正确性。     

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.     

考虑了动力学的机器人路径优化方法的研究

研究机器人操作臀沿着给定几何路径运动时耗费最小的一种方法．将机器人的运动时间和机器人传动装置的机械能耗费考虑在一起建立了一个双目标函数，在建立其数学模型时考虑了动力学方程．目标函数的结果依赖于时间和机械能在整个函数中的权系数，研究了一种算法使得双目标函数在受到一些物理约束的情况下获得最优结果，并通过一个六自由度的机器人操作臀来说明其有效性．     

针对机器人路径规划问题的改进型遗传算法

针对路径规划的"求解质量"和"求解效率"2个问题,在传统遗传操作的基础上,通过在遗传操作中加入优化算子,减少了搜索的盲目性,使得优秀个体能较快地产生,算法在很少的进化代数中就可以求出问题最优解.算法的分析和仿真试验表明,算法的改进是有效的.     

“机器人”路径改进型单亲遗传算法规划及其仿真

在中国机器人大赛"机器人游中国"比赛项目的路径规划基础上,为克服遗传算法在有约束组合优化问题中计算效率不高的问题,提出了改进的单亲遗传算法.该算法在传统单亲遗传算法的计算步骤中,引入了交换算子、提前算子和修复算子,较大程度地提高了单亲遗传算法的搜索效率.Matlab仿真试验表明,改进的单亲遗传算法计算效率和路径规划能力得到大幅度提高.     

未知环境下基于模糊神经网络的机器人路径规划

为提高移动机器人在未知环境下避障行为的成功率,通过对障碍物信息的输入,从控制输出数据中找出避障行为模式,生成相应的模糊逻辑控制规则,并把模糊控制算法引入到神经网络中,使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力,实现机器人连续、快速地避障并最终到达目标.系统仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性.     

向量场中微型足球机器人路径规划优化分析

规划出一条理想的路径并为机器人确定一个合理的速度值是微型足球机器人策略算法研究中的两个关键问题.文中应用向量场法对无碰路径规划及速度优化问题进行了分析.建立了轮式足球机器人小车的运动学模型,并深入研究了小车的运动性能问题.根据所得运动学迭代方程及向量场的特点,提出了一种速度优化设定方法.此方法采用低速控制方式,可大大降低小车的能耗,并使小车更易控制.仿真计算与实验结果表明此方法简单、有效,实时性很强.     

正弦曲线的足球机器人路径规划

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析基本算法不足的基础上,利用正弦曲线具有光滑、可微的特性,解决机器人小车在到达目标点位置和姿态的运动过程中,所遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.仿真试验表明,提出的方法具有较强的路径规划能力,对机器人初始条件可不加限制,计算量非常小,具有较高的实用价值.     

仿人机器人路径规划研究

针舛仿人机器人机械连杆控制结构的动力学、运动学等特点,建立了25自由度仿人机器人家谱树彤结构,提供了连杆数据列表,分析了步态规划约束、步行倒立摆、奇异位姿控制、落地步态方向控制等特性,构建了行走步态模型,并采用链接图法对环境空间建模,引入种群规模自调整遗传算法实现路径规划。潋仿人机器人NAO为实验平台,采用链接图法进行全局建模,实验表明,改进的遗传算法在仿人机器人路径规划中具有更快的收敛速度与更好的适应性。     

基于多行为融合的移动机器人路径规划方法

针对现有的移动机器人路径规划方法中存在的局部极小问题,提出了一种基于多行为融合的路径规划方法. 该方法定义3种机器人的基本行为并通过各行为间的切换完成路径规划任务. 其中,逃离局部极小行为利用尝试原则判断机器人是否落入局部极小陷阱,之后使用角度补偿原则逃离使机器人陷入局部极小陷阱的障碍物. 仿真结果和基于真实机器人平台的实验结果均证明本文方法较已有方法更具有可靠性以及适应性.      

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。