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.     

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     

多感知器蛇形机器人避障的智能控制

提出用基于行为的智能控制方法,利用遗传算法获得模糊控制规则,实现了以蛇形机器人左右摆动电机为控制对象的避障运动,作了相应的仿真实验,获得了部分仿真结果,并对该仿真结果进行了分析.