基于改进遗传算法的机器人路径规划与仿真

针对标准遗传算法解决机器人处于障碍环境下寻找最优路径局部寻优精度较差、规划效率低的问题,提出一种改进遗传算法的机器人路径规划方法。该算法采用一维编码表示路径,构造了路径最优化的目标函数和适应度函数,利用多个种群拓宽搜索空间,提高了规划效率,采用保优选择策略,避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进遗传算法比标准遗传算法路径规划质量高,能够获得平滑的低代价路径,稳定性好,是机器人路径规划的一种较好的方法,且具有一定的推广意义。     

基于混沌遗传算法的机器人路径规划方法研究

针对机器人路径规划中,应用遗传算法时容易陷入局部最优解以及收敛速度较慢等问题,设计出一种基于混沌遗传算法的路径规划方法。在基本遗传算法的基础上采用自适应调整的选择概率,并引入混沌操作,从而增强移动机器人路径规划算法的鲁棒性,解决一般遗传算法的早熟和收敛速度慢问题。经MATLAB仿真,证明该方法具有良好的避障性能。     

基于遗传算法的机器人路径规划问题

机器人路径规划问题是机器人学的一个重要研究课题,目前有许多专家学者致力于该问题的研究,提出许多新的有效的方法,并且也不断对这些方法进行改进,达到一定的效果。主要介绍遗传算法的基本思想,分析基于传统遗传算法的机器人路径规划,总结基于传统遗传算法的机器人路径规划存在的问题。     

基于神经网络和遗传算法的移动机器人路径规划*

提出一种基于神经网络和遗传算法的路径规划算法.采用神经网络模型对机器人的环境信息进行描述,利用神经网络的输出建立遗传算法的适应度函数;然后使用遗传算法优化路径.在该算法中将需规划路径的二维编码简化成一维编码.仿真结果表明提出的路径规划方法是正确和有效的.     

移动机器人路径规划的仿真研究

研究移动机器人路径优化问题,由于移动机器人寻优中存在定位稳定性和避障准确性问题,机器人路径规划不仅找到一条无碰撞、安全的移动机器人路径,而且要求路径尽可能最短。传统单一栅格法和遗传算法搜索最优路径效率低,难以全局最优路径。为了获得机器人全局最优路径,提出一种栅格法和混沌遗传算法相融合的移动机器人路径规划方法。首先采用栅格法对移动路径进行规划,作为遗传算法的初始种群,采用遗传算法进一步寻找最优路径。最后对移动机器人路径规划进行仿真,结果表明,混合算法可以很好地避免障碍物,快速找到一条机器人最优移动路径,十分适合于复杂环境路径规划。     

复杂环境下路径规划问题的遗传路径规划方法

本文主要研究复杂环境下路径规划问题的遗传算法求解方法．介绍了适于求解路径 规划问题的遗传算法,针对复杂环境的特点设计了有效的路径遗传算子,在此基础上提出一 种新的度量路径个体适应度的计算方法．试验表明,该算法有很强的鲁棒性,适合于复杂环 境下的路径规划．     

基于Fast Marching方法的多目标点路径规划的研究

目前,水下自主机器鱼已经被应用于对水域多个目标点依次进行水质监测,因此有必要研究多个目标点的路径规划。针对遍历多个目标点的路径规划问题,提出一种Multi-Direction Fast Marching（MDFM）方法和遗传算法相结合的路径规划方法。该方法首先使用MDFM方法对工作站和多个目标点两两之间进行路径规划,然后使用遗传算法规划出遍历所有点的最短路径,最后通过仿真实验验证算法的可行性。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

文中提出一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法,将复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,优化改进标准遗传算法的选择算子和交叉算子,引入路径规划特定的遗传算子(修正算子),最后以移动机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化.此算法克服了标准遗传算法的早熟收敛、运算结果稳定性差等问题,提高遗传算法的进化效率.仿真实验结果验证了该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性,以及规划结果的稳健性.     

基于Q-GA的人工势场的移动机器人路径规划

针对人工势场的路径规划具有目标不可达、合力为零而导致的陷阱,提出了一种基于改进人工势场模型和量子遗传算法相结合的移动机器人路径规划方法。在路径评价指标引入了路径安全性能和路径校正频率,采用量子遗传算法来选择人工势场模型的参数,从而克服其模型缺陷,同时实现了路径和安全性的优化。仿真结果表明,该方法能有效地提高路径规划的性能。     

遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标,提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法,并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上,针对路径规划问题的特点,增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明,此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好,其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。     

蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究

针对传统机器人路径规划方法无法保证寻找全局最优路径的问题,本文提出了一种基于蚁群算法求解机器人路径规划的方法.在此基础上构建了移动机器人路径规划模型,并通过Visual C 6.0进行仿真.结果表明该算法能够在动态和静态环境中迅速找到机器人的最优路径,与基于遗传算法的路径规划方法相比具有较大的优势.     

移动机器人路径规划算法的研究综述

路径规划是移动机器人的热门研究之一,是实现机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划的算法进行研究,以了解不同条件下路径规划算法的发展与应用,系统性地总结了路径规划的研究现状和发展。针对移动机器人路径规划的特点,将其划分为智能搜索算法、基于人工智能算法、基于几何模型算法和用于局部避障算法。基于上述分类,介绍了近年来具有代表性的研究成果,重点分析各类规划算法的优缺点,对移动机器人路径规划的未来发展趋势进行展望,为移动机器人路径规划研究提供一定的思路。     

一种基于改进人工蜂群算法的机器人实时路径规划方法

在移动机器人控制领域,路径规划是最重要并具有挑战性的问题之一。本文首先采用栅格法对环境进行建模,然后提出一种改进的人工蜂群算法用于机器人的路径规划。在该算法中,为了提高人工蜂群算法的收敛速度,提出自适应的搜索方式,并采用精英保留选择策略以避免机器人路径规划陷入局部最优。仿真实验结果表明,所提算法在机器人路径规划上的可行性与有效性。     

基于遗传算法的移动机器人路径滚动规划

研究了一种全新的基于遗传算法的机器人路径滚动规划方法。该方法将目标点映射在机器人视野域内侧边界附近，规划出机器人局部最优路径，机器人根据此局部路径前进一步。机器人每前进一步就重复该过程，沿一条全局优化的路径安全地到达终点。仿真实验表明，即使在复杂的未知静态环境下，利用该算法也可以规划出一条全局优化路径，且能安全避碰。     

Path planning for a tracked robot traversing uneven terrains based on tip-over stability

In the real-world environment, the path planning method of tracked robot is widely studied when driving on uneven terrain. How to solve the problem that the traditional path planning algorithm cannot adapt to uneven terrain because of the constraints of obstacle avoidance and path length is a challenge for tracked robots. In this paper, a stability-based path planning framework for tracked robot is proposed to reduce the risk of rollover when the tracked robot passes through uneven terrain. First, a virtual plane method is proposed to estimate the attitude of tracked robot. Second, on this basis, a dynamic high-stability path evaluation algorithm for tracked robot based on force angle stability margin (FASM) is proposed, which transforms the stability-based path planning problem into a hypergraph problem. Moreover, considering that the optimization problem is strongly nonlinear and nonconvex, a hybrid algorithm of covariance matrix adaptive evolution strategy (CMAES) and Levenberg–Marquardt (LM) is designed under the framework of generalized graph optimization (G2O) to improve the solution efficiency. Finally, simulation and experiments show that the stability-based path planning framework can effectively plan the high-quality path, and the maximum stability of the tracked robot is 0.9156 when the robot crosses uneven terrain using optimal path 2.     

移动机器人路径规划算法综述

路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划技术进行研究,分析各算法的实现机制与原理,并系统性的总结了主流路径规划算法研究现状。根据移动机器人路径规划算法的特点,将路径规划算法分为：传统规划算法、智能规划算法、基于采样的规划算法。基于以上分类,分述近年来的主要研究成果,重点分析各类算法的优缺点。针对移动机器人路径规划算法研究现状,对其未来研究方向进行展望,为移动机器人路径规划大发展提供一定的思路。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述

路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。     

融合环境信息和运动约束的改进A*算法研究

标准A*算法存在着无法考虑移动机器人运动特性及处理后的路径不利于移动机器人运动等问题。针对这一问题提出了一种新改进A*算法,通过环境信息引入障碍物权重系数来改进算法的启发函数并进行全局路径规划;优化搜索节点的选取方式和设定障碍物与路径之间的安全距离;基于对移动机器人的运动特性的考虑优化其路径,并在不同环境地图中与其他算法进行仿真实验对比分析。相关实验表明：基于新改进A*算法规划的路径始终与障碍物保持一定的安全距离;改进A*算法在时间上相比标准A*算法平均减少了80%,路径长度平均减少了2%,路径转角平均降低了82%。改进后算法相比其他算法在时间、搜索节点以及平滑度上有很大的改进,融合机器人环境信息和运动特性的规划路径算法可为移动机器人的路径规划提供一种新的方法。     

一种改进的全覆盖路径规划算法

全覆盖路径规划在现实生活中具有很广泛的应用,本文针对已存在的全覆盖路径规划算法中的内螺旋算法进行改进,提出带有优先级的内螺旋算法PISC算法。在算法中加入行走优先级,并采用回溯法解决清扫机器人进入的死角问题,优化机器人的清扫路径,最后在Visual C+〖KG-*3〗+6.0编程环境下进行算法仿真。实验结果表明,清扫机器人能有效地避开障碍物,在自由区域顺利行走,提高了清扫机器人的清扫效率,减少了机器人清扫的重复路径。     

Planning of collision-free paths for a reconfigurable dual manipulator equipped mobile robot

In this paper, we study the problem of finding a collision-free path for a mobile robot which possesses manipulators. The task of the robot is to carry a polygonal object from a starting point to a destination point in a possibly culttered environment. In most of the existing research on robot path planning, a mobile robot is approximated by a fixed shape, i.e., a circle or a polygon. In our task planner, the robot is allowed to change configurations for avoiding collision. This path planner operates using two algorithms: the collision-free feasible configuration finding algorithm and the collision-free path finding algorithm. The collision-free feasible configuration finding algorithm finds all collision-free feasible configurations for the robot when the position of the carried object is given. The collision-free path finding algorithm generates some candidate paths first and then uses a graph search method to find a collision-free path from all the collision-free feasible configurations along the candidate paths. The proposed algorithms can deal with a cluttered environment and is guaranteed to find a solution if one exists.