基于冲突检查模型的机器人避障的最优路径

通过建立冲突检查模型,研究机器人从区域中一点到另一点的避障最优路径问题。以机器人由出发点到达目标点和由出发点经过途中的若干目标点到达最终目标点两种情形进行分析,通过冲突检查模型得到机器人在限定区域中行走的可能路径,并对其进一步优化,结合MATA-L AB仿真计算工具,实例计算得到了机器人最优移动路径及时间。     

基于降级模糊算法的爬壁机器人避障控制

针对罐体表面作业过程中避障的问题,提出了改进模糊避障控制算法。为保证爬壁机器人能够缩短到达目标点的时间,除爬壁机器人与障碍物距离量外,增加爬壁机器人与目标点的角度量作为输入变量,速度、角速度作为输出量,确定了各参数的论域与隶属度,建立了模糊规则表,采用重心法解模糊化;考虑罐体环境的复杂多变性,提出优雅降级避障控制策略,在探测传感器受扰失灵的情况下仍能够越过障碍物到达目标点。通过与人工势场避障法仿真比较,改进模糊控制法可更有效地避开障碍物,并在探测传感器异常情况下,也能保证爬壁机器人到达目标点,体现了该避障算法的优越性与可靠性。最后进行了爬壁机器人避障实验,验证了该算法的可行性。     

基于改进人工势场法的路径规划研究

针对传统的人工势场法在移动机器人路径规划中存在的目标不可达和局部极小值问题,提出了一种改进的人工势场法。首先,对目标点附近有障碍物时由于斥力较大,机器人难以到达目标点的问题,在势场中引入了安全距离因子,并对该参数进行了优化,从而使机器人与障碍物保持合适的距离,顺利到达目标点。其次,为解决局部极小值问题,引入了局部极小值判别条件,并在触发该条件时对局部极小区域进行绕行,使机器人顺利到达目标点。仿真结果表明,改进后的算法在不同数量的障碍物地图环境下运行,有较强的鲁棒性,所提出的算法可以使机器人在U型障碍物环境中绕过局部极小值区域,成功解决了移动机器人路径规划中的局部极小值问题。     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

改进人工势场法的移动机器人局部路径规划

针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,提出了基于虚拟目标点和环境判断的改进方法,实现移动机器人的局部路径规划。当移动机器人陷入局部极小点陷阱时,设置虚拟目标点,引导机器人跳出局部极小点陷阱;同时加入环境判断条件,判断机器人是否处于近似封闭的障碍物环境中,是否有绕圈而无法到达目标点的危险;最后,对改进算法进行了仿真验证。结果表明,加入判断条件的虚拟目标点法在可能存在陷阱区域的运行环境(如一字型障碍物、U型障碍物、近似封闭的障碍物和混合障碍物)下,均能顺利到达目标点。     

基于蚂蚁导航的未知环境下机器人路径滚动规划算法简

研究了一种栅格法环境建模下机器人路径滚动规划新方法.在未知环境内机器人根据视野域栅格环境与目标点信息,基于蚁群算法巧妙规划出局部导航优化路径.机器人沿着导航路径按照一定的步长前进一步,并重新动态规划出新的导航路径.机器人始终沿着较优化导航路径前进,机器人路径不断动态修改,当目标点在视野域范围内时直接规划出局部优化路径并直接到达目标点.该方法克服了传统子目标映射的复杂度高和智能化程度低等问题,仿真实验验证了本文方法的有效性.     

基于BUG理论的平行主线改进算法

基于Pioneer3机器人平台提出一种未知环境中的机器人路径规划的改进算法。在BUG理论的基础上,通过先锋机器人实时读取机器人角度偏差的能力,即时重新规划机器人到达目标点的路线。改进算法缩短了BUG理论中的运动路径,提高了机器人避障的效率。     

基于蚂蚁导航的未知环境下机器人路径滚动规划算法

研究了一种栅格法环境建模下机器人路径滚动规划新方法.在未知环境内机器人根据视野域栅格环境与目标点信息,基于蚁群算法巧妙规划出局部导航优化路径.机器人沿着导航路径按照一定的步长前进一步,并重新动态规划出新的导航路径.机器人始终沿着较优化导航路径前进,机器人路径不断动态修改,当目标点在视野域范围内时直接规划出局部优化路径并直接到达目标点.该方法克服了传统子目标映射的复杂度高和智能化程度低等问题,仿真实验验证了本文方法的有效性.     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

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.     

小型智能家居机器人的设计与实现

为实现低配机器人完成较高智能的服务, 设计并实现了一款小型智能家居机器人。 该机器人能高效、 自 主地建立环境地图, 规划出最优路径到达目标点, 从目标点取物后沿原路返回。 机器人通过红外低配传感器感 知未知环境, 并建立栅格地图; 通过宽度优先搜索规划出两点间的最优路径。 采用北京博创的“创意之星冶模 块化机器人平台设计并搭建了一款具有抓取功能的轮式机器人, 将提出的算法在机器人上进行了实现。 实验 表明, 提出的算法可在低配机器人上实现并完成指定的功能, 该机器人适用于家居环境, 能辅助老年人完成一 定的取物操作, 对机器人的发展起到了积极的推动作用。     

足球机器人的双圆弧射门算法研究

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析了基本算法不足的基础上,利用能够满足任意端点及其斜率要求的双圆弧曲线来解决机器人小车到达目标点的位置,以及姿态运动过程中遇到障碍物能够保持最佳姿态的射门问题,并利用优化设计中的复合形法进行了运动路径寻优.仿真结果表明,利用双圆弧曲线可保证足球机器人有效地避开障碍物到达目标位姿,且可保证规划路径上的每一点均能满足非完整约束条件,有效地为足球机器人规划出避碰最优路径.优化后的方法简单有效,可对机器人的初始条件不加限制,计算量非常小,因此有较高的实用价值.     

基于模糊神经控制的移动机器人避障研究

机器人路径规划技术是机器人研究的一个重要领域,其主要任务是在机器人工作空间中寻求一条从起始点到达目标点的无碰撞路径,并且满足路径最短或时间最短等条件。由于精确的系统模型参数和传感器数据的获取比较困难,传统的路径规划方法具有很大的局限性。模糊逻辑算法不依赖精确的数学模型和环境信息,对于机器人路径规划问题具有明显优势。本文基于模糊控制方法研究了未知环境下的机器人局部路径规划问题。     

基于模糊控制的移动机器人局部路径规划

在未知环境下,针对传统模糊控制算法规划路径在某些复杂的障碍物环境中出现的死锁问题,设计了障碍逃脱策略,即当机器人进入陷阱区并在目标点方向不可行时,寻找可行方向并设置方向点,由方向点暂代目标点继续前行,沿方向点走出障碍物陷阱区后,则恢复原目标点。对于障碍逃脱策略无法走出的障碍物环境,进一步设计了转向策略,使机器人能成功走出陷阱区域,到达目标点。基于MATLAB仿真平台对所设计算法在不同环境下进行了测试和比较。结果验证了所设计算法的可行性和有效性。     

双圆弧优化算法的足球机器人路径规划

根据双圆弧数据逼近方法,提出一种足球机器人路径规划算法,弥补机器人小车到达定点常用Turn-Run-Turn方法及模糊控制(PID)方法存在的不足.利用由分段圆弧曲线连接而成的双圆弧,具有满足任意端点及其斜率特性要求的特性,解决机器人小车到达目标点位置和姿态的运动过程中遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.最后,利用复合形法,求解障碍物约束条件下的非完整移动机器人路径规划问题,并进行运动路径寻优.结果表明,该方法简单有效,对机器人初始条件不加限制,计算量非常小.     

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.     

机器人避障问题的分析与计算

本文针对机器人从区域中一点O到达另一点B的避障最短路径问题展开了设计、计算和分析.根据出发点、目标点以及障碍物的位置关系,设计出了从O→B可能的路径,其中转弯处圆弧的半径均采用最小转弯半径的形式,即半径为10个单位,圆心为所避障碍物的某一顶点,其他处用直线行走.利用解析几何的方法,通过Maple软件数值计算,求出每条路径的长度.经过分析比较得出最短路径以及最短路径的长度.     

多模块式移动机器人系统的自组织协作行为

设计了一种新颖的、由4个基本功能模块组成的模块式移动机器人.针对多模块式移动机器人系统在复杂环境下的自组织协作行为,提出了目标趋向控制、多障碍物避障和自组织协调3种运动策略.分析了多机器人目标趋向运动的方向选择规则;描述了基于“感知 动作”的多障碍物避障控制策略,实现了多机器人连续避障并到达指定目标点;研究了多机器人的协调运动策略,通过多机器人协作完成了单机器人无法完成的搬重物、过台阶等任务.三维仿真结果表明了该控制策略对不同环境、多障碍物条件下多机器人协作行为的适应性.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

本文通过对传统人工势场法（AFP）的分析,针对其不足之处,在斥力场函数中,通过引入机器人和目标之间相对距离的方法,使得移动机器人能够到达指定目标点.通过仿真实验验证,这种方法是可行的,可以有效的弥补传统人工势场法的不足.     

基于改进人工势场-模糊算法的路径规划算法研究

针对传统人工势场法解决移动机器人路径规划问题时存在局部最优和目标不可达的问题,提出了一种改进斥力的人工势场法与模糊算法相结合的路径规划算法。在斥力场中加入机器人与目标点欧几里德距离的对数函数,形成新的人工势场,并加入机器人、障碍物和目标位置坐标判据式。分别将人工势场引力与斥力的角度差、合力差作为模糊输入,借助专家经验进行决策,得到输出模糊力,进而调整机器人各时刻合力大小和方向。解决了传统人工势场法中出现的局部最优和目标不可达问题,减小了路径轨迹波动幅度,且在凹型槽障碍物中无徘徊。为了验证该方法的有效性,通过MATLAB软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,能较好避开障碍物到达目标点。