基于改进模拟退火算法的搬运机器人路径规划

针对传统搬运机器人路径规划方法易陷入局部最优解,以及缺乏对环境普遍适应性的问题。应用栅格法创建搬运机器人工作环境模型,以一种建立搜索禁忌表的改进贪心算法为基础,通过加入遗传算法中“优胜劣汰”的思想,重新定义了模拟退火系数和栅格系数,提出了一种可以解决贪心算法局部收敛问题的改进模拟退火算法。最后通过仿真和具体实物实验,验证了该算法具有的可行性以及对于不同环境的适应性,能够有效地提高搬运机器人路径规划的质量。     

一种基于滚动窗口的移动机器人局部路径规划方法

区别于传统的栅格法,提出了基于滚动窗口的移动机器人局部感知环境下的局部栅格法进行局部路径规划。这种方法使得机器人能够进行局部路径规划,随着窗口的滚动进而达到全局的路径规划,避免了传统的栅格法环境分辨率低、信息存储量大的缺点,具有一定的研究和应用价值。该方法不仅适用于静态障碍物,也适用于动态障碍物,最后用Bezier曲线优化路径。仿真验证了算法的有效性。     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划的难题,运用了一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法,对移动机器人的路径规划进行了设计,采用了栅格法对环境进行建模.为了提高路径规划的效率,采用了一种改进的避障算法来生成初始种群.将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法,新算法具有较强的全局和局部搜索能力.仿真实验结果证明算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高.     

一种家居机器人路径规划方法的研究

目前为止,已经存在多种路径规划方案,各有优缺点。文中结合栅格法与势场法的优点,而本身方法的缺点可以通过对方的优点来克服,为家居机器人提供一套有效可行的路径规划方案。由于局部采用势场法规划路径,栅格的大小可以适当变大,这样可提高全局路径的搜索效率;而在规划局部路径时可忽略当前局部以外的因素,能够处理好突发情况。该方案在＂家庭生活支援多机器人系统＂中得到较好的应用,机器人能够根据周边情况及时调整好自己的行走路线。     

特征点提取下的AGV栅格法建模与分析

栅格法作为一种在移动机器人路径规划中的常用算法,其具有信息量少、结构简单的特点,但传统栅格法通常由于其栅格过多而影响算法的有效性.针对这一问题,提出了一种特征点提取的改进栅格法,该方法利用特征提取的思想将障碍物栅格的顶点作为特征点提取出来,在这些特征点间进行路径规划,该方法简化了算法的规划范围.将新的栅格法应用于不同种...     

基于模拟退火算法的人工势场法路径规划研究

针对传统人工势场法在路径规划中存在局部极值小点问题,使得移动机器人无法运动到目标点,提出一种基于模拟退火算法的人工势场法,其利用模拟退火算法在出现局部极小点的位置附近增设随机目标点,引导移动机器人逐渐逃离出局部极小点区域.最终通过Matlab仿真表明,所设计的方法能使移动机器人逃离局部极小点位置,成功到达目标点位置,并...     

基于改进蚁群与动态窗口法的AGV动态路径规划

针对全局静态路径规划算法无法有效躲避动态障碍物、局部动态路径规划算法缺少全局环境信息指导规划路径质量差或无法成功到达目标点等问题,提出了一种结合改进蚁群算法和动态窗口法的全局动态路径规划算法,实现在动态环境中的全局最优路径实时规划.对传统蚁群算法提出了初始信息素不均匀、双向分布、引入放大系数A增大相邻栅格启发信息差异、...     

自动驾驶系统中局部路径规划改进算法研究

针对自动驾驶系统中局部路径规划算法容易出现局部极小值点从而导致假死的现象,提出了基于差分进化法的局部路径规划改进算法.当局部路径规划过程中出现局部极小值点导致算法失效时,采用模拟退火法获取多条可达路径,并以距离目的地的最终路径长度为目标函数,以次优目标为航向重新构建势力场,从而保证自动驾驶系统可以稳定安全的向目的地运行...     

基于时间栅格法和免疫算法的机器人动态路径规划

提出了一种机器人动态路径规划方法。该方法首先采用时间栅格法采标识动态障碍物。建立机器人的环境信息,然后使用免疫算法实现在动态环境下机器人的全局和局部路径规划,达到避障和避碰的目的。文中定义了免疫算法的多因素适应度函数由碰撞系数、距离、转角和安全系数决定。实验表明所提方法可以提高路径规划的效率,满足机器人实时导航要求。     

基于时间栅格法和免疫算法的机器人动态路径规

本文提出了一种机器人动态路径规划方法 ,该方法首先采用时间栅格法来标识动态障碍物 ,建立机器人的环境信息 ,然后使用免疫算法实现在动态环境下机器人的全局和局部路径规划 ,达到避障和避碰的目的。文中定义了免疫算法的多因素适应度函数由碰撞系数、距离、转角和安全系数决定。实验表明所提方法可以提出的高路径规划的效率 ,满足机器人实时导航要求。     

基于拓扑栅格建模的AGV路径规划算法优化

为解决不规则布局的智能制造车间中自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的路径规划问题,提出一种实现AGV路径规划的双层环境建模方法,在此基础上对其路径规划算法进行有效改进,改进算法附加考虑路径的平滑度,提出模拟退火的种群选择方法。通过仿真实验验证,改进后的算法规划出的路径更加平滑,有效避免了传统遗传算法易陷入局部最优的缺陷。仿真实验还验证了改进算法的有效性区间,当障碍物栅格占全环境比小于等于40%时,改进算法比传统遗传算法有效,在此范围内,障碍物占比越高,算法有效性越好。     

基于改进模拟退火混合算法的移动机器人全局路径规划

利用改进模拟退火算法与共轭方向法组成混合全局优化算法,对移动机器人全局路径规划进行求解.该混合全局优化算法先用共轭方向法搜索局部最优解,再用改进模拟退火算法跳出局部最优解,依此更新温度值.如此反复操作,直至找到全局最优解.仿真结果表明该算法具有较好的优化效果,能快速收敛到全局最优解.     

人工势场法在移动机器人路径规划中的改进

随着智慧工厂的逐渐发展, 移动机器人在工厂中的应用越来越广泛, 但是在工厂中障碍物较多, 使用传统人工势场法容易产生目标不可达以及局部最小值等问题. 本文针对传统人工势场法在路径规划中出现的目标不可达以及局部最优解进行改进. 首先针对目标不可达的情况, 采用新斥力势场函数, 通过对原人工势场法中的斥力势场函数增加影响函数, 从而解决目标不可达; 其次针对局部最优解, 采用人工势场法与模拟退火法相结合的方法, 利用模拟退火法中的增设子目标点, 打破平衡状态, 从而走出障碍物. 最后通过Matlab对比, 本文算法在10个障碍物中比其他文献中算法的行驶时间提升6.70%, 路径长度减少9.20%. 本文算法在20个障碍物中比其他文献中算法的行驶时间提升9.10%, 路径长度减少12.10%.     

基于改进分布估计算法的二维航迹规划

为在较短时间内规划出性能指标最优的攻击轨迹、提高飞行器作战效能,研究一种基于改进分布估计算法的二维航迹规划方法。引入坐标变化和候选节点,针对采用分布估计算法进行问题求解容易陷入局部收敛的缺点,提出模拟退火的分布估计算法,其退火温度以信息熵表示。     

一种移动机器人全局路径规划新型算法

针对模拟退火算法收敛速度慢这一缺陷，提出了一种基于共轭方向法和模拟退 火算法相结合的新型混合优化算法，并成功应用于机器人神经网络路径规划中．该算法可以 使优化解不陷入局部极值解而得到全局最优解．仿真实验研究表明：本文提出的这种新型混 合优化算法，计算简单，收敛速度快，显著提高了求解移动机器人全局最优化问题的计算效 率．     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题，提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先，利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化，并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进，从而使算法的全局寻优速度更快，缩短移动机器人的路径长度；进一步地，将静态路径用于鸽群算法的初始化；然后，利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划，通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题，利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化，从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后，利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明，该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径，且收敛速度快，适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。