使用三维栅格地图的移动机器人路径规划

针对移动机器人使用三维地图进行路径规划的问题,研究了使用三维栅格地图的路径规划算法.该算法将装载三维激光扫描仪的移动机器人得到的三维点云转换成为八叉树结构的三维栅格地图;扩展了D*算法使之考虑机器人的尺寸,检测每种位姿状态下是否与环境发生碰撞,生成多条可行路径可以在栅格地图中直接生成机器人的运动轨迹,保证运动过程中机器人自身及物体的安全.实验结果表明:该算法不需要对地图具有先验认识,并且考虑了机器人的实际尺寸,具有较强的可靠性和实用性,已经在真实环境中进行了实验.     

基于简化可视图的环境建模方法

针对移动机器人全局路径规划中环境地图的构建问题，提出一种基于简化可视图的环境模型建立方法.该建模方法通过剔除环境中对路径规划结果不造成影响的障碍物来简化环境模型的表示.在环境建模期间，利用机器人的起点和目标点以及环境中保留的障碍物建立一种可视边的数量足够少的简化可视图，简化可视图中的可视边即为移动机器人的可行路径.根据简化可视图建立的环境地图提高了后续移动机器人路径规划算法的执行效率.仿真结果表明该建模方法简单且有效.     

仿鼠脑海马的机器人地图构建与路径规划方法

针对移动机器人在非结构化环境下的导航任务,根据哺乳动物海马体空间细胞的认知机理,提出了一种仿鼠脑海马的机器人情景认知地图构建及路径规划方法.在机器人情景记忆建模过程中集成位置细胞与网格细胞神经元活动机制,建立机器人空间环境情景认知地图,采取状态神经元集合序列全局路径规划策略,在记忆空间以自我为参考,通过事件再配置预测并规划最优情景轨迹.实验结果表明:该方法能够生成精确的情景认知地图,并且基于目标导航能够规划一条最佳路径.     

基于机器人操作系统的移动机器人激光导航系统

为了验证激光导航的先进性及机器人操作系统(robot operating system,ROS)的便捷性,进一步对机器人导航机理进行研究,提出了改进粒子滤波算法及改进A*路径规划,分别应用于地图构建和路径规划,并搭建了基于ROS平台的移动机器人导航试验平台,该平台具有低成本、高性能的特点。试验平台由上位机和移动机器人组成,上位机实现对机器人的控制,移动机器人配置有工控机和激光传感器,机器人通过激光传感器采集环境信息,为实现即时定位及地图构建功能提供数据支撑。研究并构建基于ROS的地图构建和自主导航功能包并通过实际环境进行试验验证。试验结果表明:构建功能包可用于机器人的激光导航中,该激光导航系统的可行且具有一定的稳定性与可靠性。     

基于典型栅格地图的轮式移动机器人路径规划与跟踪

选取典型的家庭房屋平面结构图,通过一系列图像处理方法将其转换为路径规划能够使用的栅格地图。获取栅格地图后,采用概率路线图法对机器人的运行路线进行规划,将规划获取的路径设为机器人的期望路径,并利用纯追踪法对该路径进行跟踪。以自制的三轮全向移动机器人为例,对轨迹跟踪过程进行了计算仿真和实物测试,结果显示本方法可有效完成家用环境的轮式移动机器人路径规划与轨迹跟踪任务。     

基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航

针对稀疏点云地图用于自主导航任务的信息不充分问题,融合情景经验实现环境认知,提出一种基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航系统,获取全局最优路径,提高机器人导航精度.构建点云地图来保存环境显著路标.受人类基于情景经验方式导航启发,模拟经验积累过程,构建封装了场景感知、位姿信息和事件转移集的情景经验地图,实现机器人对环境在拓扑关系上的理解.结合环境稀疏点云地图定位机器人,根据情景经验地图规划路径与控制机器人行为.实验结果表明:该导航系统能够根据不同的导航任务规划出全局最优路径,并且具有较高的导航精度.     

基于改进双向探索A∗算法的医疗巡检机器人路径规划研究

针对传统导航机器人在复杂大型地图中路径搜索时间长、效率低等问题,提出了一种基于医院复杂环境下的导航策略.对移动机器人在路径规划过程中遇到障碍物、接到临时任务指令以及在同一楼层中两个行驶机器人相遇3种情况,分别讨论了较为合理的路径规划方案.在医院复杂场景模拟环境下的导航策略实验结果表明:该方法能够有效减少路径规划时间,提高搜索效率.EAI移动机器人在线的医院场景模拟环境下实验结果表明:相比传统路径规划算法,该方法能够提高探寻最短路径的效率,且在连续障碍环境下仍能寻找到一条安全性更高、用时最短的最优路径.     

北斗导航辅助移动机器人同时定位和地图构建研究

针对未知环境下移动机器人实时构图和导航问题,将基于激光的环境特征提取和地图构建技术与北斗卫星导航相结合,设计了一种基于特征地图的移动机器人自主导航系统。利用激光提取环境信息,采用点和直线段进行环境表示,结合里程计进行定位,同时进行地图构建。然后在地图上关联北斗坐标,丰富地图信息,根据路径规划方法实现移动机器人自主导航。在Poineer3-AT机器人上实验表明:该方法能够快速提取直观的表示环境信息,并实现自主导航功能,有效提高了移动机器人导航能力。     

果园移动机器人的全局最优路径规划研究

为了实现移动机器人在果园环境下自主行走,对果园移动机器人在复杂果园环境中的最优路径规划进行研究.首先,利用栅格法定义了移动机器人在栅格上的运动方向、障碍物及信息编码,模拟建立出果园的环境地图模型.然后分别编写Dijkstra算法、A*算法,对果园机器人进行全局最优路径规划.通过分析比较,得出A*算法所规划的最优路径更为方便,搜索效率更高,更加满足果园机器人的实际工作需求,提高其工作效率.     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

移动机器人同时定位与建图室内导航地图研究

针对当前视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)生成的点云地图不能满足路径规划和导航的需要,提出一种室内移动机器人的导航地图制备方法.首先,通过SLAM估计相机位姿,后端优化后生成室内场景的三维点云地图;其次,根据地面移动机器人的运动约束及结构特点分情况讨论,推导点云相对于地面的二维坐标,同时对点云进行地面与障碍的分离、截取与筛选;最后,根据栅格占据状况有序构建出导航地图.实验结果表明,基于点云坐标的障碍物截取准确度高于地面拟合截取方法,所建地图精度与完整度均高于传统方法.室内移动机器人能基于该地图进行路径规划与导航.     

基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

一类针对带约束优化问题的进化规划算法

提出了一种适用于求解带约束优化问题的进化规划方法,其中关键的变异算子采用基于行为的架构,事先设计一系列子变异算子,如使得个体适应度函数值趋向最小方向的变异算子、逃避约束方向的变异算子、种群总体平均适应度函数值趋向最小方向的变异算子等,通过加权平均的方法决定总变异方向．结合小生境技术及最优个体保存的选择策略,该算法能在同时保证种群的多样性和个体的全局最优性的情况下快速地求得带约束条件下的最优解．仿真结果表明,该进化规划算法是可行的．     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

基于自学习可见图的机器人路径规划

针对未知环境下的机器人路径规划问题 ,提出了一种基于自学习可见图与局部最优的路径规划算法 .在这种算法中 ,采用自学习可见图来表示环境 ,并在路径规划的过程中逐步建立自学习可见图 .在避障上设计一个局部最优算法并提出了一种局部路径规划算法 .实验表明 :该方法规划速度快 ,并且能规划出局部最优的路径 ,满足未知环境下机器人路径规划的要求 .     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

移动机器人全局动态路径规划融合算法

针对移动机器人全局动态路径规划效率较低的问题,提出一种基于安全A^*算法与双速度模型动态窗口法的全局动态路径规划融合算法.首先,通过安全A^*算法得到全局最优路径节点,将其作为临时目标节点,为动态规划提供全局信息,避免出现局部最优.然后,采用时间序列Bottom-Up算法减少路径节点数,从而减少迭代次数、计算代价和储存代价,提高算法效率.最后,采用双速度模型对动态窗口法进行改进,通过避障重规划机制,解决全局动态路径规划时移动机器人绕远甚至绕圈的问题,并通过MATLAB平台进行仿真实验.仿真结果表明:文中算法的规划效率可提高46.18%,保证了路径的安全性和移动机器人速度的平稳性,文中算法的路径质量和规划效率更佳.