足球机器人动态路径规划方法研究

针对机器人足球系统的高度实时性、不确定性,提出了一种基于统计预测的路径规划方法,该方法考虑到障碍物的速度大小和方向的不确定性,用数学统计的方法对障碍物的运动进行建模;机器人在运动过程中,根据得到的环境信息在机器视觉范围内建立预测窗口和避障窗口,在预测窗口内,机器人根据障碍物的信息建立障碍物的预测区域,在避障窗口内,机器人根据自身的位置与障碍物的预测区域,分别调用切线法或滚动窗口法进行路径规划;该方法属于局部路径规划方法,机器人在移动过程中需要不断更新环境信息来进行避障.     

基于传感器信息的水下机器人滚动路径规划

针对环境中障碍物为任意形状的水下机器人路径规划问题,提出了基于传感器信息的水下机器人滚动路径规划方法,该法充分利用传感器在每一采样时刻的规划窗口内实时探知的环境信息,用模糊控制方法给出机器人下一步的行走方法,探讨了凹形障碍区域中机器人的逃离方法,仿真结果表明了所提方法是有效的。     

基于传感器信息的智能移动机器人导航评述

导航是研究智能移动机器人技术中的一个重要领域,对自主导航技术的关键问题——路径规划进行了评述。路径规划一般可分为基于模型的环境信息完全知道的全局路径规划和基于传感器的环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划2种类型。分别对各种方法的发展现状进行了总结,指出了各种方法的优点和不足。     

Application of probability to enhance the performance of fuzzy based mobile robot navigation

This paper presents a new path planning algorithm based on Probability and Fuzzy Logic (PFL) as a duality technique to enhance the performance of Fuzzy Logic alone. Fuzzy Logic interacts with the grading of obstacles existed in the path and probability lies over the decision to move the mobile robot. The fuzzy grading correspondence with the probabilistic decision is the primary function of moving the mobile robot towards the goal and the secondary is path planning which lies over the probability distribution function. The distance–speed combination rule is developed for effective navigation. The single and multiple mobile robot systems have been tested successfully in a dense environment in presence of obstacles (static and dynamic) and moving goal. The obtained results are optimal when compared to other navigational approaches in sense of navigational path length and time in the static and dynamic environment.     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的方法

动态环境中，移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题．本文提出一种 基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法．该方法采用实数编码的方法，有明确物理意义 的适应度函数，以加快实时的运算速度和提高运算精度．该方法充分挖掘可应用遗传算法解 决移动机器人动态路径规划的潜力．通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规 划能力．     

一种车型机器人路径规划方法

在自主移动机器人的许多应用中,路径规划技术顺序地设置一套分散的路径点来引导机器人以最短的时间从起始位置到达目标点。针对移动机器人路径规划问题,提出了一种非完整型机器人路径规划技术,该技术采用基本原子操纵方法来解决车型机器人路径规划问题,并采用平滑路径规划方法来产生更多的连续路径用以解决基本原子操纵技术在做路径规划时具有很不连续的缺点从而为机器人获得最优路径。仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。     

融合动态障碍物运动信息的路径规划算法

传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为：在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划及安全性分析

借鉴预测控制滚动优化原理,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的机器人路径规划问题.提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,合理结合了优化与反馈,对动态环境具有良好的适应性.还对规划算法的安全性进行了分析.     

一种未知环境下的快速路径规划方法*

为提高机器人在未知环境中的快速路径规划能力,引入自由路径表征可以通过的自由空间,引入风险函数评价机器人切入自由路径过程中发生碰撞的风险。通过搜索最优自由路径、评价碰撞风险压缩表示环境信息,使得未知环境中利用模糊控制器进行局部路径规划的实时性大为提高。与虚拟势场法等传统方法相比,其无局部最小,且极大缓解了狭窄环境中的振荡现象。实验及仿真均表明该方法实时性好、规划所得路径优于已有方法。     

Mita Laboratory,Electric Engineering Section,Faculty of Engineering,The Chiba University

This paper describes a local path planning method for a mobile robot to search for a path in an unknown environment by using visual information. The mobile robot system has a hierarchical path planning system which searches for a path efficiently in an uncertain environment. The planning system consists of a global planner and a local planner. The global planner gives a global path in terms of a sequence of visual sub-goals. Then the local planner generates a local path between the sub-goals with the help of a visual sensor. The main focus of this paper is on local path planning, which provides real-time guidance to the system. A visual sensor can provide useful information about the environment. So, an algorithm is proposed to generate avoiding points by using visual information to bypass unknown obstacles in the local path planning. Local path planning in a simple environment is simulated by using three-dimensional graphics. A simple experiment is also done for the case where there are two obstacles. The validity of the proposed method is verified by these simulations and experimental results.     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路径平滑等方面的指标。     

动态环境中基于改进粒子群的机器人路径规划

提出一种模糊隶属度函数对动态环境中机器人的运动状况进行建模,该建模方法不会无谓地牺牲机器人的可运动空间,可尽量减少机器人路径规划的约束强度;同时提出通过调整位置加权趋向无约束最优解的算子改进粒子群算法,提高算法的寻优速度。仿真结果表明,通过两者结合,可快速获得动态环境中的优化路径。     

移动机器人路径规划技术的现状与发展

移动机器人技术是近年来的研究热点，路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域。路径规划分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。该文详细地叙述了移动机器人路径规划技术的分类和发展现状，全局路径规划和局部路径规划中的各种方法，具体地分析了各种方法的算法过程，并指出了各种方法的优缺点，以及各种方法的改进的办法，最后对移动机器人路径规划技术的未来的发展趋势进行了展望。     

未知环境下移动机器人遍历路径规划

为提高未知环境下移动机器人遍历路径规划的效率,提出了一种可动态调节启发式规则的滚动路径规划算法.该算法以生物激励神经网络为环境模型,通过在线识别环境信息特征,动态调用静态搜索算法和环绕障碍搜索算法,有效减少了路径的转弯次数.引入虚拟障碍和直接填充算法,解决了u型障碍区域的连续遍历问题.最后通过仿真实验表明了该方法在未知复杂环境下的有效性.     

动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法*

提出了一种实现移动机器人在复杂动态环境下进行实时路径规划的新方法。该方法首先利用模糊逻辑来描述机器人局部环境模型;然后采用改进的蚁群系统算法快速地搜索出局部最优路径,并在此路径的引导下,结合机器人滚动规划方法,实现移动机器人在复杂动态环境下的实时路径规划。该方法不仅能克服传感器测量误差等引起环境信息的模糊性和不确定性的影响,还可以充分发挥蚁群算法的群体智能优势来保证系统规划的实时性。仿真结果表明该算法的有效性和可行性。     

未知环境中小型机器人路径规划策略的研究

针对微小型机器人在进行路径规划时存在系统硬件资源有限,数据处理能力盖及系统感知能力有限,只能获取局部信息,且信息不完备的问题,分析了人在未知环境中路径规划策略,提出了一种微小型机器人的路径规划策略。实验结果表明,该策略可以满足微小型机器人在复杂未知环境中路径规划的要求,为微小型自主机器人的设计提供了新的方法。     

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划

本文借鉴预测控制滚动优化原理，研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的 机器人路径规划问题．文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人 实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，实现了优化和反馈的合理结合，对动 态环境具有良好的适应性．     

基于自适应混沌遗传算法的路径规划

如何保证在未知复杂环境下规划出的机器人路径全局最优或较优一直是这一领域的一个研究难题,将混沌理论和遗传算法相结合,提出了一种新颖的基于自适应混沌遗传算法的机器人路径规划算法。利用信息熵产生初始群体,增加初始群体的多样性,将混沌优化的遍历特性引入遗传算法,以防止和克服进化过程中的“早熟”现象。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,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 approach in unknown environment

This paper presents a new algorithm of path planning for mobile robots, which utilises the characteristics of the obstacle border and fuzzy logical reasoning. The environment topology or working space is described by the time-variable grid method that can be further described by the moving obstacles and the variation of path safety. Based on the algorithm, a new path planning approach for mobile robots in an unknown environment has been developed. The path planning approach can let a mobile robot find a safe path from the current position to the goal based on a sensor system. The two types of machine learning: advancing learning and exploitation learning or trial learning are explored, and both are applied to the learning of mobile robot path planning algorithm. Comparison with A* path planning approach and various simulation results are given to demonstrate the efficiency of the algorithm. This path planning approach can also be applied to computer games.