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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。 相似文献
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基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数,得到无碰撞路径,然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题。利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性。仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的。 相似文献
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Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。该算法能得出最短路径的最优解,在实际选择路径方案中起重要作用。本文是Dijkstra算法在范围规划问题中的应用。 相似文献
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基于移动机器人的安全考虑,提出了一种改进的可视图法。该方法用尽可能远离障碍物的路径表示弧,先确定可能的路径点作为节点,然后考虑可能路径,建立结点间的弧,并用Dijkstra算法求出图中的最短路径。最后通过仿真研究表明,用文章提出的方法规划的路径可以达到或接近最优路径。 相似文献
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王海泉胡瀛月廖伍代闫同斌王东云 《控制工程》2016,(9):1407-1411
为了实现在避障环境空间下移动机器人的平滑最优路径规划,提出了一种基于改进蜂群算法的三次Bezier曲线优化的路径规划方法。借助Bezier曲线描述路径,把路径规划问题转换为生成Bezier曲线有限个点的位置优化问题,并改进人工蜂群优化算法进行最优路径搜索。该改进算法在雇佣蜂的搜索阶段中引入个体当前最优值及随机向量,并选择新的选择概率函数,不仅加快算法的收敛速度,而且在一定程度上有利于保持种群多样性,防止算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法可以有效地进行平滑路径的无碰撞路径规划。 相似文献
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快速搜索随机树(Rapidly-exploring random Tree Star,RRT*)算法在移动机器人实际应用中规划路径在转向部分存在较多的冗余转折点,导致移动机器人在移动转向过程中出现多次停顿与转向,为剔除规划路径中的冗余路径点,提高机器人移动流畅性,提出一种改进的 RRT*算法。算法将局部逆序试连法引入移动机器人路径规划,在确保RRT*算法概率完备性和渐进最优性的前提下,剔除规划路径中的冗余路径节点,使最终路径更加接近最短路径。通过MATLAB仿真实验证明,规划路径平均长度缩短4%,算法耗时缩短35%,改进后的RRT*算法能缩短规划路径且转向部分路径更加平滑。最后,使用改进后的RRT*算法在室内环境下进行移动机器人路径规划实验。实验结果表明:规划路径上无冗余路径点,且移动机器人沿路径移动流畅。 相似文献
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该文首先提出用Minkowski和的工具将多边形机器人的路径规划问题转化为点机器人的情况,然后基于移动机器人的安全考虑,提出了一种改进的可视图法。该方法用尽可能远离障碍物的路径表示弧,先确定可能的路径点作为节点,然后考虑可能路径,建立结点间的弧,并用Dijkstra算法求出图中的最短路径。最后通过仿真研究表明,用文章提出的方法规划的路径可以达到或接近最优路径。 相似文献