基于人工蜂群算法的双机器人路径规划分析

针对手动液压搬运车车架主焊工序双机器人同步焊接路径规划问题,文中引入虚拟点将多旅行商问题转化为单旅行商问题,选用换位表达编码方式对车架焊缝编码,然后采用基于状态转移策略的人工蜂群算法建立双机器人同步焊接数学模型,仿真求解全局最优焊接路径的较好近似解,并与改进的自适应遗传算法以及人工鱼群算法做了仿真对比试验.结果表明,人工蜂群算法不会过早停滞,具有较快收敛速度,较其它两种算法更能缩短焊接工时,基于人工蜂群算法的双机器人路径规划方法能有效解决搬运车车架主焊工序双机器人同步焊接问题.     

基于人工蜂群算法的机器人路径规划

为求解机器人路径规划问题,引入人工蜂群算法,并将路径空间以网格划分,通过固定起始节点和设定最大允许路径节点数等方法,解决了人工蜂群算法应用于路径规划的两个难题--路径节点不固定和邻域构造困难,实现了将ABC算法应用于路径规划问题.通过典型的实例仿真对算法性能进行测试,结果表明:该算法有效克服了停滞行为的过早出现,而且能够加快收敛速度,得到全局最优解或近似解,是解决机器人路径规划问题的一种有效算法.     

双焊接机器人协同路径规划研究

针对白车身侧围双机器人协同焊接路径任务,对焊接路径规划算法进行研究,提出一种基于蚁群粒子群的融合算法。首先,建立单机器人焊接模型,将焊接任务转换为TSP问题,采用提出的融合算法优化TSP问题并与多种路径规划算法进行对比分析,证明所提出算法的优越性;其次,根据焊接任务将双机焊接转换为MTSP问题,依据约束条件,将MTSP转换为多个TSP问题,利用焊接路径之间的关系更新焊点,完成双机器人协同焊接模型建立,在MATLAB中得到路径规划的结果;最后,在ROBCAD中建立双机器人焊接工作站,对规划结果进行仿真验证。实验结果证明,所提出的融合算法对于双焊接机器人路径规划具有一定的指导作用。     

动态环境下基于IVS算法的多机器人路径规划北大核心

针对动态环境下的多机器人路径规划问题,采用改进虚拟弹簧算法(improved virtual spring algorithm,IVS)解决路径优化过程中局部最小值和障碍物附近目标不可达问题(GNRON)。首先,基于栅格法建立网络交互动态力学模型,描述多机器人系统网络结构;其次,以最优路径和最短时间为目标,基于机器人编队控制,提出IVS算法,同时建立有效的启发式规则,并根据动态障碍物自身的运动属性,重新规划一条障碍物少的路径;最后,采用MATLAB将本文方法与传统虚拟弹簧算法和动态A*算法进行仿真对比分析,验证IVS算法在解决多移动机器人路径规划问题上具有搜索效率高、避障能力强和环境适应性好的优势。     

基于改进ACO的机器人路径规划与仿真研究

焊接机器人是自动化焊接制造中必不可少的部分。目前,国内大多依靠人的经验对机器人路径进行规划,后期需要反复调试,造成工作量的增加。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,给出在焊接过程中无干扰、最短时间的路径。通过在ROBCAD中进行焊接仿真实验,并考虑机器人的可达性和干涉问题,最后计算出仿真时间。研究结果表明:改进的ACO算法对焊接效率和焊接时间有一定的改善,为进一步研究机器人焊接路径规划提供了参考。     

基于路网的车辆路径规划融合算法究

针对室外区域非结构化道路环境，为了同时解决全局路径规划问题和局部路径规划问题，提出一种基于Floyd算法、A*算法和人工势场法的路径规划融合算法。采用A*算法规划可行路径，基于Floyd全局最优距离和权重数据递归求出最优路径；改进人工势场法，设计分段力场结合自适应角度函数，规划避障路径；基于三次多项式曲线拟合得到满足动力学约束的行车轨迹。采用MATLAB/Simulink进行路径规划仿真，结果表明：路径规划融合算法根据前方检测环境能准确规划出全局绕路轨迹和局部避障轨迹，单次规划时间分别为1.14 ms和45 ms，满足实时性要求。实车实验结果表明仿真结果准确，验证了实路径规划融合算法的有效性和算法的鲁棒性     

基于ROS与融合算法的AGV路径规划研究北大核心

针对传统A^(*)算法在AGV路径规划中存在搜索范围大、转折多、实时性差等缺点,以A^(*)算法为基础,通过建立栅格地图,改进启发函数,去除多余节点和提高避障安全性。针对AGV在复杂环境下的动态路径规划问题,将改进A^(*)算法与动态窗口算法进行融合,规划出一条具有实时性的最优路径。通过仿真实验,验证了改进算法的有效性与可行性,实现了路径优化。通过机器人操作系统进行实验,结果表明AGV运行时的路径规划合理,满足实际应用需求。     

模糊改进的人工势场法机器人局部路径规划

移动机器人在狭窄、障碍物繁多的密闭环境中工作,人工势场法(APF)应用于机器人避障及局部路径规划存在局部最优、目标不可达等问题,文章提出一种模糊改进的APF算法,通过重新构建障碍物斥力势场、障碍物运动速度和加速度势场、引力势场模型,克服局部最优陷阱;在某些特殊情况下,使用模糊算法给机器人提供辅助作用力,帮助机器人安全到达目标点。把改进模糊APF算法用于机器人避障,仿真结果表明:改进的控制算法应用于多障碍物环境可以帮助机器人实现安全避障。     

基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

为应对无人机遇到的复杂任务状况,快速寻找一条可行较优航迹,通过改进初始化蜜源方式、引入模拟退火算法的Metropolis准则、引入复合形法等对人工蜂群算法进行改进,提出了一种基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法。针对无人机航迹规划问题建立数学模型,采用该改进人工蜂群算法进行寻优,并通过MATLAB进行仿真验证。仿真实验结果表明,该改进人工蜂群算法有效提高了无人机航迹规划的鲁棒性、收敛速度和精度。     

基于改进蚁群算法的打磨机器人路径规划北大核心

针对打磨机器人在复杂空间中路径规划时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于改进蚁群算法的打磨机器人路径规划方法。建立打磨机器人D-H连杆模型,进行正逆运动学分析以及计算验证;提出一种改进的信息素更新方法,将新的自适应计算方法应用于状态转移规则,并通过引入阻尼系数ξ改进启发式信息函数;在MATLAB中进行模拟仿真实验,得到改进蚁群算法最佳参数组合。结果表明:相对于基本蚁群算法,所提出的改进蚁群算法从起点到终点的最短路径长度平均减少14.3%,迭代次数平均减少55.3%;结合打磨机器人刀具位置等特点,可以获得路径长度最短且平滑的运动曲线。所提方法可有效解决打磨机器人三维路径规划问题。     

基于改进人工势场法的机械臂路径规划仿真

为解决六自由度机械臂在工作空间中的路径规划问题,提出一种改进的人工势场法与快速随机搜索树(RRT)算法相结合的规划方法。以发那科M-20iA工业机器人作为研究对象,选取其各连杆D-H参数并创建坐标系,分析其正运动学问题。然后采用包围球包络障碍物、圆柱体包围盒包络机械臂,将碰撞问题转化为球心到圆柱体中轴线最短距离的问题。接着改进势场法的势函数,并在机械臂进入局部极小点时改用RRT算法使机械臂跳出该点,之后继续采用势场法规划路径到达目标点。最后在MATLAB中对该改进算法进行仿真,仿真结果证明:该算法可以成功避障,保证机械臂平稳运行至目标处。     

基于复杂地形的四足机器人路径规划算法研究

针对四足机器人在复杂环境中摆动腿路径点规划不准确的问题,提出一种基于摆动腿路径规划的样条优化算法。该算法运用零力矩点（ZMP）稳定性准则,在对机器人COG轨迹进行规划的基础上,对机器人摆动腿足端轨迹路径点进行优化计算,并利用ADAMS建立其仿真模型用于计算机仿真。结果表明：该算法不仅能保证四足机器人安全避障,且能实现在复杂地形条件下平稳行走,验证了该算法的准确性和鲁棒性。     

改进人工势场法的机械臂避障路径规划

针对人工势场法在机械臂避障路径规划中易陷入局部最小值等问题，提出一种改进人工势场法的机械臂避障路径规划方法。首先，对机械臂连杆及障碍物进行包络体建模，将避障碰撞检测问题转化为圆柱体与球体、圆柱体与长方体的最短距离求解；其次，提出在机械臂关节空间建立目标点的引力场和斥力场，在笛卡尔空间建立引力场相结合的算法，并采用快速随机搜索树法(RRT)解决传统人工势场法局部极小点的问题；最后，采用MATLAB开展仿真与实验，结果表明该算法规划目标位置平均误差为0.010 m,相较于传统的算法更接近于目标位置，可实现机械臂逃离局部极小点并完成避障路径规划。     

模糊改进人工势场法移动机器人路径规划

针对人工势场法应用于机器人路径规划中存在的各种问题,提出一种模糊改进人工势场法。首先,建立斥力势场梯度等级,在解决目标不可达问题的同时,保证路径规划的安全性;其次,引入逃逸力,利用模糊算法推算出逃逸力大小,帮助移动机器人逃离局部最优陷阱;最后,在MATLAB环境下对常规改进人工势场法和模糊改进人工势场法进行了仿真实验,实验结果表明,模糊改进后的人工势场法能够解决目标不可达问题、局部最优问题,同时在避障安全性方面存在一定优势。     

基于改进蚁群算法的焊接机器人路径规划

为了解决目前车身焊接机器人路径规划不合理的情况,分析了焊接机器人运动过程,建立了有效的路径规划数学模型。通过对蚁群算法的研究,将遗传算法的遗传算子理论引入蚁群算法,运用MATLAB编写相应的程序。结果表明,改进蚁群算法能够更好的适用于路径规划,能够规划出一条合理的焊接路径。     

气焊及切割工艺与设备

20095233 基于人工势场法的管件切割路径规划／秦福焱…／／电焊机．-2009,39（4）：39～41 大型船厂对管件的切割焊接中,采用机械臂的自动切割、焊接及其编程规划问题是亟待解决的问题。阐述了基于人工势场的割枪切割管件的运动路径规划方法。在切割路径规划中,定义引力函数和斥力函数,通过．MATLAB科学计算程序实现了所提出规划算法,并应用于Kuka机器人。     

气焊及切割工艺与设备

20095233 基于人工势场法的管件切割路径规划／秦福焱…／／电焊机．-2009,39（4）：39～41 大型船厂对管件的切割焊接中,采用机械臂的自动切割、焊接及其编程规划问题是亟待解决的问题。阐述了基于人工势场的割枪切割管件的运动路径规划方法。在切割路径规划中,定义引力函数和斥力函数,通过．MATLAB科学计算程序实现了所提出规划算法,并应用于Kuka机器人。     

基于人工势场法的管件切割路径规划

大型船厂对管件的切割焊接中,采用机械臂的自动切割、焊接及其编程规划问题是亟待解决的问题.阐述了基于人工势场的割枪切割管件的运动路径规划方法.在切割路径规划中,定义引力函数和斥力函数,通过MATLAB科学计算程序实现了所提出规划算法,并应用于Kuka机器人.仿真结果表明,所规划的机器人末端轨迹的准确性和可行性.     

改进遗传算法的焊接机器人焊接路径优化方法研究

针对焊接机器人焊接路径规划存在的焊接路径长、能耗高等问题,提出一种改进遗传算法的焊接机器人焊接路径优化方法。通过Steger方法获取焊接有效条纹区域,采用灰度重心法和Hessian矩阵法分别对焊接作业区域展开粗提取和细提取,获取焊接信息。通过焊接作业特点,以焊接机器人最短焊接路径和最小能耗为目标,构建焊接机器人焊接路径规划模型,使用改进的遗传算法求解模型,获取焊接机器人焊接最佳路径,实现焊接路径优化。试验结果表明,所提方法的焊接路径最小达到了50.5 m,能耗仅为5.1 J,并且耗时最高仅为2.9 s,其有效解决焊接机器人路径优化问题,为焊接机器人路径优化提供有效的指导作用。     

融合改进Dijkstra算法和动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在智能制造车间的全局路径规划和局部动态避障问题,提出一种融合改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法,对传统Dijkstra算法的路径进行平滑优化,使得路径轨迹更加平滑,动态改变DWA算法中速度评价权重函数,提高避障效率。仿真结果表明,改进Dijkstra算法路径平滑优化后,平均路程缩短比例为0.65%,平均偏航角震荡次数减少了67.70%,改进后的DWA算法运行路程缩小9.68%,路径转折次数降低了33%,运行时间缩短3.88%。基于改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法提出一种融合算法,仿真和样机实验结果表明：面对静态、动态障碍物,机器人运行线速度平缓,轨迹光滑,角速度波动明显,证明机器人运动稳定,实时调整方位,具有良好的避障能力。并且多次机器人循环定点实验中机器人纵向(X轴方向)平均误差≤30 mm,横向(Y轴)平均误差≤30 mm,定位精度满足工业需求。