人工蜂群算法在移动机器人路径规划中的应用

研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟、搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径,避免碰撞的发生,提出了一种人工蜂群算法的机器人路径规划方法.首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后机器人路径规划目标点作为蜜源,最后蜂群之间信息交换、协作搜索最优机器人运动路径.结果表明,人工蜂群算法解决了传统群智能算法存在的难题,加快了机器人路径规划求解速度,以较短时间找到最短机器人运动路径.     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.针对传统移动机器人路径规划算法搜索时间长,效率低,寻优能力差等问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.该方法首先采用神经网络描述机器人工作环境,在此基础上通过坐标变换建立新地图;然后将机器人路径表示为粒子位置,并以路径长度为粒子群的适应度值;最后粒子之间的相互协作,不断更新粒子位置和速度,获得-条从起始点到目标点全局最优路径.在MATLAB平台上对该方法进行了仿真,实验结果表明,基于粒子群的机器人路径规划方法提高了路径规划的计算效率和可靠性,可应用于机器人的实时导航.     

基于Kinect的移动机器人实时局部路径规划

传统路径规划方法计算复杂、效率低,且误差较高.为此,提出一种基于Kinect的移动机器人实时局部路径规划方法.利用Kinect产生的RGB图像和3D图像实时获取移动机器人的周边动态环境信息,通过模糊逻辑和信息融合技术完成机器人的实时路径规划,从而实现机器人的目标跟踪与导航.实验结果表明,该方法具有较好的稳定性与实时性.     

机器人路径规划方法综述

路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前为止,其研究方法主要有两大类传统方法和智能方法.综述了有关机器人路径规划技术的研究方法,介绍了自由空间法等传统方法,同时讨论了基于遗传算法、模糊控制和神经网络等智能方法的路径规划技术,并展望了机器人路径规划技术的未来与发展趋势.     

污泥纠缠环境下机器人视觉摆脱规划路径方法

传统路径规划算法针对多目标情况,主要依据多单一信息融合结果选择避障路径,在中规模的污泥纠缠区域中容易陷入盲区,无法对污泥纠缠环境下的机器人路径进行准确的规划。为此提出一种改进的机器人视觉纠缠摆脱路径规划方法,借助机器人视觉仪器采集污泥纠缠特征,用归一化方法把视觉信息融入到规划模型中进行最佳路径的选择,将机器人摆脱污泥纠缠以及最短路径的要求融合成一个适应度函数,通过遗传算法搜索获取最佳机器人摆脱路径。实验结果说明,该方法对于污泥纠缠环境下机器人摆脱路径规划长度以及效率都优于传统模型,具有较高的鲁棒性。     

蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究

针对传统机器人路径规划方法无法保证寻找全局最优路径的问题,本文提出了一种基于蚁群算法求解机器人路径规划的方法.在此基础上构建了移动机器人路径规划模型,并通过Visual C 6.0进行仿真.结果表明该算法能够在动态和静态环境中迅速找到机器人的最优路径,与基于遗传算法的路径规划方法相比具有较大的优势.     

改进人工鱼群法的机器人路径规划方法

针对以往机器人路径规划未考虑地图全局优化,仅考虑路径长度或躲避障碍物,造成路径规划效果差的缺陷,提出了改进人工鱼群法的机器人路径规划方法.选取多面模型表示法建立机器人行驶路径的环境空间模型,将路径总长度最短以及路径安全度最高作为路径规划目标建立机器人路径规划总目标函数,利用改进人工鱼群法求解所建立总目标函数.改进人工鱼...     

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...     

机器人动态抓取的变比例导引路径规划方法

研究机器人手眼协调系统接近和抓取运动目标的路径规划方法,提出了一种脱胎于比例导引方法的变比例导引（ＶＧＰ）路径规划方法,这 方法设定手扑的视角在接近目标过程中以镁速不断变化,因而可以使手扑从目标运动前方拦截到目标,另外,机器人手扑在接近目标时,可以同时调整手主的接近姿态,以包抄的方式以目标。这种路径规划方法能够容许更大的目标位置估计误差,并能处理目标的机动运动,因而优于传统的目标跟踪路径规划方法,