基于免疫进化的移动机器人路径规划

针对现有基于进化算法在路径规划中的易陷入局部最优和缺乏指导性的缺点,该文探讨了一种基于免疫进化的路径规划方法;该方法针对机器人路径规划的实际应用,优化了变异算子,引入了免疫机制,使得较优个体能较早地生成,保证了算法的收敛速度,同时在算法过程中保持了种群的多样性,防止了早熟收敛,提高了全局搜索能力;仿真结果表明,该方法对复杂地图有良好的适应能力,能有效地保证路径的规划效率并改善路径规划的质量。     

基于移动机器人路径规划的鼠群算法

研究静态环境下机器人路径规划问题,并根据老鼠觅食行为提出一种鼠群算法.该算法引入环境因子和经验因子,每次搜索后对路径进行经验因子更新,通过迭代的方式寻找静态环境下机器人最佳路径.同时提出一种禁忌策略,有效地避免了路径死锁问题.理论分析和实验结果表明,该算法能使机器人在有较多障碍的环境下迅速找到一条优化路径,而且安全避碰,与同类算法相比具有一定的优越性.     

一种移动机器人的路径规划算法

本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。     

移动机器人路径规划算法仿真及实现

机器人路径规划是机器人领域的一个重要分支,而路径规划算法是机器人的核心内容。本文重点研究路径规划算法,包括基础路径搜索,静态环境、动态环境的路径规划算法,通过仿真实验确定算法的可行性,并进行优化。最后,通过移动机器人实体验证路径规划算法。采用Python作为开发语言,先采用Pycharm作为开发环境并进行算法的实验仿真和对比;随后采用JupyterLab作为开发平台,使移动机器人能按照算法给出的路径移动。实验结果表明该算法可行。     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划的难题,运用了一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法,对移动机器人的路径规划进行了设计,采用了栅格法对环境进行建模.为了提高路径规划的效率,采用了一种改进的避障算法来生成初始种群.将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法,新算法具有较强的全局和局部搜索能力.仿真实验结果证明算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高.     

移动机器人路径规划的最短切线路径算法

本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。     

移动机器人路径规划算法综述

路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划技术进行研究,分析各算法的实现机制与原理,并系统性的总结了主流路径规划算法研究现状。根据移动机器人路径规划算法的特点,将路径规划算法分为：传统规划算法、智能规划算法、基于采样的规划算法。基于以上分类,分述近年来的主要研究成果,重点分析各类算法的优缺点。针对移动机器人路径规划算法研究现状,对其未来研究方向进行展望,为移动机器人路径规划大发展提供一定的思路。     

基于JPS改进的移动机器人路径规划算法

针对跳点搜索（jump point search,JPS）路径规划算法在大尺度复杂场景下存在内存资源消耗较大、路径结果平滑度较低且路径过于靠近障碍物等问题,提出融合安全势场等级函数与优化Floyd算法的改进JPS算法。首先建立了安全等级函数对栅格地图中的栅格状态进行重新赋值构建安全等级地图;然后改进了启发式函数,引入目标与主方向两项偏置函数项结合安全等级函数项,进一步减少对称性搜索带来的时间消耗,改善了所规划路径的安全程度。其次通过添加二次平滑算法流程优化了Floyd算法;最后结合B-spline样条插值法,进一步提高了改进算法所规划路径的平滑程度。仿真实验验证了改进优化算法在内存资源消耗、路径长度、路径平滑程度以及路径安全程度都有显著提升。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划

为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用粒子个体极值的加权平均值,同时加入惯性权重.建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿真分析.仿真结果表明:改进后的粒子群算法容易使粒子移动到最佳位置,加强了全局寻优能力,在复杂环境中搜索路径性能优于传统算法.     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

研究了复杂未知环境下移动机器人的路径规划问题,旨在解决当机器人具有相当大的可视半径时,传统的滚动规划算法在解决路径规划问题时效率不高的问题。提出了一种局部规划中采用改进的A*算法的滚动规划算法。该算法引入一种二叉堆数据结构来存储局部规划待考察的节点,通过减少局部寻优中比较的次数来提高搜索的速度。仿真结果表明,该算法在解决这类路径规划问题时,能显著提高路径规划的效率,对其他的路径规划算法也有重要的借鉴意义。     

基于改进型遗传算法的足球机器人路径研究

目前针对足球机器人路径规划,主要采用栅格法和链接图法,但栅格法无法达到精确的规划路径,而连接图法主要针对具有复杂多边形的障碍物,这两种方法不能满足足球机器人实时性的要求.为此采用简化编码方式和格雷码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法适应度函数,采用轮盘赌选择,单点交叉,基本位变异等方法,完成了遗传操作.仿真结果表明:在建立的约束关系下,改进型遗传算法在路径最短方面比人工势场法有所改进,表现出较好的优化效果.     

RoboCup小型机器人仿真系统

通过对机器人硬件进行仿真,可以有效地提高控制软件的开发效率,并降低硬件的损耗。该文实现了一个RoboCup小型机器人仿真系统,该系统的仿真对象是机器人足球比赛中的所有硬件要素,包括机器人的运动学特性、击球和带球装置、视觉系统的噪声和盲区、以及无线通讯系统的延迟等。该文还分析了真实系统中各仿真对象的物理特性及其实现难点,给出了仿真系统的软件架构和接口定义,描述了各仿真功能的具体实现。通过分析仿真结果表明此系统达到了比较理想的效果,可以为其它相似系统提供有益的参考。     

教育机器人仿真系统中的声音设计

现有教育机器人仿真系统在进行物理仿真时缺少对声音的支持,为弥补这一缺点,有必要设计一种声音系统,使仿真更加逼真。分析仿真过程对声音的需求状况,并结合FMOD声音引擎的特点,设计系统的实现流程,讨论其中的关键问题及解决方法。测试结果显示,该系统可以实现多种音效,能够满足教育机器人物理仿真对声音的需求,对多声源能够进行较好的管理,并且有效地节约计算机资源。     

基于KQML语言的多自主移动机器人仿真系统

用JAVA语言开发了栅格环境下的多自主移动机器人仿真系统,通过KQML语言通信模拟了多个自主的移动机器人,机器人的自主性主要体现在自主感知环境和自主进行路径规划、任务执行和安全导航等工作．该仿真系统具有平台无关性、地图无关性、算法无关性以及机器人配置的无关性,为多自主机器人系统的研究提供了一个可借鉴的平台．     

手臂机器人网络教学实验系统设计与开发

随着Internet和多媒体技术的快速发展，现代教育技术也迈上了一个崭新的台阶。本文介绍一个手臂机器人网络教学实验系统，它采用B／S三层体系结构模型，提供远程控制、监视和机器人仿真的教学服务。本文主要介绍系统的设计与开发技术。     

足球机器人系统仿真中的碰撞研究

总结了近年来足球机器人碰撞的研究成果,指出当前一些碰撞模型的不足,进而指出了数字仿真系统的离散特性对足球机器人的碰撞性质的影响. 详细地分析了足球机器人的运动碰撞情况. 最后提出了足球机器人的碰撞模型并给出了具体的算法. 实践证明该算法是有效的．     

一种机器人的寻迹算法

针对基于光电传感器组寻迹的自动导引机器人,设计了传感器阵列的布置方式。根据此布置方式,提出了三个处理规则结合而成的轨迹识别算法。即使在导引线复杂的情况下,用此算法也能得出行进方向,控制机器人沿轨迹运动。甚至遇到干扰走错时,机器人也能自动纠错。     

一种机器人的寻迹算法

针对基于光电传感器组寻迹的自动导引机器人。设计了传感器阵列的布置方式。根据此布置方式，提出了三个处理规则结合而成的轨迹识别算法。即使在导引线复杂的情况下，用此算法也能得出行进方向，控制机器人沿轨迹运动。甚至遇到干扰走错时，机器人也能自动纠错。     

关节型机器人运动学仿真及控制系统设计

关节型机器人各运动关节动态特性和控制系统的稳定性直接影响机器人以及轨迹规划的可达性.以IRB140关节型机器人为研究对象,依据标准D-H参数法和空间位姿变换理论推导出机器人正向运动学数学模型,并采用机器人逆运动学和改进后的五次多项式插值算法实现了机器人在关节空间下进行轨迹规划时各运动关节速度和加速度过渡平滑的目的.最后...