基于改进 A∗ 算法与动态窗口法融合的 机器人随机避障方法研究

针对机器人在存在随机障碍物环境中采用A~*算法规划路径会出现碰撞或路径规划失败的问题,提出了一种将改进A~*算法与动态窗口法相融合的机器人随机避障方法。在改进A~*算法中,首先优化了搜索点选取策略和评价函数,提高了A~*算法的搜索效率;然后提出冗余点删除策略,剔除路径中的冗余节点,并在每两个相邻节点间采用动态窗口法进行局部规划,确保在全局最优路径基础之上,实时随机避障,使机器人顺利到达目标点。实验结果表明,改进A~*算法较传统A~*算法平均可减少4.39%的路径长度和65.56%的计算时长,融合动态窗口法后,能在全局路径基础上修正局部路径,实现随机避障,验证了该算法的有效性。     

基于运动约束的移动机器人路径规划

针对A^*算法路径规划中存在的转折冗余、安全性低、不符合移动机器人非完整约束模型等问题，提出一种基于运动约束的路径规划算法。首先，通过挪移处理使A^*算法规划的路径点适度远离障碍物。然后，剔除无障碍路径点间节点，获取路径必经转折点。最后考虑机器人运动约束，以转折点位姿为局部目标，引导混合A^*二次规划路径。实验结果表明，改进算法比传统A^*算法提高了65%的安全距离，无冗余转向，路径具有位姿连续性，可以保证机器人的平稳、高效、安全的移动。     

局部环境增量采样的服务机器人路径规划

针对室内服务机器人在未知动态环境中工作时的功能需求,提出了一种局部环境增量采样的路径规划算法。该方法首先依据当前环境构建基于障碍物碰撞风险的评估概率;然后在搜索树扩展的过程中,设计了结合碰撞风险评估概率和欧氏距离的代价函数,避免了每次扩展时新节点和潜在扩展边的碰撞检测,提高了算法效率;同时,搜索树扩展借鉴了快速随机扩展图算法的扩展方式,实现在当前搜索树结构下的最优扩展;另外,提供了算法的性能分析。最后,仿真及实验结果表明该方法具有良好的规划性能,需要较少的计算时间和平均迭代次数,能够满足室内服务机器人实时路径规划的工作需求。     

一种基于可视图法导盲机器人路径规划的研究

以自主设计的导盲机器人为实际应用背景,提出一种适用于室内导航的算法。该路径规划算法利用射频识别(radio frequency identification,RFID)系统,通过超高频射频识别系统与低频射频识别系统的联合运用实现准确定位,将可视图法与A*算法相结合,提出一种路径规划算法,在提高搜索效率的同时保证了规划路径的可行性。通过在平面障碍物环境下实验,验证了该算法的可行性。     

动态环境下果园移动机器人的路径规划研究

为了实现移动机器人对可移动障碍物的避让,提出一种改进的蚁群算法,该算法通过建立方向夹角启发因子,使得蚂蚁尽量选择夹角小的节点作为下一节点,提高了最短路径搜索速度;引用了较复杂的对角线距离的倒数作为新的启发式因子,因该距离公式无需进行平方根运算,求解简单,再一次提高了搜索效率。并将其与A*算法相结合,来实现与动态障碍物的避让。试验结果表明,改进后的蚁群算法与原蚁群算法在同等最短路径的情况下,前者搜索最短路径的速度是后者的3倍,可以实现移动机器人在复杂环境下的动态避让。     

AGV复合自主路径规划方法研究

针对AGV在动态环境下实时自主路径规划效率低的问题,提出了一种A*算法与D*算法复合自主路径规划的方法.首先通过A*算法生成AGV当前位置到目标位置的全局最优路径;其次,当AGV在全局路径行驶遇到障碍物时,根据障碍物和全局路径的相对位置关系,确定AGV绕开障碍物的局部搜索范围;最后,结合局部路径搜索范围和D*算法,将生...     

改进D* Lite和人工势场法的移动机器人路径规划研究

在变化的室内环境中,将D* Lite与人工势场法相结合进行移动机器人路径规划.首先,使用D*Lite初步规划出一条全局最优路径,再通过节点筛选机制来剔除全局路径的冗余节点,使得所规划的路径更加平直;然后,当遇上未知障碍物调用重规划环节时,融合人工势场法,使得重规划的路径与未知障碍物保持在一个安全的距离,避免移动机器人在...     

基于A~*算法的空间机械臂避障路径规划

针对空间机械臂在轨操作任务需求,提出一种基于A*算法的避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物几何特征,对机械臂模型和障碍模型进行简化。通过研究机械臂本身所固有的几何特性,根据障碍物的位姿坐标,分析机械臂各杆件与障碍物发生碰撞的条件,进而求解空间机械臂的无碰撞自由工作空间。在此基础上,利用A*算法在空间机械臂的自由工作空间进行无碰撞路径搜索,实现了空间机械臂的避障路径规划。通过仿真试验验证了基于A*算法的空间机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性。     

多自动导引车路径规划的时空冲突约束A*算法

针对自动导引小车(AGV)在仓储物流搬运系统中的路径冲突问题,提出一种基于时空冲突约束的A*算法.先在拓扑栅格地图的基础上加入时间轴建立时空地图模型,再针对时空地图的特点和冲突约束条件重新设计A*算法的子节点扩展规则和节点评估函数.利用改进后的A*算法按照优先级顺序为各个AGV规划路径,规划完成一条路径后,用mark表记录其在时空地图中的节点信息,再利用改进后的A*算法结合mark表搜索新路径.通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于A~*算法和三次样条的工业机械臂路径平滑性研究

为提高工业机械臂运动的平滑性,提出了一种基于A*算法和三次样条函数的路径规划方法。首先建立空间障碍物3维模型,应用A*算法规划出在障碍物环境下的可行路径。然后以该路径的关键节点,建立三次样条插值函数,生成平滑的机械臂避障路径。最后通过实例对关节不同时刻的位移、速度、加速度的仿真和对比,结果验证了该方法的有效性。     

基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法设计

针对机器人进行避障路径规划时存在收敛速度差、规划路径长、迭代次数多以及规划时间长的问题,提出基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法。首先使用栅格法划分巡检机器人工作环境,通过对像素矩阵等指标的分析,构建栅格地图模型;基于人工势场法提出蚁群路径规划算法,使蚁群适应子空间的搜索;最后在模型中利用该算法,寻找该模型的最佳路径。实验结果表明,运用该方法进行路径规划时,收敛速度高、规划路径短、迭代次数少以及规划时间短。     

基于改进RRT的核退役机器人避障方法

核退役机器人工作过程中,传统快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree,RRT)路径规划算法缺乏导向性,路径规划效率低,避障能力弱;为此,提出改进RRT路径规划算法,以提高作业效率和准确率.首先,引入目标偏置函数,并提出自适应步长,使RRT路径规划具有导向性,避免陷入局部最优;其次,采用...     

面向复合地图的移动机器人分层路径规划

针对传统路径规划方法在部分未知复杂大场景环境下搜索空间大、效率低、避障成功率不高等问题,提出一种基于拓扑-栅格-度量复合地图的移动机器人分层路径规划方法。首先将机器人作业环境描述为栅格地图并划分为多个栅格化的子区域,以子区域为关键节点进行位置关系抽象从而获得拓扑架构,并对局部栅格区域进行精细化描述,构建拓扑-栅格-度量的复合地图。其次,在不同地图层级上分区域搜索机器人路径,在拓扑地图上采用Floyd算法规划子区域之间的区间路径,面向栅格地图提出搜索子区域内部路径的改进A^*算法,通过引入扩展点筛选策略、双向搜索机制、路径冗余点剔除技术提高路径规划的效率与质量,并拼接各段区间路径和内部路径生成全局优化初始路径。最后,针对部分未知场景中的动态障碍物,在度量地图上提出基于深度强化学习架构的动态避障路径规划方法,利用价值分类经验回放机制提高样本的利用率和模型训练的效率。实验结果表明,所提方法有较高的搜索效率和避障成功率,生成的路径兼具安全性和平滑性。     

基于典型栅格地图的代价地图改进方法

针对具有多种路况的复杂环境,提出了一种基于栅格地图的代价地图构建方法。改进方法分别从移动机器人可通过安全性和可通过消耗性2方面对普通的布尔栅格地图进行改进。首先,建立以机器人与障碍物距离为变量的递减代价函数和以不同路况能耗占比为变量的代价函数;然后,根据2种代价函数确定每个栅格的代价值;最后,将生成的2种代价地图融合,得到改进地图。以A*算法为例,修改其估值函数以适应新的地图,通过仿真实验对比传统地图和改进地图下的路径规划情况。实验结果表明,相对于传统的栅格地图,改进地图下规划出的路径始终保持着距离障碍物的安全距离,并且对不同价值的道路进行了选择与规避,有效地保证了移动机器人在运动过程中的安全性,并且根据实际情况考虑了能耗代价改变了路径选择,实现了多路况复杂环境下的路径规划,验证了地图改进方法的可行性。     

基于A*

针对二维栅格地图下,移动机器人以最短路径遍历所有目标点的路径规划问题,提出一种基于启发信息扩展节点的 A*     

一种有效的地图创建方法和机器人的路径规划

介绍了一种新的移动机器人基于多边形的地图创建方法(三角形法)和在此基础上的基于遗传算法的移动机器人路径规划算法,并进行了仿真试验。三角形法是在可视图法的基础上,通过删除冗余的地图信息而得到的一种更加精简更能清楚表现障碍物之间关系的地图创建方法。在此基础上实现遗传算法路径规划,通过快速的迭代便能够找到最优的路径。     

基于栅格分区的覆盖路径规划方法

针对含有障碍物的作业区域,设计出一种划分区域的覆盖方法。首先将作业区域栅格化,建立栅格地图;其次进行区域划分,利用模糊 C 均值( FCM )聚类算法将障碍物进行聚类,根据聚类结果,求出每一类障碍物的横纵坐标的最小值和最大值;接着先利用 Bresenham 算法沿着障碍物边界最小值进行区域分割;然后求解子区域连接顺序,利用 A * 算法求得子区域间的最优路径;最后利用往复式覆盖方式实现子区域的全覆盖。仿真实验表明,该方法能够完整地覆盖整个作业区域,与传统的 A * 覆盖算法相比,覆盖路径长度减少 13.97% ,重复率降低了 94.44% ,转弯次数减少 16.00% ,且而与传统的遗传覆盖算法相比,覆盖路径长度减少了 3.78% ,重复率降低了 83.33% ,转弯次数增加了 1.61% 。     

变电站轮式巡检机器人机械臂避障路径规划方法

变电站工作环境特殊且复杂,为保证巡检机器人在执行巡检任务的同时,能更好、更安全地进行作业,提出面向轮式巡检机器人的机械臂避障路径规划方法。利用八叉树结构建模技术,架构巡检机器人工作环境的三维模型与环境更新模型。确定机械臂与环境关系,建立机械臂运动学模型,根据末端执行器位姿的已知与未知情况,完成运动学模型的正解与反解计算。基于关节位姿的三维坐标,设定机械臂连杆不碰撞障碍物为必要条件,依据六次多项函数式解得的关节角速度与角加速度连续轨迹,通过更改非固定参数值,调整机械臂的移动轨迹,最后,利用贝塞尔曲线平滑处理路径。仿真试验结果表明,所提方法路径精度更优越,避障效果更理想,符合变电站巡检的实时性需求。     

室内自主移动机器人系统设计

提出了一种室内自主移动机器人系统设计方案,以代替人完成家务劳动、物品搬运及资料传递等任务。该系统以先验地图信息为基础,结合传感器所采集的信息建立相应的环境模型,使机器人能够自主完成最短路径规划、障碍检测和运动控制等功能。机器人的行进速度和角度数据通过无线芯片nRF24L01实时传送给上位机进行分析处理,分析后再将控制指令反馈给机器人执行,以调整机器人的运动姿态。仿真测试表明:所设计的系统稳定可靠、实现了预期的设计目标。     

基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法

针对电网巡检机器人存在避障能力低下和路径规划不合理的问题,研究基于时间栅格法和最优搜索的电网巡检机器人避障路径规划方法.利用时间栅格法标识工作空间内障碍物,构建机器人电网巡检环境信息,通过最优搜索避障路径算法,全局规划机器人到达目标点的路径,结合改进势场法,通过调整斥力和引力势函数,计算合力实现机器人的局部避障及避障路径规划,形成全局和局部相结合的避障方法.试验结果表明,躲避静态障碍物和动态障碍物的平均躲避成功率分别为 ９８．３７％ 和 ９６． １２％ ,避障路径规划平均耗时为 １.５６ s ,具备快速、高效、精准的避障及路径规划能力,可提升机器人的动静态障碍物避障能力和路径规划效率.