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基于PSO和滚动优化的不确定环境下移动机器人动态路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
针对全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题,本文提出了一种结合粒子群算法(PSO)和滚动优化策略的动态路径规划方法。通过在一系列移动空间窗口中进行在线规划来充分利用机器人实时测得的局部环境信息,并用粒子群算法求解每一个移动窗口内的最优路径。为及时躲避动态障碍物,提出了一种适用于动态未知环境下的适应度函数。仿真试验表明,该方法克服了现有局部路径规划方法的高复杂性的缺点,算法操作简单、具有全局寻优能力、收敛速度快、鲁棒性好,可以满足机器人在复杂的未知动态环境下路径规划的实时性要求。 相似文献
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针对传统方法无法有效解决物流机器人一次访问若干点的全局路径规划问题。为此,提出一种基于栅格图法的移动物流机器人全局路径规划方法。通过栅格图法构造容易被移动物流机器人理解的仓储环境。在不考虑点和点间准确路径的情况下,按照移动物流机器人初始点是否处于出口,把全局路径规划问题划分成典型的TSP问题和TS-TSP问题,针对典型的TSP问题,将全局路径点看作种群个体,针对TS-TSP问题,将中间节点看作种群个体,以此构建移动物流机器人全局路径规划数学模型,并通过势场蚁群法对其进行求解,获取全局路径点的最优访问顺序,在此基础上,通过A*法计算准确的移动物流机器人全局路径规划结果。实验结果表明,采用所提方法收敛速度快,可快速得到全局最优解,且全局路径规划结果所需时间少,实用性强。 相似文献
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建筑设施巡检机器人,作为一种在建筑领域应用的智能移动机器人,旨在代替人工日常巡检,实现无人化。移动机器人要实现自主导航,需具备实时获得自身运动状态和感知周围动态环境,并在复杂环境中自主定位、规划、移动的能力。本文对常见的自主导航算法和系统进行了分析与研究,总结存在的问题。 相似文献
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针对传统的蚁群算法设计机器人避障路径规划,自适应能力差,全局优化能力和搜索速度不好的问题,在传统算法的基础上,提出一种采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法。提出构建模型主体的行为规则和避障规则,通过在栅格环境中设置量子遗传进化的多个有效的行为规则,设计了信息素更新的奖惩规则,修改其路径上的信息素,改变量子本身携带的信息素,得到优化避障最小距离。最终获得了复杂环境下的最优路径。仿真实验表明采用该算法进行机器人避障路径规划,在未知复杂环境下能够快速地规划出安全的优化路径,机器人避障路径规划具有很好的自适应性,相比传统的蚁群算法,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。 相似文献
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目前,对于一些少人或无人值守的高压变电站来说,变电站智能巡检机器人的广泛应用正在得到逐步的实现。而机器人智能移动模式的水平高低则是其可靠、高效运行的关键所在。因此,本文对其智能移动进行了深入的研究。机器人的智能移动行走是需要导航的,通过导航的方式对其进行引导和定位,而这种导航的更替发展,也确立了目前智能视觉识别导航技术的不断开发升级,以及对其在导航行走过程中相应产生的关联性智能紧障功能的相应研究,来阐述智能移动发展和改进对于机器人运行工作的重要性。通过提高智能移动的技术水平,将会使得变电站巡检机器人的工作效率大大提高,增加其工作过程中的安全可靠性,使其能够更高效安全的服务于变电站巡检的工作之中。 相似文献
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<正>随着智能机器人技术的飞速发展和人们生活品质的不断提高,家庭服务机器人逐渐进入了我们的日常生活,例如扫地机器人、巡视机器人、娱乐机器人等。然而,高效的路径规划策略是移动机器人能否高质量完成服务任务的关键因素。机器人路径规划是指在包含障碍物和隔墙等已知或未知环境中为完成其服务任务而进行最优运动路径搜索的行为。该路径不但具备“成功完成服务任务”“顺利绕开障碍物”等固有属性,同时还满足“覆盖面积最大”“花费时间最短”和“能量消耗最低”等优化指标。 相似文献
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《科技通报》2015,(9)
为优化模糊神经网络的实时性、学习速度、收敛性、稳定性,在移动机器人局部路径规划中构建了基于实际隶属函数T-S(Takagi-Sugeno)模型的改进型模糊神经网络。对外部环境信息用多传感器(超声波、摄像头)采集并优化,将机器人横纵坐标及行进方向作为输入、机器人下一步行进方向及速度作为输出,以便机器人实现局部路径规划;结合动态环境下机器人路径规划的实际,综合考虑二维直角坐标体系下机器人、障碍物的位置、速度及运动方向等实时信息,推导出一种新的具有实际含义的隶属函数作为避碰隶属函数,并通过对比隐含层节点数对网络相对误差的影响来确定隶属函数层节点数,构建五层T-S型模糊神经网络;在此基础上应用改进型误差反传学习算法,通过matlab模拟实验仿真验证及对比分析,表明了改进型网络在优化网络实时性、学习速度、收敛性、稳定性方面有良好的性能。 相似文献
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提出了一种基于激光测距仪的机器人防碰撞控制系统。首先介绍了机器人坐标系和激光测距仪模型,并设计了基于DSP的机器人避障控制系统,针对移动机器人工作环境复杂多变,设计了一种卡尔曼滤波的路径实时规划方法。仿真和实验结果表明,本文所设计的避障控制系统稳定可靠,机器人能够迅速准确地避开路径上的障碍物。 相似文献
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机器人的同时定位与地图创建技术是实现机器人移动过程中自主定位和控制的关键技术,在机器人同时定位目标的过程中,常出现路径偏移,需要进行路径偏移纠正,实现精确控制。提出一种基于多叉树混合遗传进化的机器人同时定位路径偏移纠正控制方法,首先进行多叉树混合遗传进化机器人同时定位控制建模,在对多信息融合下进行机器人同时定位,得到基于多叉树混合遗传进化的机器人同时定位路径修正测试函数。仿真实验和研究结果表明,该算法可以实现机器人同时定位路径偏移纠正,对机器人的控制精度较高,以较快的收敛速度找到了最优路径,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。 相似文献
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余翀 《中国科学院研究生院学报》2013,30(3)
从硬件实现和软件算法两方面,对基于蜂窝地图的全方位步进式机器人系统进行设计实现.通过对6轮全向移动平台的力学、运动学和动力学分析建模,借助基于FPGA的高精度光电里程计和激光校准装置,设计出适合蜂窝地图下运行的全方位步进式机器人.结合多维度传感器的数据融合,在蜂窝栅格地图中分2个层次,分别进行基于“六向分块”思想的局部路径规划和基于遗传算法TSP优化问题的全局路径规划.实验证明了该系统在实际运行中的精确性和鲁棒性. 相似文献