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机器人路径规划的快速扩展随机树算法综述

计算机工程与应用 2019年第16期55卷 10-17页

作者：陈秋莲蒋环宇郑以君广西大学计算机与电子信息学院

路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规... 详细信息

路径规划是移动机器人的重要研究内容。快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法因在机器人路径规划中的成功应用,自提出以来就得到了极大的研究与发展。快速扩展随机树作为一种新颖的随机节点采样算法,相对传统路径规划算法,具有建模时间短、搜索能力强、方便添加非完整约束等优点。介绍了快速扩展随机树算法的基本原理与性质,并从单向随机树扩展、多向随机树扩展、其他改进等方面概括了算法的研究现状。最后,展望了算法未来的研究方向与挑战。

关键词：机器人路径规划快速扩展随机树随机采样算法非完整约束

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基于社会群体搜索算法的机器人路径规划

计算机研究与发展 2013年第12期50卷 2543-2553页

作者：冯翔马美怡施尹虞慧群华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(social group search algorithm,SGSO).社会群体搜索算法对群... 详细信息

机器人学是现在及未来科技发展的重点,路径规划是机器人学中的一个重要课题.生物界一些群居动物有严格的等级制度和职责分工,受社会群居动物行为启发,提出社会群体搜索算法(social group search algorithm,SGSO).社会群体搜索算法对群体的分类及信息反馈机制——领导-追随机制的制定,降低了早熟的概率,交叉变异和淘汰机制的引入增加了搜索范围,减少了陷入局部最优的可能.同时,对提出的社会群体搜索算法进行了分析,从理论上证明了算法的收敛性;将社会群体搜索算法应用于机器人路径规划进行仿真,从实验中验证了算法的有效性,并与遗传算法和粒子群算法比较,进一步证明了社会群体搜索算法在机器人路径规划问题中的有效性和高效性.

关键词：机器人路径规划社会群体搜索算法社会行为遗传算法粒子群优化

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基于改进势场法的移动机器人路径规划

兵工学报 2020年第10期41卷 2106-2121页

作者：孙鹏耀黄炎焱潘尧南京理工大学自动化学院江苏南京210094

针对传统势场法存在的路径不被识别、局部极小陷阱、振荡问题,提出适用于复杂障碍环境情况下机器人路径规划、结合多行为策略与可变影响范围的势场法。通过对障碍物影响范围做可变处理,消除问题共同必要条件,提前规避路径不识别、多障... 详细信息

针对传统势场法存在的路径不被识别、局部极小陷阱、振荡问题,提出适用于复杂障碍环境情况下机器人路径规划、结合多行为策略与可变影响范围的势场法。通过对障碍物影响范围做可变处理,消除问题共同必要条件,提前规避路径不识别、多障碍区导致的振荡、多障碍区导致的局部极小陷阱3个问题;采取新的步进与振荡分类方式,设计多行为行动策略,并给出各行为的准确起止条件,通过预判问题的共同表现形式以及起止条件的衔接进行行为切换,提前规避单障碍区导致的局部极小陷阱和单障碍区导致的振荡2个问题;基于数学仿真软件MATLAB平台的仿真结果验证所提方法在战场复杂障碍环境下的有效性与稳定性,与传统势场法、动态窗口法、A星算法、快速随机树算法的对比结果更突出了该方法的可行性与优越性。

关键词：机器人路径规划势场法路径不识别局部极小陷阱路径振荡可变影响范围多行为策略

改进A^(*)与ROA-DWA融合的机器人路径规划

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浙江大学学报（工学版） 2024年第2期58卷 360-369页

作者：刘宇庭郭世杰唐术锋张学炜李田田内蒙古工业大学机械工程学院内蒙古呼和浩特010051 浙江大学机械工程学院浙江杭州310058

为了解决机器人路径规划中传统A^(*)算法和动态窗口法(DWA)存在的遍历节点较多、冗余点较多以及路径不平滑,缺乏全局引导,易陷入局部最优以及安全性低等问题,提出融合改进A^(*)算法和随机避障动态窗口法(ROA-DWA)的路径规划算法.该算法... 详细信息

为了解决机器人路径规划中传统A^(*)算法和动态窗口法(DWA)存在的遍历节点较多、冗余点较多以及路径不平滑,缺乏全局引导,易陷入局部最优以及安全性低等问题,提出融合改进A^(*)算法和随机避障动态窗口法(ROA-DWA)的路径规划算法.该算法通过启发式函数的权重调整、Floyd算法、冗余点删除策略、静态和动态障碍物分类处理和速度自适应因子等方式来提高搜索效率,减少路径长度和拐点数量,将已知障碍物对路径的影响最小化,大幅提高动态避障效率,使得机器人在平稳到达目标点的同时还提升了机器人的安全性,更好地适应复杂的动态和静态环境.实验结果表明,该算法具有较好的全局最优性和局部避障能力,在大型地图中展现出更好的优势.

关键词：机器人路径规划动态避障改进A^(*)算法随机避障动态窗口法(ROA-DWA) 融合算法

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机器人路径规划中的改进型遗传算法

计算机工程与应用 2007年第22期43卷 67-70页

作者：唐国新陈雄袁杨复旦大学信息学院上海200433

提出了一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法。针对机器人路径规划的实际应用,优化设计了交叉算子和变异算子,引入了自定义的插入和删除两种遗传操作。通过把地图特征信息作为参与决策的已知条件来约束遗传算子的操作过程,提高了... 详细信息

提出了一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法。针对机器人路径规划的实际应用,优化设计了交叉算子和变异算子,引入了自定义的插入和删除两种遗传操作。通过把地图特征信息作为参与决策的已知条件来约束遗传算子的操作过程,提高了算法的进化效率。自定义遗传算子的使用,使得算法对复杂地图也表现出良好的适应能力。计算机仿真实验证明该算法在最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。

关键词：遗传算法机器人路径规划交叉算子变异算子自定义遗传算子

机器人路径规划中的双向Dijkstra二叉树算法

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计算机工程 2007年第10期33卷 36-37,40页

作者：周躜王腾飞戴光明中国地质大学计算机学院武汉430074

在分析现有路径规划和碰撞检测方法的基础上,提出了一种新的机器人路径规划方法:双向Dijkstra二叉树算法。在机器人路径规划中应用传统的Dijkstra算法时间复杂度是O(n2),应用该文提出的算法进行路径规划的时间复杂度为O(nlog2n)。通过... 详细信息

在分析现有路径规划和碰撞检测方法的基础上,提出了一种新的机器人路径规划方法:双向Dijkstra二叉树算法。在机器人路径规划中应用传统的Dijkstra算法时间复杂度是O(n2),应用该文提出的算法进行路径规划的时间复杂度为O(nlog2n)。通过一些数据的检测,验证了在机器人路径规划中,尤其是在测试数据较多的情况下,该算法可以有效提高效率。

关键词：机器人路径规划最短路径双向Dijkstra 二叉树

动态环境下基于多人工鱼群算法和避碰规则库的机器人路径规划

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电子学报 2012年第8期40卷 1694-1700页

作者：徐晓晴朱庆保南京师范大学计算机科学与技术学院江苏省信息安全保密技术工程研究中心

为了提高机器人路径规划的速度、环境适应能力和高效动态避碰问题,提出了一种基于多人工鱼群的机器人路径规划算法和基于避碰规则库的动态避障算法.该算法中,人工鱼以其与目标点的距离为食物浓度,两个邻近栅格的距离为步长,其觅食行作... 详细信息

为了提高机器人路径规划的速度、环境适应能力和高效动态避碰问题,提出了一种基于多人工鱼群的机器人路径规划算法和基于避碰规则库的动态避障算法.该算法中,人工鱼以其与目标点的距离为食物浓度,两个邻近栅格的距离为步长,其觅食行作为默认行为,在一定条件下执行聚群或追尾动作,并采用两鱼群双向搜索机制在静态环境下规划出较优路径.在此基础上,机器人查询动态避障规则库获得避碰方法,从而实现与动态障碍的避碰.大量仿真实验结果表明,该方法具有较高的收敛速度和较强的搜索能力,能在非常复杂的动静态障碍环境中,迅速规划出一条安全避碰的优化路径.

关键词：动态环境机器人路径规划多人工鱼群避障规则库

基于改进的樽海鞘群算法求解机器人路径规划问题

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计算机研究与发展 2022年第6期59卷 1297-1314页

作者：刘景森袁蒙蒙李煜河南大学智能网络系统研究所河南开封475004 河南大学软件学院河南开封475004 郑州科技学院信息工程学院郑州450052 河南大学管理科学与工程研究所河南开封475004

为了探索出更好解决机器人路径规划问题的方法,提出一种差异演化的寄生樽海鞘群算法.首先在领导者位置更新公式中加入对应的上一代领导者位置信息,加强全局搜索的充分性,同时引入自适应惯性权重,更好平衡领导者在不同进化阶段对于广度... 详细信息

为了探索出更好解决机器人路径规划问题的方法,提出一种差异演化的寄生樽海鞘群算法.首先在领导者位置更新公式中加入对应的上一代领导者位置信息,加强全局搜索的充分性,同时引入自适应惯性权重,更好平衡领导者在不同进化阶段对于广度和深度搜索的不同需求,提高寻优精度.然后在算法结构中引入具有不同演化策略和寄生行为机制的寄生-宿主双种群及宿主群劣汰思想,增加种群的多样性,提高算法跳出局部极值的能力.理论分析证明了改进算法的时间复杂度与基本算法相同,6种对比算法在10个不同特征的标准测试函数上进行仿真对比测试,实验结果表明:该算法的寻优精度、收敛性能均有显著提高和改善.最后将改进算法与三次埃尔米特插值相结合,以路径上的节点组合为基础定义算法中个体位置的编码方式,以绕开障碍、最短路径为目标构造了适应度函数和约束条件,求解机器人路径规划问题.在不同复杂程度的障碍物场景和不同插值方法下进行的算例求解结果显示,该算法寻优结果的最佳值、平均值和方差整体上明显优于其他5种性能优越的代表性对比算法,也验证了融合埃尔米特插值方法对于求解机器人路径规划问题的优越性和有效性.

关键词：樽海鞘群算法惯性权重双种群埃尔米特插值机器人路径规划

基于负反馈机制的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用

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计算机集成制造系统 2019年第7期25卷 1767-1774页

作者：白建龙陈瀚宁胡亚宝何茂伟梁晓丹 PARK Dongwon 天津工业大学计算机科学与软件学院天津300387 韩国培材大学游戏工程学院韩国大田35345

蚁群优化算法是解决机器人路径规划问题的有效方式。首先,利用栅格法对场景进行建模,然后再利用蚁群算法寻找简单环境或复杂环境下的最优路径。针对增强的蚁群算法易陷入局部最优解的问题,本文设计了具有负反馈机制的改进的蚁群算法,并... 详细信息

蚁群优化算法是解决机器人路径规划问题的有效方式。首先,利用栅格法对场景进行建模,然后再利用蚁群算法寻找简单环境或复杂环境下的最优路径。针对增强的蚁群算法易陷入局部最优解的问题,本文设计了具有负反馈机制的改进的蚁群算法,并以此来解决机器人路径规划问题。该算法利用搜索的历史信息,并通过获得失败经验,指导蚁群在优化过程中探索未知空间。该算法旨在利用负反馈来改善解的多样性,从而获得最优路径。实验结果验证所提改进算法在路径规划问题上有明显优势。

关键词：机器人路径规划蚁群算法负反馈机制复杂环境