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基于区域搜索粒子群算法的机器人路径规划

电子测量与仪器学报 2022年第12期36卷 126-135页

作者：郝琨邓晁硕赵璐刘永磊天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题,提出一种基于区域搜索的自适应粒子群(region search-adaptive particle swarm optimization algorithm,RS-APSO)路径规划方法。首先,通过区域搜索算法对... 详细信息

针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题,提出一种基于区域搜索的自适应粒子群(region search-adaptive particle swarm optimization algorithm,RS-APSO)路径规划方法。首先,通过区域搜索算法对原始地图进行预处理,减少地图中的无效信息。其次,提出两种可变算子对惯性权重因子进行调节,对加速因子进行自适应改进,增强算法不同时期的搜索能力,利用新的加速因子使粒子快速摆脱较差区域。最后通过动态避障策略,使机器人可以安全规避移动障碍物。仿真结果表明,RS-APSO算法相较于PSO算法,平均运行时间降低了30.3%,平均迭代次数降低了43.9%,在动态环境中也能生成安全路径。

关键词：路径规划粒子群算法区域搜索可变算子动态避障

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基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

作者：刘子厚安徽理工大学

学位级别：硕士

当今世界是科技化、信息化的世界,人工智能业已成为最热门的研究课题,机器人技术也逐渐成为人类生产生活不可或缺的一部分。为了提高机器人的自主导航性能,无数专家学者纷纷投入大量的精力,而这其中,最关键的便是移动机器人的路径规划... 详细信息

当今世界是科技化、信息化的世界,人工智能业已成为最热门的研究课题,机器人技术也逐渐成为人类生产生活不可或缺的一部分。为了提高机器人的自主导航性能,无数专家学者纷纷投入大量的精力,而这其中,最关键的便是移动机器人的路径规划技术。故而深入研究机器人路径规划算法对于机器人领域的发展至关重要,同时也能够促进人类社会的发展向前。为系统研究机器人路径规划问题,本文采用蚁群算法(Ant Clony Optimization,ACO)为研究对象,主要研究内容如下:(1)针对传统蚁群算法前期搜索结果较差并且易受到其余不采用解的残存信息素影响而导致算法收敛情况不理想问题,本文提出一种基于改进蚁群算法的全局路径规划方法。首先利用双向粒子群算法优化蚁群算法的初始信息素分布来加速算法收敛;其次针对算法距离启发函数对目标点的可视性差且忽略多路况问题,引入路径距离与平滑性评价的启发信息重构多因子启发函数,克服传统算法局限性;随后本文引入个体自适应机制来提高算法适应能力,解决算法种群的多样性弱问题;进一步对信息素更新策略引入随机惯性因子使其能够更快收敛;最后对整体的全局路径进行了平滑处理。从性能与仿真实验结果可以看出,本文创新后的算法的有效性。(2)针对二维栅格地图环境信息理想化导致的算法实用性低的问题,本文将改进后蚁群算法环境地图变更为三维地图以此检验算法性能;并且针对在三维路径规划空间中改进蚁群算法出现的灵活性衰弱以及在障碍物表面不断震荡而无法收敛等问题,本文提出了结合人工势场法(Artificial Potential Field,APF)优势的融合蚁群算法;且针对传统人工势场法由于欲达之处周围近点的障碍负面影响致使机器人难以进入终点的问题,本文引入了机器人自身相对障碍物弱引力场机制,在斥力势场函数中加入机器人相对障碍物弱引力场斥力修正函数,避免了震荡现象。通过仿真实验验证,本文提出的算法在三维空间机器人路径规划中表现优越。(3)针对蚁群算法在面对动态障碍物时产生的避障不及时碰撞问题,本文选取动态窗口法来作为弥补这一不足点的应对策略完成局部规划任务,并针对传统动态窗口法避障不及时而最终致使规划路径冗长、耗时久的问题,本文在评价函数原始基础上变更了更为优势的距离评价指标,实验证明本文提出的蚁群融合改进动态窗口算法在遭遇动态障碍物时卓越的避障能力与全局路径规划效率。图[31]表[6]参[81]

关键词：移动机器人路径规划 ACO APF 动态窗口法动态避障

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动态环境下移动机器人路径规划算法研究

动态环境下移动机器人路径规划算法研究

作者：郭岩华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

近年来,移动机器人智能化和自动化水平不断提升,在农业,物流,医疗,军事等方面得到广泛应用,极大的提高了工作效率和工作质量。路径规划作为移动机器人安全高效执行任务的关键一环,具有重要研究意义。其目的就是为机器人寻找一条从起点... 详细信息

近年来,移动机器人智能化和自动化水平不断提升,在农业,物流,医疗,军事等方面得到广泛应用,极大的提高了工作效率和工作质量。路径规划作为移动机器人安全高效执行任务的关键一环,具有重要研究意义。其目的就是为机器人寻找一条从起点到任务点的可靠避障路线,实际任务场景中往往存在动态障碍物,若无法及时采取策略进行躲避,会给机器人带来安全威胁。因此,需要对动态环境下的路径规划问题进行研究。本文主要研究内容包括:首先,介绍几种常用环境建模方法的原理和特点,并对比分析优缺点,选用位置描述准确、精度高且易于更新维护的栅格法作为环境建模方法;将路径规划分为已知环境下的静态规划和未知环境下的动态规划并阐明其原理,对几种常用算法的基本理论和优劣进行分析,并选出耗时短、寻优能力强的A*算法和更具灵活性的滚动窗口法作为基本算法。其次,针对传统A*算法规划的静态避障路径存在转弯次数多、易发生碰撞以及长度次优等问题,提出改进A*算法。通过动态调整搜索邻域和碰撞检测筛选安全节点的策略对算法进行改进,以减少冗余转折点,缩短路径长度,提高路径安全性;在此基础上,用曲率连续的三阶贝塞尔曲线平滑优化路径拐角,生成两点间的最优路径。然后,针对单任务点动态避障问题,提出基于滚动窗口的动态避障算法实时躲避未知的移动障碍物。先构建数学模型,通过窗口探测到的位置、速度信息预测障碍物运动轨迹,判断是否发生碰撞。再根据碰撞的情况制定避碰策略,以及时有效的消除冲突,保证机器人的安全。最后,对多任务点路径规划问题进行研究,提出混合算法实现多任务点的静态和动态避障。在全局规划问题基础上,用改进A*算法规划任意两点间的避障路径并生成距离矩阵,进而与蚁群算法结合确定最佳任务顺序、生成多任务点全局路径,实现静态避障。再调用动态避障算法消除碰撞风险,实现动态避障,使机器人安全到达所有任务点。仿真结果表明混合算法是有效的。

关键词：移动机器人路径规划算法动态避障 A*算法滚动窗口多任务点

基于改进Bi-RRT与动态窗口法的机器人动态路径规划

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实验室研究与探索 2024年第5期43卷 77-83页

作者：刘越王天笑柴秋月刘芳长春工业大学电气与电子工程学院长春130012

针对应用双向快速扩展随机树(Bi-RRT)算法进行复杂环境路径规划时,存在采样效率低、冗余节点以及无法实时避障等问题提出一种将改进Bi-RRT与改进动态窗口法(DWA)融合的算法。算法采用双向自适应扩展策略,加快收敛速度以及提高采样效率... 详细信息

针对应用双向快速扩展随机树(Bi-RRT)算法进行复杂环境路径规划时,存在采样效率低、冗余节点以及无法实时避障等问题提出一种将改进Bi-RRT与改进动态窗口法(DWA)融合的算法。算法采用双向自适应扩展策略,加快收敛速度以及提高采样效率。引入基于A-算法的节点最优选择及路径优化策略,提高目标导向性和缩短路径长度。改进DWA算法中的评价函数,把全局偏航角与全局路径距离加入评估函数,对轨迹方向的评价更加多样化,实现机器人高效动态避障。融合改进Bi-RRT与改进DWA算法,在Matlab与ROS平台进行实验仿真,结果表明,所提融合算法规划路径短、效率高且能有效避开未知障碍物。

关键词： Bi-RRT算法 DWA算法融合算法自适应扩展动态避障

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滚动窗口的动态避障路径规划方法及优化

机械设计与制造 2024年

作者：支奕琛谷玉海徐小力龙伊娜北京信息科技大学机电工程学院北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

针对目前移动机器人在复杂环境例如存动态障碍物的环境下路径规划能力较弱的情况，提出一种基于优化后的滚动窗口法进行动态避障。首先对滚动窗口法的基础理论进行介绍并分析其在应用中存在的问题，得出该方法中局部子目标点的选取方式... 详细信息

针对目前移动机器人在复杂环境例如存动态障碍物的环境下路径规划能力较弱的情况，提出一种基于优化后的滚动窗口法进行动态避障。首先对滚动窗口法的基础理论进行介绍并分析其在应用中存在的问题，得出该方法中局部子目标点的选取方式有可能使得机器人的规划出的路径陷入极小值点。在此基础上，对选择局部子目标点的方法进行了优化。然后为了防止随时可能出现的障碍物，基于动态障碍物的运行机理建立对应的数学模型，对障碍物的运行轨迹进行预测，从而根据不同的运动轨迹来设计避障对策。最后根据设计的优化方案，对预期目标进行仿真测试。在将仿真测试数据与实验结果进行验证，发现该算法能够实现在复杂的运行环境下，机器人自动规避动态障碍物具有较高的适用性。

关键词：移动机器人动态避障滚动窗口法

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基于深度强化学习的舰载机动态避障方法

计算机辅助设计与图形学学报 2021年第7期33卷 1102-1112页

作者：薛均晓孔祥燕郭毅博鲁爱国李鉴万曦徐明亮郑州大学软件学院郑州450002 郑州大学信息工程学院郑州450001 中国船舶重工集团第709研究所武汉430070

针对高度异构、动态的航母甲板作业场景中的舰载机避障问题,提出一种结合预测算法和深度强化学习的避障方法.该方法包含场景建模、奖励模型和轨迹预测模型等模块.首先基于智能体状态和动作空间对航母甲板场景进行建模;然后利用最小二乘... 详细信息

针对高度异构、动态的航母甲板作业场景中的舰载机避障问题,提出一种结合预测算法和深度强化学习的避障方法.该方法包含场景建模、奖励模型和轨迹预测模型等模块.首先基于智能体状态和动作空间对航母甲板场景进行建模;然后利用最小二乘法对场景中动态障碍物的位置进行实时轨迹预测,并构造了包含路径预测模块的深度强化学习方法——环境预测深度Q网络(PDQN);最后利用该方法实现航母甲板作业场景中的舰载机动态避障.利用Python绘图集Matplotlib进行仿真实验,实验数据结果表明,相比于Q-learning,SARSA等方法,所提方法的准确率提升了15%~25%,路径长度短9%~39%,平均奖励值高30%~100%,收敛速度快1~2倍且训练平稳后准确率的标准差小2%~50%.

关键词：航空母舰强化学习轨迹预测动态避障

基于改进A^(*)与DWA算法的物流机器人路径规划

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科学技术与工程 2022年第34期22卷 15213-15220页

作者：杨桂华卫嘉乐桂林理工大学机械与控制工程学院桂林541004

传统的仓库自动导引车(automated guided vehicle,AGV)一般按照铺设的磁轨道进行作业,导致机器人搬运路线并非最优路线,工作效率较低。研究了一种基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)的路径规划自主控制算法,从实际应用场... 详细信息

传统的仓库自动导引车(automated guided vehicle,AGV)一般按照铺设的磁轨道进行作业,导致机器人搬运路线并非最优路线,工作效率较低。研究了一种基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)的路径规划自主控制算法,从实际应用场景出发,对移动机器人运行的仓储环境利用同时定位与地图创建(simultaneous localization and mapping,SLAM)构建地图,对传统的A*算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)算法进行改进优化,并在ROS开发平台上开发程序,进行实验验证。实验结果表明,该方法能有效实现自主导航、动态避障功能以及路径优化,并从路径转折次数、运行总时间、运行总路径长度等角度验证了策略的有效性。

关键词：机器人操作系统(robot operating system,ROS)系统路径规划动态避障物流机器人

改进Q-Learning的路径规划算法研究

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小型微型计算机系统 2023年

作者：宋丽君周紫瑜李云龙侯佳杰何星西安建筑科技大学信息与控制工程学院

针对Q-Learning算法学习效率低、收敛速度慢且在动态障碍物的环境下路径规划效果不佳的问题，本文提出一种改进Q-Learning的移动机器人路径规划算法。针对该问题，算法根据概率的突变性引入探索因子ε来平衡探索和利用以加快学习效率;... 详细信息

针对Q-Learning算法学习效率低、收敛速度慢且在动态障碍物的环境下路径规划效果不佳的问题，本文提出一种改进Q-Learning的移动机器人路径规划算法。针对该问题，算法根据概率的突变性引入探索因子ε来平衡探索和利用以加快学习效率;通过在更新函数中设计深度学习因子以保证算法探索概率;融合遗传算法，避免陷入局部路径最优同时按阶段探索最优迭代步长次数，以减少动态地图探索重复率;最后提取输出的最优路径关键节点采用贝塞尔曲线进行平滑处理，进一步保证路径平滑度和可行性。实验通过栅格法构建地图，对比实验结果表明，改进后的算法效率相较于传统算法在迭代次数和路径上均有较大优化，且能够较好的实现动态地图下的路径规划，进一步验证所提方法的有效性和实用性。

关键词：移动机器人路径规划 Q-Learning算法平滑处理动态避障

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改进时间弹性带的动态避障轨迹规划系统研究

重庆交通大学学报（自然科学版） 2023年第3期42卷 143-150页

作者：谢春丽刘斐灏东北林业大学交通学院黑龙江哈尔滨150040

在动态障碍物存在的机器人导航场景下,时间弹性带算法(timed elastic bands, TEB)无法区分障碍物类型,易将动态障碍物视为静态类型去处理,致使导航过程出现碰撞而无法完成导航任务。针对机器人运行真实动态环境,采用两个均值滤波器对激... 详细信息

在动态障碍物存在的机器人导航场景下,时间弹性带算法(timed elastic bands, TEB)无法区分障碍物类型,易将动态障碍物视为静态类型去处理,致使导航过程出现碰撞而无法完成导航任务。针对机器人运行真实动态环境,采用两个均值滤波器对激光点云进行滤波处理,实现动态障碍物的检测,而后增加动态障碍物代价地图层对检测到的障碍物进行聚类,利用卡尔曼滤波对动态障碍物的运动状态进行轨迹跟踪及状态预测,结合机器人当前运动状态作出动态避障的轨迹规划,采用阿克曼转向结构机器人进行仿真及真实动态环境下的重复实验。研究结果表明:改进TEB算法的动态避障轨迹规划系统能够在复杂动态环境中进行实时轨迹规划,生成安全平滑的局部轨迹,实现动态避障完成导航任务,能够满足移动机器人的动态避障要求。

关键词：车辆与机电工程时间弹性带算法动态避障卡尔曼滤波轨迹规划