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动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划

机器人 2002年第1期24卷 71-75页

作者：张纯刚席裕庚上海交通大学自动化研究所上海200030

本文借鉴预测控制滚动优化原理，研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的机器人路径规划问题．文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，实现了优化和反馈... 详细信息

本文借鉴预测控制滚动优化原理，研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的机器人路径规划问题．文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划，实现了优化和反馈的合理结合，对动态环境具有良好的适应性．

关键词：移动机器人滚动路径规划场景预测仿真动态未知环境

动态未知环境中移动机器人的滚动路径规划及安全性分析

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控制理论与应用 2003年第1期20卷 37-44页

作者：张纯刚席裕庚上海交通大学自动化研究所上海200030

借鉴预测控制滚动优化原理 ,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的机器人路径规划问题 .提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息 ,以滚动方式进行在线规划 ,合理结合了优化与反馈 ,对... 详细信息

借鉴预测控制滚动优化原理 ,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的机器人路径规划问题 .提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息 ,以滚动方式进行在线规划 ,合理结合了优化与反馈 ,对动态环境具有良好的适应性 .

关键词：动态未知环境移动机器人滚动路径规划安全性分析

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机器人滚动路径规划的算法与仿真研究

高技术通讯 2003年第4期13卷 53-57页

作者：张纯刚席裕庚上海交通大学自动化研究所上海200030

借鉴预测控制滚动优化原理,研究了未知环境中移动机器人路径规划问题。文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划。大量仿真结果表明,滚动规划使机器人对动态环境... 详细信息

借鉴预测控制滚动优化原理,研究了未知环境中移动机器人路径规划问题。文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划。大量仿真结果表明,滚动规划使机器人对动态环境具有很好的适应性,但由于缺乏全局环境信息,在有些复杂情况下不能保证规划的顺利实施,需要进一步增加环境约束和对已探知信息的记忆。

关键词：机器人滚动路径规划算法仿真场景预测

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一种多移动机器人的分布式滚动路径规划算法

微型电脑应用 2004年第11期20卷 8-9,20页

作者：王一可席裕庚上海交通大学自动化研究所硕士研究生上海200030

本文研究了全局未知静态环境下多机器人路径规划问题 ,使用基于滚动窗口的机器人路径规划方法对机器人进行局部路径规划 ,并根据一定的规则在机器人之间进行路径的协调。仿真结果验证了算法的有效性。

关键词：多移动机器人滚动路径规划多机器人局部路径规划滚动窗口算法分布式协调有效性问题

未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划

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控制与决策 2010年第9期25卷 1364-1368页

作者：胡俊朱庆保南京师范大学计算机科学与技术学院南京210097 江苏省信息安全保密技术工程研究中心南京210097

提出一种未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划算法.该算法在对Q值初始化时加入对环境的先验知识作为搜索启发信息,以避免学习初期的盲目性,可以提高收敛速度.同时,以滚动学习的方法解决大规模环境下机器人视野域范围有... 详细信息

提出一种未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划算法.该算法在对Q值初始化时加入对环境的先验知识作为搜索启发信息,以避免学习初期的盲目性,可以提高收敛速度.同时,以滚动学习的方法解决大规模环境下机器人视野域范围有限以及因Q学习的状态空间增大而产生的维数灾难等问题.仿真实验结果表明,应用该算法,机器人可在复杂的未知环境中快速地规划出一条从起点到终点的优化避障路径,效果令人满意.

关键词：滚动路径规划移动机器人先验知识 Q学习未知环境

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移动机器人动态环境下的路径规划研究

移动机器人动态环境下的路径规划研究

作者：李双艳中南大学

学位级别：硕士

随着各个科技领域的进步,尤其是探索外星球需求的发展,移动机器人应用越来越广泛,移动机器人的研究与开发也越来越受到人们的重视。在移动机器人的研究中,路径规划是很关键的问题之一。它是机器人执行各种任务的基础,反映了机器人在运... 详细信息

随着各个科技领域的进步,尤其是探索外星球需求的发展,移动机器人应用越来越广泛,移动机器人的研究与开发也越来越受到人们的重视。在移动机器人的研究中,路径规划是很关键的问题之一。它是机器人执行各种任务的基础,反映了机器人在运动过程中与周围环境交互的能力。移动机器人在动态环境下的路径规划尤具现实意义。本文提出了两种新的路径规划方法解决移动机器人在动态环境下的路径规划问题。第一是基于人工势场的方法,第二是快速随机搜索树和滚动规划的结合方法。经计算机仿真实验验证,两种方法具有很好的收敛性和较高的跟踪精度。基于人工势场的方法是将移动机器人视为简单的几何圆形,将其置于抽象的力场中。力场由新势场函数产生,其中引力场函数是对圆锥曲线函数的改进,它用附加的指数因子消除机器人在目标点的抖动。可用于移动机器人在不可预知动态障碍物环境中的避障控制。第二种方法从轮移式机器人的运动学模型出发,研究了受到滚动约束的移动机器人在动态环境中的运动规划问题。首先针对复杂的静态环境,将快速随机搜索树算法与优化方法相结合,规划出即可避障又可满足机器人滚动约束的运动。结合算法用特定的跌代方法不断产生新状态节点,以趋近全局目标状态来完成规划任务。并将选择性参数BIAS引入快速随机搜索树算法,加快了趋近速度。然后,针对障碍物可变动的动态环境,用滚动规划的思想作为全局规划的指导,用随机性算法来搜索局部路径。该算法的复杂性比较小,适合于高维自由度的机器人系统。

关键词：动态路径规划人工势场选择性快速扩展随机树滚动路径规划移动机器人

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家庭服务机器人自主导航与路径规划方法研究

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