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移动机器人路径规划在当今科技迅速发展的时代，移动机器人正逐渐成为我们生活和工作中的重要角色。
从工厂中的自动化生产线到家庭中的智能清洁机器人，它们的应用范围越来越广泛。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成任务，路径规划是至关重要的一环。
那么，什么是移动机器人路径规划呢？简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径，同时要避开各种障碍物，并满足一定的约束条件。
这就好比我们在出门旅行时规划路线，要考虑道路状况、交通规则、目的地等因素，以选择最佳的出行方式和路线。
路径规划对于移动机器人的重要性不言而喻。
首先，一个合理的路径规划可以大大提高机器人的工作效率。
想象一下，如果一个在仓库中搬运货物的机器人总是走弯路或者在障碍物前停滞不前，那必然会浪费大量的时间和能源，从而影响整个工作流程的效率。
其次，良好的路径规划能够降低机器人与周围环境发生碰撞的风险，保护机器人自身以及周围的人员和设备的安全。
此外，精确的路径规划还可以延长机器人的使用寿命，减少不必要的磨损和损耗。
为了实现有效的路径规划，我们需要考虑许多因素。
首先是环境信息的获取。
机器人需要了解它所处的环境，包括地形、障碍物的位置和形状、通道的宽窄等。
这通常通过各种传感器来实现，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器能够实时收集周围环境的数据，并将其传输给机器人的控制系统进行处理和分析。
接下来是路径规划的算法。
目前，有多种算法被用于移动机器人的路径规划，例如基于图搜索的算法、基于采样的算法和基于智能优化的算法等。
基于图搜索的算法，如 A 算法，通过构建环境的地图，并在图中搜索最优路径。
这种算法效率较高，但对于复杂的环境可能会存在一定的局限性。
基于采样的算法，如快速随机树（RRT）算法，则通过随机采样的方式生成路径，适用于高维度和复杂的环境。
基于智能优化的算法，如遗传算法和粒子群优化算法，通过模拟生物进化或群体行为来寻找最优路径。
文章编号:1001-2265(2008)03-0025-03收稿日期:2007-09-29作者简介:邬再新(1971—),男,浙江宁波人,兰州理工大学机电工程学院副教授,研究领导为数控机床与自动化加工技术,(E -mail )l m k918@mail2.lut .cn 。
动态环境中多移动机器人路径规划的一种新方法邬再新,李艳宏,刘涛,周伦才(兰州理工大学机电工程学院,兰州 730050)摘要:动态环境下,多移动机器人路径规划是一个具有挑战性的课题,文章提出了一种新的人工势场法(APF ),在这个方法里,机器人在目标点和静态障碍物的影响下到达目标位置,当两个或更多的机器人在安全的距离范围内相遇时,机器人将依据它们所承担的任务,速率和大小决定它们的优先权,具有高的优先权的机器人将首先通过交叉点,如果具有同样的优先权,机器人之间随机的产生优先顺序,通过此方式可以避免彼此碰撞,仿真结果证明此方法是有效的。
关键词:多移动机器人;路径规划;人工势场;动态环境;APF 中图分类号:TG65;TP242 文献标识码:AA Novel Approach for M ulti ple M ob ile Robot Pa th Pl ann i n g i n D ynam i c Env i ronm en tWU Zai 2xin,L I Yan 2hong,L IU Tao,Zhou Lun 2cai(Lanzhou university of Technol ogy Electric and Mechanical engineer;Lanzhou 730050,China )Abstract:Key words:0 引言在多移动机器人系统中,路径规划是最基本的问题之一,许多学者已经研究过这个课题并提出很多方法2分散的多移动机器人运动规划方法[1],Yan et .al .[2]提出了一种多机器人实时规划方法,薄喜柱[3]等研究了基于栅格图的路径规划方法,各机器人对应不同目标点,将其它机器人视为动态障碍物,最终根据栅格值确定运动路径,Fuji m ura [4]假定位于工作空间中的障碍物运动轨迹已知,提出一种无碰路径算法。
第21卷第6期广东石油化工学院学报Vol.21No.6 2011年12月Journal of Guangdong University of Petrochemical Technology Dec.2011动态环境下机器人的路径规划X龙晟锋,何广平,陈家俊(广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东茂名525000)摘要:针对机器人全局路径规划存在的环境动态性和实时性问题,以及局部路径规划中无法获取全局知识而产生的优化问题,基于A*算法与局部势场法,提出了一种混合路径规划方法,实现了动态环境下多机器人避障、避撞的效果。
仿真实验验证了该方法的有效性。
关键词:动态环境;机器人;路径规划;避障中图分类号:TE626.5文献标识码:A文章编号:2095-2562(2012)01-0050-040引言移动机器人只能通过传感器探测其周围有限范围内的环境信息,或者虽然有前验的全局环境信息,但是所运动的环境中的障碍物是动态变化的,这种动态变化的环境叫做动态环境。
在这种不确定环境下,机器人寻找一条安全地、无碰撞地从起点到终点的运动路径,即为路径规划[1]。
目前,改进的机器人路径规划方法主要分为两种,一种是基于环境信息是静态的全局路径规划方法;另一种是基于环境信息是动态的局部路径规划方法[2]。
静态全局路径规划能够在机器人开始移动之前,根据已知的环境信息,先搜索出一条从起始点到目标点的最优路径,该路径可能是基于距离最短,也可能是基于时间最短。
但在机器人实际运动的过程中,很多环境信息不是完全已知的,而是动态变化的,这种方法有很大的局限性,因此就需要采用动态路径规划方法。
采用动态路径规划方法在未知的环境中搜索的路径虽然可以达到实时性要求,但由于没有全局信息,也不能对运动路径或运行时间等性能指标进行优化,得到的路径不能保证最优或次最优[3-5]。
因此,为了实现机器人的高效运行,把路径规划分为两个部分:第一个部分为趋向于目标的全局路径规划;第二个部分为躲避未知障碍或其它机器人的局部路径规划。
动态环境下移动机器人的路径规划方法研究作者：张雪来源：《商情》2015年第15期单位：天津职业技术师范大学、新乡职业技术学院提出了在动态环境中，移动机器人的一种路径规划方法，适用于环境中存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况。
采用链接图法建立了机器人工作空间模型，整个系统由全局路径规划器和局部路径规划器两部分组成。
在全局路径规划器中，应用遗传算法规划出初步全局优化路径。
在局部路径规划器中，设计了三种基本行为：跟踪全局路径的行为、避碰的行为和目标制导的行为，采用基于行为的方法进一步优化路径。
其中，避碰的行为是通过强化学习得到的，仿真和实验结果表明所提方法简便可行，能够满足移动机器人导航的高实时性要求。
动态环境移动机器人遗传算法路径规划1绪论移动机器人在进行工作时，往往要求根据某一准则（如路线长度最短、能量消耗最少等），在结构化空间中沿一条最优（或次优）的路径行走。
为寻求这条行走路径，人们提出了路径规划的可视图法、人工势场法等。
但是，可视图法搜索路径的算法复杂，效率不高;而人工势场法有可能产生极小路径点，使得机器人停滞不前，从全局上把握不了路径的质量。
近来随着遗传算法等新的全局最优化方法的发展和应用，也有文献利用遗传算法来规划机器人路径。
但文献所介绍的方法产生的无效路径太多，使得计算效率太低，甚至找不出最优路径。
针对这种动态环境的特点，本文从系统的观点提出一种路径规划新方法。
整个系统包括两个层次，全局规划层采用改进遗传算法根据整体环境信息决策出初始全局优化路径，而局部规划层采用基于行为的方法根据局部高分辨率信息实时修正初始全局优化路径.基于行为的方法，是一种简单、实时性强的控制机器人运动的方法。
该方法根据任务的不同将机器人的运动分解为几个基本行为，通过传感器和通信信息对环境做出快速反应，以利于机器人迅速完成任务。
设计了三个基本行为，即跟踪全局路径的行为、避碰的行为和目标制导的行为。
其中，避碰的行为采用强化学习得到。
基于动态规划的移动机器人路径规划方法研究引言：移动机器人的路径规划一直是机器人研究中的重要问题之一。
准确的路径规划可以提高机器人的运动效率并避免碰撞等问题。
动态规划是一种常用的优化方法，可以在给定约束条件下找到最优解。
本文将探讨基于动态规划的移动机器人路径规划方法，并分析其优势和应用。
一、移动机器人路径规划的概述移动机器人路径规划是指找到机器人从起点到终点的最佳路径，使其能够避开障碍物、避免碰撞，并在给定的约束条件下完成任务。
传统的路径规划方法包括图搜索、搜索算法、最短路径算法等，但这些方法不能充分考虑环境的动态变化，因此需要一种更加灵活和高效的方法来解决这一问题。
二、动态规划的基本原理动态规划是一种解决多阶段决策过程最优化的方法。
其基本原理是将问题划分为一系列子问题，并将子问题的最优解进行组合以求得原问题的最优解。
动态规划的核心是建立动态规划方程，通过递推关系求解最优解。
三、基于动态规划的移动机器人路径规划方法基于动态规划的移动机器人路径规划方法包括以下步骤：1. 状态定义：将机器人的位置和环境信息进行抽象，定义机器人在每个状态下的状态变量。
例如，可以将机器人所在的位置和周围的障碍物信息作为状态变量。
2. 状态转移方程：根据机器人的运动规律和环境信息，建立状态转移方程。
该方程描述了机器人从一个状态到另一个状态的转移过程，可以用来计算机器人在每个状态下的最优解。
3. 递推求解：通过递推关系，从起点状态开始，不断更新每个状态的最优解。
最终得到机器人从起点到终点的最优路径。
4. 路径优化：对于得到的最优路径，可以进行进一步的优化，例如通过动态调整机器人的速度或路径细分等方式，使得机器人的行动更加平滑和高效。
四、动态规划方法的优势相比传统的路径规划方法，基于动态规划的移动机器人路径规划方法具有以下优势：1. 灵活性：动态规划方法可以灵活应对环境的动态变化，通过更新状态转移方程，机器人可以根据实时的环境信息进行路径规划。
文章编号:100624710(2008)0420411204动态环境下基于行为动力学的移动机器人路径规划谢敬,傅卫平,李德信,杨静(西安理工大学机械与精密仪器工程学院,陕西西安710048)摘要:通过非线性微分方程描述的移动机器人各种行为模式的演变,模拟人类路径规划方式,应用行为动力学方法对动态环境下移动机器人路径规划问题进行了研究。
首先,确定了路径规划的行为变量和行为模式,构建了机器人的航向角动力学模型与速度动力学模型,并分析了不稳定不动点,以及给出相应的解决方法;其次,为了得到更好的规划路径,采用竞争模型进行行为模式权值的自适应调节;最后的仿真结果表明模型是正确的,以及权值调节是有效的。
关键词:行为动力学;移动机器人;路径规划;动态环境中图分类号:TP242.6 文献标识码:AM ob ile Robot Pa th Pl ann i n g Ba sed on Behav i ora l D ynam i csi n D ynam i c Env i ronm en tX I E J ing,F U W ei 2p ing,L IDe 2xin,Y ANG J ing(Faculty of M echanical and Precisi on I nstru ment Engineering,Xi ’an University of Technol ogy,Xi ’an,710048,China )Abstract:Hu man behavi or of path p lanning can be si m ulated by evolving vari ous behavi or patterns ofmobile r obots described by nonlinear differential equati ons .Mobile r obot path p lanning in dyna m ic envi 2r onment is studied based on the method of behavi oral dyna m ics in this paper .The behavi oral variables and behavi or patterns of mobile r obot path p lanning are s pecified first .The t w o models of the heading dy 2na m ic equati on and vel ocity dyna m ic equati on are constructed separately .The situati on of unstable fixed point is analyzed and the app r oach t o dis posing the unstable fixed point is p resented .And then competi 2tive model is utilized t o aut omatically regulate the weight of behavi or patterns f or a better p lanning path .The final si m ulati on results de monstrate that the model is correct and the weight 2regulating method is ef 2fective .Key words:behavi oral dyna m ics;mobile r obots;path p lanning;dyna m ic envir onment收稿日期:2008207210基金项目:国家自然科学基金资助项目(10872160);西安理工大学校科学研究计划资助项目(102-210516)。
作者简介:谢敬(19782),男,四川仁寿人,讲师,博士生,研究方向为自主车辆路径规划与导航。
E 2mail :jingxie@xaut .edu .cn 。
傅卫平(19572),男,上海人,教授,博导,博士,研究方向为自主车辆导航、机器人行为动力学、多机器人系统。
E 2mail:wei p ingf@xaut .edu .cn 。
移动机器人的路径规划一般分为环境信息完全已知的全局路径规划和环境信息部分已知的局部路径规划。
全局路径规划需要寻优,往往存在算法的复杂程度与障碍物的数量成正比,一般不能直接应用于存在运动障碍物的在线路径规划[1,2]。
局部路径规划在一定程度上存在实时性与环境建模精度之间不相容[3,4]。
动态环境中由于存在静止、移动障碍物以及运动目标,相比传统的躲避障碍物问题更复杂。
人类与其它动物都具有很强的与外界复杂环境交互的能力,能很好地处理动态环境下的各种问题,比如有效地避开障碍物,拦截移动目标等,其智能性主要体现为基于行为动力演变的方式。
移动机器人在非结构化的动态环境中也表现出了这样的行为,如奔向目标和避障等行为,这些行为在动态环境中通过机器人与环境相互作用的动力学行为表现出智能。
行为动力学方法正是从基本行为模式出发,通过非线性微分方程综合各种行为的演变,模拟人类的路径规划方式[5-7]。
因此,本文尝试将行为动114 西安理工大学学报Journal of Xi ’an University of Technol ogy (2008)Vol .24No .4 力学方法应用于移动机器人动态环境下的路径规划。
在给出路径规划行为模式的基础上,建立了奔向目标行为动力学方程和速度行为动力学方程,并考虑不稳定不动点,构造了航向角的整体行为动力学方程,以及非线性竞争模型,最后给出了机器人路径规划的仿真结果。
1 路径规划行为模式路径规划需要机器人从起始点到目标点规划一条路径,且必须避开环境中的障碍物,所以移动机器人路径规划的总体行为由奔向目标行为和避障行为组成。
奔向目标行为模式和避障行为模式组成了移动机器人的路径规划行为模式。
动态环境中的路径规划,两种基本行为模式是随着环境的变化而变化,且相互制约,最终实现路径规划任务。
这些基本的行为模式可以通过行为变量的运动微分方程来实现,即d </d t =f (<,env )d v /d t =g (v,env )其中<、v 称为行为变量,v 是机器人的移动速度,<是机器人的航向角,env 表示环境,f 和g 构成的矢量场由机器人的任务约束来决定。
这样,移动机器人的路径规划就变成了这些行为变量的时间历程,也就是行为的动力演变。
如果已知机器人行为变量的初值,在每一个规划周期,机器人即可通过航向角<和速度v 的时间历程来描述机器人的运动轨迹。
2 路径规划行为动力学建模构建行为动力学模型主要考虑两个方面[5]:(1)构建的动力学系统必须是耗散且有渐近稳定的不动点或其它的极限集;(2)行为必须通过吸引子的解产生,以保证系统在所有的时间历程上保持一个吸引子的状态。
由此建立路径规划的行为动力学模型如下。
2.1 奔向目标行为动力学模型如图1所示的机器人与障碍物、目标点示意图。
图1 机器人及环境示意图Fig .1 Sche matic diagra m bet w een a r obot and the envir onment移动机器人奔向目标行为模式的行为动力学模型用微分方程表示为:<=f goal (<)=-λgoal sin (<-ψgoal )其中,<表示机器人的航向角,ψgoal 表示目标点相对于机器人当前位置的方位,λgoal 表示吸引强度,且λgoal >0。
容易看出,<=ψgoal 是该非线性方程的一个不动点,将其在不动点处线性化,得到<・≈-λgoal <,显然<在不动点邻域内近似指数渐近收敛,ψgoal 是一个稳定的不动点,目标点形成一个吸引子。
2.2 避障行为动力学模型考虑图2所示的机器人与两个对称的障碍物及一个目标点,两个障碍物之间的距离足够远,机器人可以通过直线运动顺利到达目标点,由于障碍物对机器人产生排斥子,可以通过目标点的吸引子方程变化得到,写出障碍物排斥子对机器人航向角的微分方程图2 机器人与对称障碍物Fig .2 A r obot and sy mmetric obstacles<・=f obs =λsin (<-θ)+λsin (<+θ)=λ[sin <co s (-θ)+cos <sin (-θ) +sin <cosθ+cos <sin θ]=2λcos θsin <可以看出,通过简单的求和,产生了不希望的航向角的变化受θ的影响,而机器人与障碍物之间的距离则是需要考虑的因素。
下面建立更全面的避障行为动力学模型。
移动机器人对第i 个障碍物避障行为模式的行为动力学模型用微分方程表示为<・=f obs,i (<)=λobs,i (<-ψobs ,i )其中,λobs ,i 表示排斥强度,且λobs,i >0,ψobs ,i 表示第i 个障碍物相对于机器人当前位置最短距离的方位。
由于5<・5<<=ψobs ,i>0,ψobs ,i 为一个不稳定的不动点,障碍物形成一个排斥子。
障碍物对机器人的排斥强度是随着机器人与障碍物之间距离的减小而增大,所以λobs,i 是机器人与障碍物最短距离d i 函数,采用指数函数λobs ,i =λobs e -d i /d 0其中,λobs 控制λobs ,i 的强度,d 0控制λobs ,i 衰减的快214 西安理工大学学报(2008)第24卷第4期 慢。
<与ψobs ,i 之间的差越大,机器人与障碍物发生碰撞的可能性越小,当两者之差为零时,应该达到最大值,即<-ψobs ,i 对<变化有一定的作用范围,采用类似高斯分布函数的模型能很好地描述这种变化,这样可以得到总的避障行为动力学方程<・=f obs ,i (<)=λobs e -d i /d 0(<-ψobs ,i )e-(<-ψobs ,i )22σ2其中σi 控制机器人避障排斥的角度范围。
2.3 航向角整体动力学模型机器人的路径规划行为由奔向目标行为模式和避障行为模式共同决定。
因此,机器人整体行为动力学模型[8,9]<・=w goal f goal (<)+w obs∑ni =1fobs,i(<)=-w goal λgoal sin (<-ψgoal )+ w obs∑ni =1λobse-d i /d 0(<-ψobs ,i e-(<-ψobs,i )22σ2)其中,n 为障碍物的总个数,w goal 、w obs 分别为奔向目标行为模式和避障行为模式的加权系数,反映各自在整体行为中所起作用的大小。
