基于遗传势场法的足球机器人路径规划

以足球机器人系统为研究背景,采用了人工势场法和遗传算法相结合的方法,实现了足球机器人路径规划.首先根据势场原理设计可调参数的势场函数,再规划出已知环境下可调参数的势场函数,然后设计遗传算法中的相关适应值函数,最后用遗传算法优化势场函数中的参数,得到遗传势场法.同时利用C++编程实现遗传势场法的仿真平台,并在该平台上进行仿真实验,结果表明,遗传势场法具有避障以及适于在实时环境中使用的优点,在解决实际路径规划问题中是行之有效的.     

改进的足球机器人局部极小值的研究

针对传统人工势场法在足球机器人路径规划中的局限,提出通过改造斥力模型,从而解决算法在静态路径规划中存在的局部极小值问题.通过引入速度势场产生速度斥力,从而解决算法不适应动态环境和动态环境存在的局部极小值问题.仿真验证了算法的有效性.     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

基于势场法的水下机器人局部路径规划研究

本文阐述了用势场法解决矩形形状水下机器人局部避碰问题的方法。首先针对障碍物和目标对机器人的作用特点,确定了斥力和引力势函数的形式;然后根据刚体的运动特性讨论了机器人的平移和转动规则,提出了机器人局部避碰算法;最后在两台微机上以网络的形式进行了避碰模拟,给出了仿真结果,对一些问题进行了讨论。     

非结构环境下移动机器人路径规划

 非结构环境中的路径规划是自主移动机器人研究领域最活跃的领域之一,其最有效的方法是人工势场法,但传统的人工势场法存在振荡和接近目标时跟踪速度下降等问题。针对这些问题,改进了传统的势场函数,引入速度势场函数,设计新的人工势场函数,规划了移动机器人移动策略。根据新的势场函数和移动策略,在Matlab环境下对机器人的路径规划进行仿真。结果表明,在新的势场函数作用下,机器人能够快速调整自身速度的大小和方向,避开障碍并迅速到达目的地或跟踪动态目标。     

足球机器人路径规划技术的现状与展望

综述了足球机器人路径规划的研究现状,重点介绍了足球机器人路径规划的方法,并对各种方法的优缺点进行了比较。     

正弦曲线的足球机器人路径规划

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析基本算法不足的基础上,利用正弦曲线具有光滑、可微的特性,解决机器人小车在到达目标点位置和姿态的运动过程中,所遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.仿真试验表明,提出的方法具有较强的路径规划能力,对机器人初始条件可不加限制,计算量非常小,具有较高的实用价值.     

多机器人路径规划中的一种混合算法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,将协同进化算法和改进人工势场法相结合,提出了一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法.仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性.     

多机器人路径规划中的一种混合算法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,将协同进化算法和改进人工势场法相结合,提出了一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用

足球机器人比赛是一个动态时变非线性的环境,各运动对象难以建立精确的数学模型,仿人智能算法以人的思维方式、行为和直觉推理为基础,在足球机器人路径规划过程中避开了求解繁琐的对象模型时遇到的问题,显示出了其独特的优势。文中讲述了仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用方法,并通过实例仿真表明了算法的可行性和有效性。     

人工免疫算法在足球机器人路径规划中的应用

提出了一种人工免疫算法———基于思维进化的人工免疫算法,此算法在人工免疫的基础上吸取了思维进化算法中的优点,提出了趋同半径和异化半径的概念,能够实现算法中抗体的局部和全局求解,使得人工免疫系统和思维进化算法有机地结合起来。同时将算法应用到足球机器人的路径规划中,构建了机器人的数学模型和亲和力函数,并且给出了具体的实现步骤,取得了合理的实验结果,对算法中的一些关键操作也进行了简要的说明。     

向量场中微型足球机器人路径规划优化分析

规划出一条理想的路径并为机器人确定一个合理的速度值是微型足球机器人策略算法研究中的两个关键问题.文中应用向量场法对无碰路径规划及速度优化问题进行了分析.建立了轮式足球机器人小车的运动学模型,并深入研究了小车的运动性能问题.根据所得运动学迭代方程及向量场的特点,提出了一种速度优化设定方法.此方法采用低速控制方式,可大大降低小车的能耗,并使小车更易控制.仿真计算与实验结果表明此方法简单、有效,实时性很强.     

基于视觉的足球机器人决策规划研究进展

机器人足球比赛的核心系统是决策规划。对整个机器人足球决策子系统分层加以论述,主要介绍了国内外关于机器人足球决策的一些主要研究成果和最新进展。既介绍了传统的基于规则的方法,也讨论了基于模糊逻辑、遗传算法、强化学习等智能方法的决策技术。并就关键问题进行了分析和探讨,同时对机器人足球的发展趋势做了展望。     

复杂环境中移动机器人路径规划

分析了传统人工势场法存在的缺陷,提出一种沿斥力场等势线环绕障碍物避障的移动机器人路径规划算法.仿真实验结果表明:该算法在复杂环境中路径规划方面能够获得较好的效果.     

未知环境下移动机器人实时路径规划

主要讨论了在不确定环境下移动机器人运动路径的在线规划算法.在此方法中,预定目标被定为吸引子,而障碍物被定为排斥子,路径规划问题就被转换为应用牛顿定理进行迭代计算的问题.这种算法计算简便,实时性强,能自动地适应工作环境中障碍物和目标的位置变化和随机出现,使机器人准确避开障碍,安全到达目的地.