智能空间中的服务机器人路径规划

为了加深服务机器人对环境的理解,实现安全高效的智能空间导航,建立了一种信息更为丰富的环境模型——危险度地图;并针对智能空间环境部分未知的特点,设计了分层的路径规划方法.静态规划层根据已知环境信息,采用改进的粒子群优化算法规划初始最优路径,动态规划层利用基于动态危险度地图的改进A*算法进行避障.该方法克服了常规算法只追求路径最短的缺点,增加了对路径危险度的评价,规划出的路径既安全又较短;且该方法实现简单,实时性好.仿真结果验证了该方案的可行性.

利用改进的粒子群算法的机器人全局路径规划

针对常规路径规划单纯追求路径最短、路径规划不灵活和实现复杂的缺点,提出了一种改进的移动机器人全局路径规划方法.该方法综合人工势场(APF)与粒子群优化算法(PSO)的优点,利用障碍物的排斥力生成路径的危险度地图(DDM),将路径长度与危险度的加权和作为PSO的适应度函数,获得了一条全局最优路径.该方法具有3个优点:粒子初始化及更新过程中会自动避开有障碍物的危险区域,规划出一条既安全相对长度又较短的路径;通过调整加权因子平衡长度与危险度在适应度函数中的比重,路径规划灵活;算法实现简单,收敛速度快,能满足移动机器人实时路径规划的要求.仿真结果证明了该算法的可行性和有效性.