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题名部分未知环境中移动机器人动态路径规划方法
被引量:8
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作者
高扬
孙树栋
赫东锋
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机构
西北工业大学机电学院
西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2010年第12期1885-1890,共6页
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基金
国家863计划项目(2007AA04Z187)
西北工业大学研究生创业种子基金项目(200820)
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文摘
针对部分未知环境,提出一种基于粒子滤波的动态路径规划方法.将全局最优路径视为受机器人运动及环境影响的变化量,采用粒子滤波算法,利用机器人运动信息预测路径,并利用实时环境信息更新路径,通过在线跟踪全局最优路径获得不断更新的全局优化路径.将传统全局路径规划先规划后执行的模式改为边规划边执行的模式,既减少了等待时间,又为机器人的移动误差及部分未知环境提供了较强的适应能力.仿真及实验验证了该方法的有效性.
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关键词
移动机器人
动态路径规划
粒子滤波
部分未知环境
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Keywords
Mobile robot
Dynamic path planning
Particle filter
Partly unknown environment
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名结合示例学习的移动机器人免疫进化规划研究
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作者
李枚毅
蔡自兴
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机构
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第19期18-21,共4页
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基金
国家自然科学基金(编号:60234030)
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文摘
针对变化和部分未知环境下的移动机器人导航,将示例学习和生命科学中的免疫原理、进化算法相结合,将过去进化过程中的经验(性能好的个体)通过示例表达,提出了一种结合示例学习的移动机器人免疫进化路径规划算法。该算法将示例中的路径片段通过进化机制与免疫操作等其他进化操作所产生的新路径片段相互高效地组合,能够快速地进化出全局(次)最优可行路径。借助仿真实验和一些理论分析,分析了示例学习如何有效地利用过去的经验来解决部分未知和变化环境下的路径规划问题,分析了所构造的免疫算子对算法的影响。
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关键词
移动机器人路径规划
示例学习
免疫进化算法
变化与部分未知环境
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Keywords
mobile robot path planning,instance learning,immune and evolutionary algorithm,changing and partially unknown environments
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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