基于隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合规划
蚁群算法的数学模型
蚁群算法的数学模型 蚂蚁),2,1(k m k ???=在运动过程中，运动转移的方向由各条路径上的信息量浓度决定。为方便记录可用),,2,1(t m k abu k ???=来记录第 k 只蚂蚁当前已走过的所有节点，这里可以称存放节点的表为禁忌表；这个存放节点的集合会随着蚂蚁的运动动态的调整。在算法的搜索过程中，蚂蚁会智能地选择下一步所要走的路径。 设 m 表示蚂蚁总数量，用)1,,1,0,(d -???=n j i ij 表示节点 i 和节点 j 之间的距离，)(ij t τ表示在 t 时刻ij 连线上的信息素浓度。 在初始时刻，m 只蚂蚁会被随机地放置，各路径上的初始信息素浓度是相同的。在 t 时刻，蚂蚁 k 从节点i 转移到节点 j 的状态转移概率为 ??? ????=∈=∑∈other p allowed t t t t k ij k allowed k ij ij ij ij k ij ,0j ,) ()()()(p k βαβαητητ ()1-2 其中，{}k k tabu c allowed -=表示蚂蚁 k 下一步可以选择的所有节 点，C 为全部节点集合；α为信息启发式因子，在算法中代表轨迹相对重要程度，反映路径上的信息量对蚂蚁选择路径所起的影响程度，该值越大，蚂蚁间的协作性就越强；β可称为期望启发式因子，在算法中代表能见度的相对重要性。ij η是启发函数，在算法中表示由节点i 转移到节点 j 的期望程度，通常可取ij ij d /1=η。在算法运行时每只蚂蚁将根据(2-1)式进行搜索前进。 在蚂蚁运动过程中，为了避免在路上残留过多的信息素而使启发
工业机器人的运动轨迹
专题综述 课程名称工业自动化专题 题目名称工业机器人的运动轨迹学生学院____ _ 自动化________ 专业班级___ _ _ 学号 学生姓名___ _ _ 指导教师_____ _____ 2013 年 6月 27日
工业机器人的运动轨迹综述 【摘要】：随着知识经济时代的到来，高技术已成为世界各国争夺的焦点，机器人技术作为高技术的一个重要分支普遍受到了各国政府的重视。自此，多种不同的研究方向都在工业机器人实时高精度的路径跟踪来实现预期目的。而工业机器人的运动轨迹又是重中之重，在得到反馈信息之后，如何作出应答，并且实时检查轨迹与所计算出的轨迹是否吻合，为此也要进行追踪与动作修正。 【关键词】：工业机器人，视觉，路径跟踪，轨迹规划，高精度 1.机器人视觉，运动前的准备 实际的工业现场环境复杂，多种因素都有可能导致系统在运行过程中产生一定的偏差、测量精度降低，引起误差的原因主要有温度漂移和关节松动变形等，使测量模型的参数值改变从而导致定位误差增大，因此需要定期对工业机器人视觉测量系统进行精确的校准，从而实现精确定位和视觉测量。更少不得必要的优化。 1.1基于单目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测 建立的工业机器人单目视觉系统，整个系统主要由单目视觉单元，监控单元和机器人执行单元三大单元组成。单目视觉单元为一台固定在机器人上方的CCD摄像机，负责摄取工作环境中的目标并存入图像采集卡缓冲区；监控单元负责监控各工作站的当前状态，并完成对存储图像进行相关处理的工作，达到识别定位目标的目的；执行单元负责驱动机械手实施抓取操作。 1.2基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测 以立体视觉理论为基础，研究了基于空间直线的二维投影面方程。根据投影面的空间解析几何约束关系，建立基于直线特征匹配的双目视觉误差测量的数学模型。在该模型基础上采用将两台摄像机固定于工业机器人末端的方案．对关节型工业机器人运动轨迹的准确度进行了检测。结果表明，该检测方法简单实用，基本上可以满足工业机器人CP性能检测的要求。 1.3一种面向工业机器人智能抓取的视觉引导技术研究 为实现工业机器人自主识别并抓取指定的目标，提出了一种基于计算机视觉引导的解决 方法。该方法利用指定目标的3D数据模型，以及由两台或者多台CCD摄像机从工作场景中不同角度获；取到的数字图像，经过目标姿态估算、投影计算并生成投影图像，再利用投影
云模型在机器人路径规划算法中的研究
工程技术 Project technique 云模型在机器人路径规划算法中的研究 马文辉 崔 莹 (齐齐哈尔医学院现代教育技术中心 161000 中国一重技师学院黑龙江省齐齐哈尔市 161000) 【摘 要】传统的遗传算法由于在进化过程中易出现早熟收敛、不能保证种群多样性的现象。本文提出了一种基于云模型的简单、有效的移动机器人避障路径规划算法,采用一维云算子进化变异,同时进化式变异和突变均利用了历史搜索结果,有效避免遗传算法的缺点。模拟数据也证明了该算法的可行性。 【关键词】云模型;进化算法;路径规划;机器人 1 引 言 机器人规划是在已有环境下绕过障碍物找到一个可行的或最优路径从源位置到目标位置,这个问题已得到广泛的研究,各种智能算法不断涌现,这些方法应用于路径规划会使移动机器人在动态环境中更灵活,更具智能化。如人工势场,随机路标规划,基于传感器的方法等。它们都有其优点和缺点。基于遗传算法的机器人路径规划是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。由于其思想简单、易于实现以及表现出来的健壮性,但是因为遗传算法本身的缺陷(早熟、局部能力搜索差),还不能保证计算机效率和路径的可靠性,因此还存在很大的改进发展空间。云模型是对模糊理论隶属函数概念的创新与发展,已成功应用于智能控制、大系统评估、网络安全等。 2 云模型改进机器人路径规划方法 云模型所表达的概念的整体特性可以用期望Ex(Expected value),熵En(Entropy),超熵He(Hyper entropy)这3个数字特征来整体表征。Ex是云滴在论域空间分布的期望,是最能够代表定性概念的点,或者说是这个概念量化的最典型样本。En代表定性概念的可度量粒度,反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度,亦是在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。He是熵的不确定性度量,即熵的熵,由熵的随机性和模糊性共同决定。用3个数字特征表示的定性概念的整体特征记做C(Ex,En,He)。 基于云模型的优良特性,结合遗传算法的基本原理,本文使用一种自适应、高精度、快速随机搜索机器人路径规划的算法,该算法不但比传统遗传算法精度高,而且能够很好地避免遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题。本文中Ex代表父代个体的优良特征即代表父代路径;En和He表示继承过程的不确定性和模糊性即可被接受的路径范围,利用正态云算子完成概念空间到数值空间的转换,产生种群下一代路径,实现遗传操作。在遗传算法中,当种群的多数个体适应值相差不大时交叉操作就显得无能为力,算法陷入局部解而不能由交换解决,突然变异能够使之摆脱局部收敛而跃出局部解,但是后期的变异可能破坏已产生最优解模块。基于云模型的改进算法可以有效避免遗传算法的这个缺点,因为进化式变异和突变均利用了历史搜索结果。 3 实验方法 3.1 实验的初始设置。P(Eχ,En,He),Eχ=20,En=0.618, He=0.05,k=10,λlocal=3,λglobal=9。 3.2 将优秀路径带入公式(1)产生下一代 Θ[j]=1/(sqrt(2×pi)×sqrt(He))×pow(e,-(j-En)^2/(2×En)) (2) X[j]=(sqrt(2×pi)×sqrt(Θ[j]))×pow(e,-(j-qath[i] [j]))×(j-qath[i][j])/(qath[i][j])(3) path[i][j]=pow(e,-(X[j])-quani[j])×(X[j]-qath[i] [j])/(2×Θ[j])(4) 其中:i∈优秀路径群,j∈路径基因 3.3 计算适应函数fit()。ppercent[i]为第i条路径长度, qpercent[i]为第i条路径惩罚算子 fit[i]=1/appercent[i]+βqpercent[i](5) 其中:α为路径长度因子,β惩罚因子。 3.4 进化过程。进化过程中,若出现跨代精英,En和He减小 为原来的1/k(k为大于1的实数)。当若干进化代没有发现新的跨代精英,即连续平凡代数达到一定的阈值λlocal时,路径可能陷入了一个局部最优邻域,此时需要跳出这个小局部,并在该局部附近尝试寻找新的局部最优,方法是提高En和He为原来的k倍。 3.5 变异过程。当经过若干代进化没有得到适应性更加优 异的路径,而且进化式变异没有效果时,路径可能陷入局部,需要进行一次突变操作。进行局部求变和突变的连续平凡代数阈值之间的关系为λglobal>λlocal。突变方法为取历史跨代精英个体的平均值,熵为相应历史精英个体的方差。 在本算法中进化和变异是统一的,进化式变异是进化和变异融合,可以用来进行局部求精或跳出小局部,而突变则用来在全局范围内寻找新的极值搜索区域.算法可以判断出当前的进化状况,进而可以自适应地进行调整 。 图1 初始最优路径状态 图2 第12代精英路径状态4 结 论 本文采用云模型理论改遗传算法在机器人路径中的应用,不需要繁琐的交叉、变异,具有良好的可操作性。模拟数据验证了这种方法对全局优化性能改善的可行性,可以使该算法优化速度获得一定程度的提高,有效地克服了基本遗传算法收敛速度慢、易限于局部最优解的缺陷。 【参考文献】 [1]Rosell,J.,Iniguez,P.:Pat h planning using Harmonic Functions and Probabilistic Cell Decomposition.Proc.of t he IEEE Int.Conf.on Robotics and Automation(2005):1803-1808. [2]Kazemi,M.,Mehrandezh,M.:RoboticNavigationUsing Harmon2 icFunction-basedProbabilisticRoadmaps.Proc.of t he IEEE Int. Conf.on Robotics and Automation(2004):4765-4770. [3]李德毅,杜益.不确定性人工智能[M].北京:国防工业出版社,2005. [4]戴朝华,朱云芳,陈维荣,林建辉.云遗传算法及其应用[J].电子学 报,2007-7. [5]段海滨,王道波等.基于云模型理论的蚁群算法改进研究[J].哈尔 滨工业大学学报,2005-1. [6]周明,孙树栋.遗传算法原理及应用[J].北京:国防工业出版社,2002-5. [7]陈国良.遗传算法及其应用[M].北京:人民邮电出版社,2001. — 1 2 1 —
机器人路径规划方法的研究
第5期(总第156期) 2009年10月机械工程与自动化 M ECHAN I CAL EN G I N EER I N G & AU TOM A T I ON N o 15 O ct 1 文章编号:167226413(2009)0520194203 机器人路径规划方法的研究 李爱萍,李元宗 (太原理工大学机械工程学院,山西 太原 030024) 摘要:路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要部分。目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。通过对机器人路径规划方法研究现状的分析,指出了各种方法的优点及不足,并对其发展方向进行了展望。 关键词:机器人;全局规划;局部规划中图分类号:T P 242 文献标识码:A 收稿日期:2009201207;修回日期:2009204218 作者简介:李爱萍(19792),女,山西晋中人,在读硕士研究生。 0 引言 路径规划技术是机器人学研究领域中的一个重要 部分。机器人的最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的最优路径。根据对环境信息的掌握程度不同,路径规划可分为:①全局路径规划:环境信息完全已知,根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径,规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度;②局部路径规划:环境信息完全未知或部分未知,根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息,从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况,并在此基础上,规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。 1 全局规划方法111 栅格法 栅格法是目前研究最广泛的路径规划方法之一。该方法将机器人的工作空间分解为多个简单的区域(栅格),由这些栅格构成一个显式的连通图,或在搜索过程中形成隐式的连通图,然后在图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径。一般路径只需用栅格的序号表示。但栅格的划分直接影响其规划结果,如果栅格划分过大,环境信息储藏量小,分辨率下降,规划能力就差;栅格划分过小,规划时间长,而且对信息存储能力的要求会急剧增加。112 可视图法 可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一 维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应,这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物,即直线是“可视的”。然后采用某种方法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但需假设忽略机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。113 拓扑法 拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间,根据彼此的连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法的基本思想是降维法,即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性的问题。其优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空间,其算法的复杂性仅依赖于障碍物数目,在理论上是完备的;而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于位置误差也就有了更好的鲁棒性。缺点是建立拓扑网络的过程相当复杂,特别是在增加障碍物时如何有效地修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。 114 自由空间法 自由空间法采用预先定义的广义锥形或凸多边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间的构
工业机器人的轨迹规划和控制
工业机器人的轨迹规划和控制 S. R. Munasinghe and Masatoshi Nakamura 1.简介 工业机器人操作臂被用在各种应用中来实现快速、精确和高质量的生产。在抓取和放置操作，比如对部分的操作，聚合等，操作臂的末端只执行器必须在工作空间中两个特定的位置之间移动，而它在两者之间的路径却不被关心。在路径追踪应用中，比如焊接，切削，喷涂等等，末端操作器必须在尽可能保持额定的速度下，在三维空间中遵循特定的轨迹运动。在后面的事例中，在对末端操作器的速度、节点加速度、轨迹有误等限订的情况下轨迹规划可能会很复杂。在没有对这些限制进行充分考虑的情况下进行轨迹规划，通常会得到很差的表现,比如轨迹超调，末端操作器偏离给定轨迹，过度的速度波动等。机器人在笛卡尔轨迹中的急弯处的的表现可能会更加恶化。到目前为止很多轨迹规划算法己经被提出，从笛卡尔轨迹规划到时间最优轨迹规划。然而，工业系统无法适应大多数的这些方法，有以下两点原因：（1）这些技术经常需要进行在目前机构中进行硬件的移动，生产过程必须被打断以进行系统重新配置，而这往往需要很长时间。（2）这些方法中很多通常只考虑到一种约束，而很少关注工业的需求和被请求的实际的约束。因此，它们很难在
工业中实现。 在本文的观点中，我们提出了一种新的轨迹规划算法，考虑到了末端操作器的速度限制，节点加速度限制，应用中的容错度。这些是在工业应用中实际的约束。其他工业操作臂中的技术问题是他们的动力学延迟，这导致末端操作臂在轨迹中的拐角处出轨。为了补救这个问题，我们设计了前向补偿，稍稍改变了拐角处的路径，使得即使在延迟动力学环节存在的情况下依然确保末端操作臂的实际跟踪轨迹。结合了前向补偿新的轨迹规划算法在控制系统中表现为单一的前向阻塞。它可以轻松地适应目前的工业操作臂系统，不冒风险，不花费时间重新配置硬件。 轨迹规划算法可以为所有操作臂的节点产生位置，速度和加速度的大体规划。在大多数工业操作臂中，系统输入是节点的位置数据，这在工业中是作为被给定的数据而广为人知的。为了用笛卡尔轨迹规划来控制操作臂，Paul描述了同类型的转换是怎样可以被用来代表一系列操作臂连杆的位置和原点的。Shin et.al.的工作和我们的很相似，但是实现在工业控制系统中的应用是很困难的，因为它需要知道很多操作臂的连杆和节点的参数。在大多数工业操作比系统中，这些参量并不能被精确的获知。 在我们之前的工作中我们解决了在二维空间中加速度和速度的约束，在目前的工作中，当我们考虑到容差度，我
移动机器人路径规划技术综述
第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算 中图分类号:TP18；TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@https://www.360docs.net/doc/a317995258.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot；Path planning；Arti?cial potential?eld；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.
蚁群算法讲课
蚁群算法 主讲人：郝娟指导老师：张著洪
目录 1蚁群算法概述 (21) 1.1蚁群算法的提出与发展 (21) 1.2蚁群算法原理 (22) 1.3数学模型的建立 (25) 2蚁群算法的仿真分析 (29) 2.1蚁群算法流程 (30) 2.2蚁群算法的计算机仿真 (30) 2.3分析与总结 (34) 3蚁群算法的优化 (38) 3.1基本蚁群算法的缺点 (38) 3.2改进与优化方法 (40) 3.3优化蚁群算法方案的仿真分析 (43) 4小结 (44)
第一章蚁群算法概述 生物学家通过对蚂蚁的长期研究发现，虽然每只蚂蚁智能不高，也没有集中的指挥，但它们却可以协同工作，依靠群体能力发挥出超出个体的智能。蚁群算法(ant colony algorithm, ACA)是最新发展的一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法，具有较强的鲁棒性、分布式计算机制、易于与其它算法结合等优点。尽管目前蚁群算法的严格理论基础尚未奠定，国内外的相关研究还处在实验探索和初步应用阶段，但蚁群算法己经由当初的单一TSP旅行商问题领域渗透到多个应用领域，有着广泛的应用前景。 1蚁群算法的提出与发展 根据蚂蚁“寻找食物”的群体智能行为，意大利学者M.Dorigo于1991年在法国召开的第一届欧}}l}l人工生命会议(European Conference on Artificial Life, ECAL中第一次提出了蚁群算法的基本模型。到1992年，M.Dorigo又在其博士学位论文中进一步阐述了蚁群算法的核心思想。由于在模拟仿真中使用了人工蚂蚁的概念，因此也称蚂蚁系统(ant system, AS )。 近年来，蚁群算法逐渐被国内学者了解和研究，相继出现了一些介绍性的文献，其后在蚁群算法的应用研究方面(如组合优化问题、网络路由调度问题等)开展了许多研究工作。 2蚁群算法原理 2.1生物学原型 蚂蚁系统是最早建立的蚁群算法模型，其模型的建立来源于对蚂蚁寻找食物行为的研究。蚂蚁视力很有限，但是蚂蚁寻找食物的过程中却有能力在没有任何可见提示下找出从蚁穴到食物源的最短路径，并且能随环境的变化而变化，适应性地搜索新的路径，产生新的选择。 经过研究发现，在从食物源到蚁穴并返回的过程中，蚂蚁能在其走过的路径上分泌一种化学物质一信息素，通过这种方式形成信息素轨迹。信息素轨迹可以使蚂蚁找到其返回食物源(或蚁穴)的路径，其他蚂蚁也可以利用该轨迹找到由同伴发现的食物源的位置。由蚂蚁个体的特征可以看出，蚂蚁除了对信息素有感知外几乎无法获知环境的信息，因而当环境中不存在信息素时，蚂蚁的行为是完全随机的。也就是说，蚂蚁在一个新的环境中的初始行走是完全随机的。另外，蚂蚁的搜索不是孤立的。事实上，假如只有一只蚂蚁进行搜索，由于蚂蚁的短视，很难找到最佳路径。当蚂蚁走过一条路径时，在上面留下的信息素会吸引更多的蚂蚁走这条路。当这条路径上通过的蚂蚁越来越多，以至信息素强度增大，后来蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度。 图2.1 蚁群的初始路径
多机器人路径规划研究方法
多机器人路径规划研究方法 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要：在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结，讨论了多机器人路径规划方法的评判标准，并阐述了研究遇到的瓶颈问题，展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词：多机器人；路径规划；强化学习；评判准则 Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multi robot.Then discussed the criterion of path planning research for multi robot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multi robot，forecasted the future development of multi robot path planning. Key words:multi robot；path planning;reinforcement learning;evaluating criteria 近年来，分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS（distributed problem solving）和MAS（multi agent system）两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发，将智能体概念应用于多机器人系统的研究中，将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体，并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统（MARS）。因此，本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前，多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题，其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务，它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点，且已经有许多成果[1~3]，例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、Dempster Shafer 证据理论建图等；动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而，多机器人路径规划
蚁群算法综述
《智能计算—蚁群算法基本综述》 班级：研1102班 专业：计算数学 姓名：刘鑫 学号： 1107010036 2012年
蚁群算法基本综述 刘鑫 （西安理工大学理学院，研1102班，西安市，710054） 摘要:蚁群算法( ACA)是一种广泛应用于优化领域的仿生进化算法。ACA发展背景着手，分析比较国内外ACA研究团队与发展情况立足于基本原理,分析其数学模型,介绍了六种经典的改进模型，对其优缺点进行分析，简要总结其应用领域并对其今后的发展、应用做出展望。 关键词:蚁群；算法；优化；改进；应用 0引言 专家发现单个蚂蚁只具有一些简单的行为能力。但整个蚁群却能完成一系列复杂的任务。这种现象是通过高度组织协调完成的1991年。意大利学者M.Dorigo 首次提出一种新型仿生算法ACA。研究了蚂蚁的行为。提出其基本原理及数学模型。并将之应用于寻求旅行商问题(TSP)的解。 通过实验及相关理论证明,ACA有着有着优化的选择机制的本质。而这种适应和协作机制使之具有良好的发现能力及其它算法所没有的优点。如较强的鲁棒性、分布式计算、易与其他方法结合等；但同时也不应忽略其不足。如搜索时间较长，若每步进行信息素更新，计算仿真时所占用CPU时间过长：若当前最优路径不是全局最优路径，但其信息素浓度过高时。靠公式对信息素浓度的调整不能缓解这种现象。会陷人局部收敛无法寻找到全局最优解：转移概率过大时，虽有较快的收敛速度，但会导致早熟收敛。所以正反馈原理所引起的自催化现象意在强化性能好的解，却容易出现停滞现象。笔者综述性地介绍了ACA对一些已有的提出自己的想法，并对其应用及发展前景提出了展望。 1 蚁群算法概述 ACA源自于蚁群的觅食行为。S.Goss的“双桥”实验说明蚂蚁总会选择距食物源较短的分支蚂蚁之间通过信息素进行信息的传递,捷径上的信息素越多,吸引的蚂蚁越多。形成正反馈机制,达到一种协调化的高组织状态该行为称集体自催化目前研究的多为大规模征兵，即仅靠化学追踪的征兵。 1 .1 蚁群算法的基本原理
基于多式联运的物流配送系统研究与实现
技术创新 软件时空 您的论文得到两院院士关注 基于多式联运的物流配送系统研究与实现 Dissertation for the Master Degree in Engineering (菏泽学院) 时岩 SHI Yan 摘要:本论文把路径选择问题和运输方式组合优化结合起来进行研究,提出了多式联运运输方式组合优化模型,利用遗传算法对其求解,给出了实际算例。 关键词:物流配送;多式联运;运输方式组合优化 中图分类号:TP391 文献标识码:A Abstract:How arrange multi-model transportations distribution is precisely the core question in this article must solve.The present paper unifies the way optimization question and the transport mode combination and optimization to research,proposed multi -model transportations transport mode combination &optimization model,and using genetic algorithm to solute it. Key words:logistics distribution;multi-model transportation;transport mode combination and optimization 文章编号:1008-0570(2010)08-3-0215-02 前言 今天,要求在选取运输方式时扬长避短,要做到这一点只有通过多种运输方式的组合优化。如何充分利用自身的优势,选择较好的运输路径和较好的运输方式组合,实行多式联运,以最低的成本,安全、如期地完成运输任务,就是本文所要研究的问题。 本论文主要是把路径选择和运输方式选择结合起来研究,对多式联运配送系统的信息化提供支持。 1运输路径不确定的运输方式组合优化 1.1问题描述 本节提出一个适用于多城市之间,路径选择和运输方式组合相结合的一种组合优化模型。以配送中心D0要配送货物到 D6去为例,途中可经过的城市节点分别为D1、D2、D3、D4、D5。 每个相邻的城市间可由公路、铁路、水路三种运输方式可供选择,在每个城市可以进行换装。如何按照客户的要求和各个运输方式的运输能力安排运输路径和选择运输方式就是要解决的问题。 图1多式联运虚拟网络图 为了方便建立模型,我们把可经过的城市划分成网络,D0为第一网络,D1、D2为第二网络,D3为第三网络,D4、D5为第四网络,D6为第五网络。且把不相邻的网络阶段之间存在城市节点间有路径可走的,在中间网络阶段构造虚拟城市节点。如图4所示,第二个阶段的城市D1与第四个阶段的城市D4有路径可走,第二个阶段的城市D2与第四个阶段的城市D5之间有路径可走,则可以在第三个阶段内虚拟两个城市节点D31和D32,其示意图如图1所示。 1.2模型的求解 1.2.1扩展虚拟运输网络 为了方便求解以上模型,对虚拟运输网络进行,方法如下:(1)除始发点D0外,将其它的每个城市分别扩展成g 个城市(每个城市代表一种运输方式),且这g 个城市还处于原来的网 络阶段,然后虚拟一个最终的目的地D; (2)假设城市A 与城市B 有弧连接,则由A 扩展的g 个城市与由B 扩展的g 个城市两两有弧连接,假设A 与B 没有弧连接,则由A 扩展的任意个城市与B 扩展的任意个城市都没有弧 连接,同一个城市扩展而来的点与点之间不存在连接弧; (3)各条弧上的权重分为三类:费用权重、时间权重、能力权 重。费用权重=两城市间的运费+中转费用;时间权重=两城市的运输时间+中转时间;能力权重=两城市间的某种运输工具的运输能力。 (4)对于两个城市网络之间建立的虚拟城市,例如在第m 阶段和第n 阶段之间的各阶段内都有一个虚拟城市,并且设第m 阶段的第i 个城市到第m+1阶段的虚拟城市之间的任意交通工具的运输费用、运输时间都为零,运输能力设为一个充分大的数,依次类推,相邻阶段的虚拟城市也有路径可走,且运输费用、运输时间都为零,运输能力设为一个充分大的数,第n-1阶段的 虚拟城市到第n 阶段的第j 个城市之间的运输费用、运输时间、 运输能力都为m 阶段的第i 个城市和第n 阶段的第j 个城市的运输费用、运输时间和运输能力等。 为计算方便,将没有弧连接的城市之间的运输费用、运输时间设为一个充分大的整数,运输能力设为零,由目的点D0到虚拟的城市D 之间的运输时间和运输费用均设为零,运输能力设为一个充分大的整数,则原问题的求解可以转化为在不超过运输期限和能力的约束的前提下,求从(D0→D)的最短路径。此问 时岩:硕士
机器人路径规划
机器人路径规划 冯赟:机器人路径规划方法研究 1绪论 1.1机器人简介 1.1.1什么是机器人 机器人一词不仅会在科幻小说、动画片等上看到和听到，有时也会在电视上看到在工厂进行作业的机器人，在实际中也有机会看到机器人的展示。今天，说不定机器人就在我们的身过，但这里我们要讨论的是什么是机器人学研究的机器人。 robot)一词来源下1920年捷克作家卡雷尔 . 查培克(Kapel Capek)机器人( 所编写的戏剧中的人造劳动者，在那里机器人被描写成像奴隶那样进行劳动的机器。 后来作为一种虚构的机械出现在许多作品中，代替人们去完成某些工作。20世纪60年代出现了作为可实用机械的机器人。为了反这种机器人同虚构的机器人及玩具机器人加以区别，称其为工业机器人。 工业机器人的兴起促进了大学及研究所开展机器人的研究。随着计算机的普及，又积极地开展了带有智能的机器人的研究。到70年代，机器人作为工程对象已经被确认，机器人一词也受到公认。目前，机器人学的研究对象已不仅仅是工业机器人了。 即便是实际存在的机器人，也很难把它定义为机器人，而且其定义也随着时代在变化。这里简单地反具有下述性质的机械看作是机器人: 1. 代替人进行工作:机器人能像人那样使用工具和机械，因此，数控机床和 汽车不是机器人。 2. 有通有性:既可简单地变换所进行的作为，又能按照工作状况的变化相应
地进行工作。一般的玩具机器人不能说有通用性。 3. 直接对个界作工作:不仅是像计算机那样进行计算，而且能依据计算结果 对外界结果对外界产生作用。 机器人学把这样定义的机器人作为研究对象。 - 1 - 郑州大学电气工程学院毕业设计(论文) 1.1.2机器人的分类 机器人的分类方法很多，这里我们依据三个有代表性的分类方法列举机器人的 种类。 首先，由天机器人要代替人进行作业，因此可根据代替人的哪一个器官来分类: 操作机器人(手):利用相当于手臂的机械手、相当于手指的手爪来使物体协 作。 移动机器人(腿):虽然已开发出了2足步行和4足步行机器人，但实用的却是 用车轮进行移动的机器人。(本文以轮式移动机器人作为研究对象) 视觉机器人(眼):通过外观检查来除掉残次品，观看人的面孔认出是谁。虽然 还有使用触觉的机器人，但由于它不是为了操作，所以不能说是触觉机器人。 也还有不仅代替单一器官的机器人，例如进行移动操作，或进行视觉和操作的 机器人。 其次，按机器人的应用来分类: 工业机器人:可分为搬送、焊接、装配、喷漆、检查等机器人，主要用于工厂 内。 极限作业器人:主要用在人们难以进入的核电站、海底、宇宙空间等进行作为 的机器人。也包括建筑、农业机器人等。
多机器人路径规划研究方法(一)
多机器人路径规划研究方法(一) 张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝 摘要：在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结，讨论了多机器人路径规划方法的评判标准，并阐述了研究遇到的瓶颈问题，展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。 关键词：多机器人；路径规划；强化学习；评判准则 e,itexpoundedthebottleneckofthepathplanningresearchfor， ； 近年来，分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI 研究大致可以分为DPS（distributedproblemsolving）和MAS （）两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发，将智能体概念应用于多机器人系统的研究中，将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体，并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统（MARS）。因此，本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前，多机器人系统已经成为学术
界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。 机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题，其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务，它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点，且已经有许多成果1~3]，例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、证据理论建图等；动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而，多机器人路径规划研究比单个机器人路径规划要复杂得多，必须考虑多机器人系统中机器人之间的避碰机制、机器人之间的相互协作机制、通信机制等问题。 1多机器人路径规划方法 单个机器人的路径规划是找出从起始点至终点的一条最短无碰路径。多个机器人的路径规划侧重考虑整个系统的最优路径，如系统的总耗时间最少路径或是系统总路径最短等。从目前国内外的研究来看，在规划多机器人路径时，更多考虑的是多机器人之间的协调和合作式的路径规划。 目前国内外多机器人路径规划研究方法分为传统方法、智能优化方法和其他方法三大类。其中传统方法主要有基于图论的方法（如可视图法、自由空间法、栅格法、Voronoi图法以及人工势场方法等）；智能优化方法主要有遗传算法、蚁群算法、免疫算法、神经网络、强化学
模型建立于蚁群算法
确定型模型的建立 1、模型的基本假设与前提 ①模型中包含一个回收中心和多个回收客户点，每辆车都由回收中心出发，经由各个客户点完成回收任务后，再次回到回收中心。 ②回收中心的容量没有限制。 ③每个回收客户点的回收量已知。 ④回收中心同各回收客户点相对位置坐标己知，且路径长度对称。 ⑤每个回收客户点仅被一辆车服务一次。 ⑥每辆车的载重能力和总容积限制已知，单个回收客户点的回收量不能超出单车载重能力和容积约束的1/2。 ⑦对于每一辆车，只有当其路径上所有回收量大于最小载重量和最小容积时才能出车。 ⑧每辆车每次任务的总行驶里程不能超过车辆允许最大行驶距离。 ⑨回收的货物可以混装。 ⑩单位运输成本同运输距离呈线性关系。 2、模型参数及变量定义 P:所有节点集合，P={i}，i=0表示回收中心，i=1，2，…，n 表示回收客户 点 S:回收客户点集合，且P=SU{0} V:所有车辆集合，V={k}，k=1，2，…，m D:各节点间距离矩阵，D=)1)*(1(][++n n ij d ij d :各节点间距离，且0==jj ii d d ,ji ij d d =,P j i ∈?, k C 0:第k 辆车的固定成本，即增加一辆车所产生的费用 k C ：第k 两车的单位距离费用 k Z max ：第k 辆车的额定最大载重量 k Z min ：第k 辆车的额定最小载重量 k R max ：第k 辆车的额定最大容积 k R min ：第k 辆车的额定最小容积
k L ：第k 辆车允许的最大行驶距离 i w ：第i 个回收客户点出货物的总重量 i v ：第i 个客户点处货物的总体积 ijk x ：0-1变量，当第k 辆车从i 至j 进行回收时，值为1，否则为0 ik y ：0-1变量，当第k 辆车服务第i 个回收客户点时，值为1，否则为0 （3）目标函数 ??? ? ??+=∑∑∑∑∈∈∈∈V k P i P j V k ijk ij k k x d C C F 0min （1） (4)约束条件 ∑∈=V k ik y 1 )n 2,1(??∈S i n=3,m= 2 （2） ∑∈=P j ik ijk y x )2,1(),2,1,0(m V k n P i ??∈??∈ （3） ∑∈=P i jk ijk y x ),2,1(),2,1,0(m V k n P j ??∈??∈ （4） k s i ik i Z y w max ≤∑∈ ),2,1(m V k ??∈ （5） ∑∈≥S i k ik i Z y w min ),2,1(m V k ??∈ (6) k S i ik i R y v max ≤∑∈ ),2,1(m V k ??∈ (7) ∑∈≥S i k ik i R y v min ),2,1(m V k ??∈ (8) ∑∑∈∈≤P i P j k ijk ij L x d ),2,1(m V k ??∈ (9) 点进行回收开至辆车从点，第否则 j i k ijk x 1,0{= ),2,1(m V k ??∈ （10） 的货物辆车回收点，第否则 i ik y k 1,0{= ),2,1(m V k ??∈ (11) 目标函数（1）表示车辆使用、运行成本最小；约束条件（2）保证每个客户点均被服务； （3）、（4）保证驶入和驶出某个客户点的车辆为同一辆，保证每个节点仅被服务一次；（5）、 （6）为车辆最大、最小载重限制；（7）、（8）为车辆最大、最小容积约束；（9）为车辆最大行驶距离约束；（10）、（11）为变量ijk x 、ik y 取值。