云模型在机器人路径规划算法中的研究
基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现共3篇
基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现共3篇基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现1基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现在机器人领域中，建立机器人环境地图并实现自主路径规划是重要的任务之一。
激光雷达SLAM是一种常见的实现机器人自主导航的方法。
本文旨在探讨基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现。
一、激光雷达SLAM的原理SLAM全称为Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位和建图。
激光雷达SLAM是利用激光雷达感知环境，通过建立激光雷达的三维点云地图作为机器人环境地图，实现机器人的定位和自主导航。
激光雷达SLAM系统主要分为两个重要部分: 即前端与后端。
前端是机器人的感知部分，主要是通过激光雷达获取环境的三维点云数据，同时对采集到的数据进行滤波、配准等预处理。
后端是机器人的SLAM核心，主要是对前端传来的地图数据进行建图、更新、优化等处理。
二、常见的激光雷达SLAM算法1、基于滤波的激光雷达SLAM：滤波法是一种预处理方法。
这种方法通过三维点云数据的滤波，去除噪声、异常值等，从而得到更加准确的地图数据。
但是，滤波法的缺点是存在误差积累的问题，随着时间推移，定位的误差会不断积累，导致定位精度下降。
2、基于图优化的激光雷达SLAM：这种算法是一种优化方法，主要是利用图优化算法对前端感知到的地图数据进行建模，以及进行后端的优化。
相比于滤波法，图优化法的误差累积问题会得到更好的解决，因为图模型的构建可以加入历史数据，从而减少误差。
三、基于激光雷达路径规划算法基于激光雷达的路径规划算法，主要是针对机器人定位之后，如何进行下一步移动的规划。
在激光雷达路径规划的过程中，需要考虑到机器人的运动速度、机器人姿态、地图信息等方面。
路径规划算法一般分为全局路径规划和局部路径规划两个部分。
全局路径规划算法的目标是找到从起点到终点的最短路径，而局部路径规划则是在全局路径规划的基础上，根据机器人当前位置和前方障碍物等信息，实时生成通往目标位置的局部路径。
移动机器人的路径规划算法与仿真
摘 要： 研 究 移 动 机 器 人 全 局 路径 优 化 的 问题 ， 由于 机 器 人 路 径 随机 性 强 ， 空间大 ， 存 在 冗 余 路径 ， 影 响规 划 速 度 。 传 统 的 进 化 算 法存 在 着 早 熟 的缺 点 而 得 不 到 最优 路 径 。 为 了克 服 传 统 算 法 的 缺 点 ， 提高 进化算法的进化速 度和精确性 ， 将 云理论和粗
糙集相结合应用 于机器人路径规划 ， 以提高机器人路径规划 的效率 。仿真 由栅格法描述环境 随机生成初始路 径群 ， 首先 利
机器人自主环境建模与路径规划方法
机器人自主环境建模与路径规划方法随着人工智能技术的发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
机器人的自主环境建模与路径规划是实现机器人智能化和自主化的关键技术之一。
在本文中，将探讨机器人自主环境建模与路径规划的方法和相关技术。
一、机器人自主环境建模方法机器人自主环境建模是机器人感知和理解周围环境的过程，主要通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等获取环境数据，然后进行数据处理和建模。
目前常用的机器人自主环境建模方法主要包括基于栅格地图的建模方法和基于点云地图的建模方法。
1. 基于栅格地图的建模方法基于栅格地图的建模方法是将环境划分为一个个固定大小的栅格，并根据传感器数据在相应栅格中表示不同的物体和障碍物。
这种方法简单直观，在实时性和速度上优于其他方法。
常见的基于栅格地图的建模方法有占据栅格地图和网格地图。
占据栅格地图是一种二维数组，表示环境中每个栅格的状态，如占据、可通行或未知。
机器人通过激光雷达等传感器获取环境信息，并将信息映射到占据栅格地图中，以实现对环境的建模。
网格地图则是将环境划分为一系列正方形或矩形网格，每个网格中包含了与环境相关的信息。
机器人根据传感器数据将环境信息映射到网格地图中，以实现环境的建模。
2. 基于点云地图的建模方法基于点云地图的建模方法是通过激光雷达等传感器获取的点云数据进行环境建模。
点云地图是将点云数据转换成三维模型表示的环境地图。
点云数据中每个点的坐标包含了环境中物体的位置和形状信息。
机器人通过对点云数据进行滤波、分割和配准等处理，将点云数据转换为环境模型，以实现环境建模。
二、机器人路径规划方法机器人路径规划是指机器人在建模好的环境中，根据任务要求和环境约束制定路径规划策略，实现从起点到终点的安全、高效的路径。
常用的机器人路径规划方法主要包括基于图搜索的算法、基于规划器的算法和基于深度学习的算法。
1. 基于图搜索的算法基于图搜索的算法是一种经典的路径规划方法，主要包括A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等。
云模型在机器人路径规划算法中的研究
马文辉 崔 莹
（ 齐哈 尔 医学 院现 代 教 育技 术 中心 ｌ １ ０ 中 国一 重 技 师 学 院 黑龙 江 省 齐 齐哈 尔 市 １ １ ０ ） 齐 ６００ ６ ０ ０
【 摘 要 】 统 的 遗 传 算 法 由 于 在 进 化 过 程 中 易 出现 早 熟 收 敛 、 能 保 传 不
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 ， 成 功 应 用 于 智 能 控 制 、 系 统 评 估 、 已 大 网络 安 全 等 。
２ 云 模 型 改 进 机 器 人 路 径 规 划 方 法
３ ． 变异 过 程 。当 经 过 若 干 代 进 化 没 有 得 到 适 应 性 更 加 优 ５
了 一 个 局 部 最 优 邻 域 ， 时 需 要 跳 出这 个 小 局 部 ， 在 该 局 部 附 近 此 并
尝 试 寻 找 新 的局 部 最 优 ， 法 是 提 高 Ｅｎ和 Ｈｅ为 原 来 的 ｋ倍 。 方
能 算 法 不 断 涌 现 ， 些 方 法 应 用 于 路 径 规 划 会 使 移 动 机 器 人 在 动 这 态 环 境 中 更 灵 活 ， 具 智 能 化 。 如 人 工 势 场 ， 机 路 标 规 划 ， 于 更 随 基 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 、 机 、 随 自适 应 搜 索 算 法 。 由 于其 思 想 简 单 、 于 实 现 以 及 易 表 现 出来 的健 壮性 ， 是 因 为 遗 传 算 法 本 身 的 缺 陷 （ 熟 、 部 能 但 早 局 力搜 索差 ） 还 不 能 保 证 计 算 机 效 率 和 路 径 的 可 靠 性 ， 此 还 存 在 ， 因
AI机器人的路径规划与导航
AI机器人的路径规划与导航近年来，随着人工智能技术的不断发展，AI机器人在各个领域获得了广泛的应用。
其中，路径规划与导航是AI机器人最为重要且常见的功能之一。
本文将探讨AI机器人在路径规划与导航中的应用和挑战，并介绍其相关技术和发展趋势。
一、路径规划与导航的重要性AI机器人的路径规划与导航是其能够准确完成任务和避免障碍的基础。
路径规划是指AI机器人在已知的环境中，通过算法寻找最佳路径的过程。
导航则是指AI机器人在路径规划的基础上，实际进行移动的过程。
在各种应用场景中，如物流配送、无人驾驶等，路径规划与导航的准确性和高效性直接决定了AI机器人的工作效果和用户体验。
二、路径规划与导航的技术方法1. A*算法A*算法是一种常用的路径规划算法，其基本思想是通过估算目标点的距离，选择最短路径。
A*算法综合了广度优先搜索和贪婪最优优先搜索的特点，能够在保证准确性的同时提高搜索效率。
2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法，适用于无权图和有权图的路径规划。
其核心思想是通过连续的松弛操作，逐步更新起始点到各个顶点的最短路径值，直至得到最终的最短路径。
3. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种常用于机器人路径规划的算法。
其通过随机采样并生成树状结构，逐步扩展搜索空间，直到找到目标点或近似找到最优路径。
4. SLAM技术SLAM（同时定位与地图构建）技术是一种基于传感器数据的自主定位和环境建模技术。
通过激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息，并结合机器学习算法实现路径规划与导航。
三、AI机器人路径规划与导航的挑战和应对措施1. 环境复杂性现实世界的环境往往是复杂多变的，有着各种动态和静态的障碍物。
为了准确规划路径和避免碰撞，AI机器人需要能够实时感知和分析环境信息，应对复杂的场景。
2. 实时性要求在某些场景中，AI机器人需要实时规划路径和导航，以应对突发情况。
机器人视觉导航与路径规划
机器人视觉导航与路径规划引言随着人工智能技术的不断发展，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
机器人的视觉导航与路径规划是实现自主移动和环境感知的关键技术，它能够使机器人能够在未知环境中感知、理解并规划最优路径以达到目标。
一、机器人视觉导航的原理1.1 机器人的感知系统为了进行视觉导航，机器人需要具备感知环境的能力。
机器人的感知系统通常由摄像头、激光雷达、红外传感器等多种传感器组成，这些传感器能够感知周围环境的物体、障碍物和地标等信息，为机器人提供导航所需的数据。
1.2 机器人的视觉处理机器人通过感知系统获取的传感器数据需要进行处理才能获得实用的信息。
视觉处理是将图像或点云数据转化为机器人可以理解和利用的形式，如边缘检测、目标识别、深度估计等。
这些信息能够帮助机器人建立对环境的认知，并作为导航决策的依据。
1.3 机器人的建图与定位机器人需要通过建立环境地图和了解自身位置与方向来进行导航。
建图是将感知到的环境信息转化为地图，机器人可以通过对地图的分析来更好地了解环境，规划路径。
定位则是机器人确定自身在地图中的位置与方向。
视觉导航中常用的定位方法有里程计定位、视觉里程计和激光SLAM等。
二、机器人路径规划的方法2.1 基于图搜索的路径规划最经典的路径规划方法是基于图搜索的算法，如Dijkstra算法、A*算法和D*算法等。
这些算法通过建立图模型，将环境抽象为图中的节点和边。
机器人在图中搜索可达到目标的最优路径，以最短路径或最优代价为目标。
这种方法适用于静态环境，但在动态环境下效果较差。
2.2 人工势场法人工势场法是一种基于力的路径规划方法，它模拟机器人与目标之间的相互作用力，使机器人能够向目标方向移动，并避开障碍物。
该方法能够在实时环境中进行路径规划，但容易陷入局部最小值，导致路径不够平滑。
2.3 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化的算法，通过基因编码和选择、交叉、变异等操作，不断优化路径解。
机器人视觉系统中的目标检测与路径规划
机器人视觉系统中的目标检测与路径规划机器人视觉系统在现代科技领域中扮演着重要的角色。
它不仅可以帮助机器人感知周围环境，还能为其提供目标检测和路径规划的功能。
本文将详细介绍机器人视觉系统中的目标检测与路径规划技术，并探讨其在不同领域的应用。
一、目标检测技术目标检测是机器人视觉系统中的关键环节之一。
通过目标检测技术，机器人能够识别和定位环境中的目标物体，从而为后续的路径规划和动作执行提供依据。
1.1 图像处理和特征提取目标检测的第一步是图像处理和特征提取。
机器人通过摄像头获取环境图像，并对图像进行处理，以提取目标物体的特征。
常见的图像处理技术包括灰度化、边缘检测、图像增强等。
在特征提取方面，主要采用的方法有颜色特征、纹理特征、形状特征等。
1.2 目标检测算法目标检测算法是实现目标检测的关键。
在机器学习和深度学习的发展下，目标检测算法得到了极大的改进和拓展。
其中，常见的目标检测算法包括传统的Haar特征级联检测算法、基于特征的卷积神经网络（CNN）算法、基于区域的卷积神经网络（R-CNN）算法等。
这些算法能够在图像中准确地检测出目标物体，并给出其位置和边界框。
1.3 实时目标检测在机器人的视觉系统中，实时性是非常重要的考虑因素。
实时目标检测能够在较短的时间内完成目标检测任务，并输出结果。
为了实现实时目标检测，需要结合高效的算法和硬件加速等技术手段。
同时，还需要优化目标检测算法的计算速度和精度，以满足机器人快速响应和决策的需求。
二、路径规划技术路径规划是机器人视觉系统中的另一个重要环节。
它决定了机器人在环境中行动的路径，并将目标检测结果与路径规划相结合，实现机器人的智能导航。
2.1 环境建模在路径规划之前，需要对环境进行建模。
机器人通过激光雷达或摄像头等传感器获取环境信息，并将其转化为机器人可识别的地图或模型。
这些模型包括栅格地图、图像地图、三维点云等，以提供给路径规划算法使用。
2.2 路径规划算法路径规划算法是决定机器人行动路径的核心。
机器人系统中的环境建模与路径规划
机器人系统中的环境建模与路径规划一、机器人系统中的环境建模1、环境建模的定义环境建模指在机器人系统中将机器人所处的环境进行数字化、模拟并表示出来的过程。
通过环境建模，可以使机器人更好地理解其所处的环境，从而更好地完成任务。
2、环境建模的方法（1）基于激光雷达的点云建模：利用激光雷达扫描物体表面，并将扫描结果转化成三维点云数据，再对数据进行处理和分割，最终得到整个环境的三维模型。
（2）基于视觉技术的建模：利用相机拍摄环境中的物体，然后通过图像处理技术提取出图像中的物体，并对提取结果进行三维重建，最终得到整个环境的三维模型。
（3）基于拓扑映射的建模：利用机器人在环境中移动时所感知到的数据，对环境进行拓扑映射，并得到环境的拓扑结构图。
3、环境建模的应用环境建模在机器人系统中应用广泛，主要包括以下方面：（1）路径规划：通过建立环境模型，可以确定机器人在环境中的移动路径，从而实现路径规划。
（2）障碍物避免：利用环境模型，可以检测机器人运动路径上的障碍物，并进行避障，确保机器人安全运行。
（3）增强现实：通过在环境模型上添加虚拟现实元素，可以使机器人感知到更多的信息，从而提高任务完成的效率。
二、机器人系统中的路径规划1、路径规划的定义路径规划指在机器人系统中根据机器人所处的环境以及任务要求，确定机器人的移动路径的过程。
路径规划是机器人系统中的一个关键技术，直接影响到任务的完成效率和机器人的安全性。
2、路径规划的方法（1）基于图搜索的路径规划算法：利用图论里面的搜索算法，如Dijkstra算法、A*算法、最小生成树算法等，通过搜索机器人能够到达的可行域，找到从起点到终点的最短路径。
（2）基于人工势场的路径规划算法：该算法利用人工势场来描述机器人所处的环境，机器人在势场中受到的作用力反映出环境的约束，从而实现路径的规划和障碍物的避免。
（3）基于机器学习的路径规划算法：通过机器学习技术，利用已有的数据对路径规划进行训练，从而实现路径规划的自适应和优化。
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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。
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