动态环境下自主式移动机器人的路径规划研究
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言在科技飞速发展的今天，移动机器人在众多领域内已经展现出巨大的应用潜力，例如无人驾驶车辆、自动扫地机器人、智能仓储机器人等。
路径规划作为移动机器人领域中的关键技术之一，对于提高机器人的工作效率和性能具有重要作用。
本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的相关内容，包括相关概念、基本方法以及近年来的研究成果和未来发展趋势。
二、移动机器人路径规划的基本概念和方法1. 基本概念移动机器人路径规划是指在具有障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径。
这一过程需要考虑到多种因素，如路径长度、安全性、机器人的运动能力等。
路径规划算法的优劣直接影响到机器人的工作效率和性能。
2. 基本方法移动机器人路径规划的方法主要包括全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划是在已知环境中为机器人规划出一条从起点到终点的全局最优路径。
而局部路径规划则是在机器人实际运行过程中，根据实时感知的环境信息，对局部区域进行路径规划，以应对突发情况。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 传统算法传统的路径规划算法包括基于图论的算法、基于采样的算法等。
基于图论的算法将环境抽象为图，通过搜索图中的路径来寻找机器人的运动轨迹。
基于采样的算法则是在搜索过程中不断采样新的点来扩展搜索范围，如随机路标图（PRM）和快速探索随机树（RRT）等。
2. 智能算法随着人工智能技术的发展，越来越多的智能算法被应用于移动机器人路径规划领域。
如神经网络、遗传算法、蚁群算法等。
这些算法能够根据环境信息和任务需求，自主地寻找最优路径，具有较高的自适应性和鲁棒性。
四、近年来的研究成果近年来，移动机器人路径规划算法在研究方面取得了诸多进展。
一方面，传统的算法在面对复杂环境时，仍然存在着一定的局限性。
为了解决这些问题，研究者们对传统算法进行了改进和优化，提高了其适应性和性能。
另一方面，智能算法在移动机器人路径规划领域的应用也越来越广泛，取得了显著的成果。
基于ROS的移动机器人动态路径规划研究
基于ROS的移动机器人动态路径规划研究移动机器人技术越来越受到人们的关注，而动态路径规划也是研究的一个重要方向。
ROS是一款广泛使用的机器人操作系统，它提供了许多功能模块，其中包括用于路径规划的模块。
本文将介绍基于ROS的移动机器人动态路径规划研究。
一、移动机器人动态路径规划的概念动态路径规划是指移动机器人在运动过程中，根据实时的传感器数据和环境变化，重新计算最优路径的能力。
相比静态路径规划，动态路径规划能够更加灵活地应对复杂的工作环境和任务需求，提高了机器人的自主决策和智能化水平，因此也受到越来越多的关注。
二、ROS机器人操作系统ROS机器人操作系统是一款开源的机器人软件平台，由硅谷创业公司Willow Garage开发，旨在推动机器人研究和应用的发展。
ROS提供了许多功能模块，包括传感器数据驱动、运动控制、路径规划、SLAM和机器人仿真等，可以帮助用户快速构建机器人应用程序。
在ROS中，路径规划通过Navigation Stack模块来实现。
该模块提供了机器人运动控制、传感器数据处理、地图构建和路径规划等基础功能模块，可以帮助用户快速实现机器人自主导航。
三、基于ROS的移动机器人动态路径规划基于ROS的移动机器人动态路径规划需要实现以下几个方面：1.传感器数据获取。
移动机器人需要搭载传感器设备，如激光雷达、摄像头等，实时获取环境信息。
2.地图构建。
结合传感器数据，生成地图并更新。
3.轨迹生成。
基于当前的机器人位置、目标位置和地图信息，计算路径。
4.运动控制。
通过运动控制算法控制机器人运动，使其沿着规划的路径到达目标位置。
其中，轨迹生成是动态路径规划的核心。
传统的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，无法处理环境中的动态障碍物。
因此，需要采用一些高级的路径规划算法，如RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法、RRT*算法和DWA （Dynamic Window Approach）算法等。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。
路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。
目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。
移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。
对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。
【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。
移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。
研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。
通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。
本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。
通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。
1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。
移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。
通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而移动机器人的核心问题之一就是路径规划问题，即如何在复杂的环境中，寻找最优的路径以达到目标。
本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的研究，分析其发展现状及未来趋势。
二、移动机器人路径规划算法概述移动机器人路径规划算法是指机器人在给定的环境中，根据预设的目标，通过计算得出一条最优的移动路径。
该算法主要涉及环境建模、路径搜索和路径优化三个部分。
环境建模是通过对环境的感知和描述，建立机器人的工作环境模型；路径搜索是在工作模型中寻找可行的路径；路径优化则是对搜索到的路径进行优化，以获得最优的移动路径。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 栅格法：将工作环境划分为一系列的栅格，通过计算每个栅格的代价，得出从起点到终点的最优路径。
该方法简单易行，但计算量大，对于复杂环境适应性较差。
2. 图形法：将工作环境抽象为图形，利用图论中的算法进行路径搜索。
该方法可以处理复杂的环境，但需要建立精确的图形模型。
3. 随机采样法：通过在环境中随机采样大量的点，根据采样的结果得出最优路径。
该方法计算量小，但对于复杂环境的处理能力有限。
4. 基于神经网络的算法：利用神经网络学习环境的特征，从而得出最优的路径。
该方法具有较好的自适应能力，但需要大量的训练数据。
四、移动机器人路径规划算法的研究现状目前，国内外学者在移动机器人路径规划算法方面进行了大量的研究。
在传统算法的基础上，结合人工智能、深度学习等技术，提出了一系列新的算法。
例如，基于强化学习的路径规划算法、基于遗传算法的路径优化等。
这些新算法在处理复杂环境、提高路径优化的效率等方面取得了显著的成果。
五、移动机器人路径规划算法的挑战与展望尽管移动机器人路径规划算法取得了显著的进展，但仍面临许多挑战。
首先，对于复杂环境的处理能力还有待提高；其次，如何提高路径优化的效率也是一个重要的问题；此外，如何将人工智能、深度学习等技术更好地应用于路径规划算法中也是一个研究方向。
自主式移动机器人路径规划研究及软件仿真实现的开题报告
自主式移动机器人路径规划研究及软件仿真实现的开题报告一、研究背景随着机器人技术的快速发展，自主式移动机器人的应用范围越来越广泛。
但是，自主式移动机器人在实际应用中面临着一个重要而困难的问题，即如何规划机器人的路径，使其能够有效地完成任务。
路径规划是机器人控制中的重要问题，它涉及到智能算法、图形处理、传感器技术、控制策略等多个领域。
因此，研究自主式移动机器人路径规划方法具有重要的理论和实践意义，可以为机器人应用提供更好的技术支持。
二、研究目的本研究旨在探索自主式移动机器人的路径规划方法，选择适合的算法和策略，构建一套完整的路径规划系统，为机器人的移动控制提供可靠的指导。
三、研究内容1. 分析自主式移动机器人路径规划问题的特点和难点。
2. 探究常用的路径规划算法，例如 A*、Dijkstra 算法等。
3. 结合机器人的实际运动特征，设计适合机器人的路径规划策略。
4. 构建完整的路径规划系统，并进行软件仿真实验。
5. 对仿真实验结果进行分析和总结，验证该路径规划系统的可行性和有效性。
四、研究方法1. 搜集和整理相关文献资料，了解自主式移动机器人路径规划现状和研究进展。
2. 分析自主式移动机器人的运动特性和控制需求，选择适合的路径规划算法和策略。
3. 利用 C++语言编写路径规划系统，利用 ROS（Robotic Operating System）平台搭建仿真环境，进行软件仿真实验。
4. 对仿真实验结果进行分析和总结，探讨机器人路径规划方法的优缺点，提出改进方案。
五、研究意义1. 对于自主式移动机器人研究领域的发展和应用推广具有重要的理论和实践意义。
2. 研究成果可以为机器人应用提供更好的技术支持，优化机器人的控制策略，提高机器人的自主运动能力。
3. 研究方法和思路具有一定的推广性和普适性，对于其他领域的控制系统开发和研究具有借鉴意义。
六、研究计划1. 第1-2周：阅读相关文献，整理研究思路。
2. 第3-4周：分析自主式移动机器人控制需求，选择合适的路径规划算法和策略。
动态环境中移动机器人路径规划研究综述
机床与液压
Ｍ ＡＣＨＩ ＮＥ Ｔ ＯＯＬ ＆ ＨＹＤＲＡＵＬ Ｉ ＣＳ
Ｊ ａ ｎ ． ２ ０１ ３
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机器人导航系统中的动态路径规划算法研究
机器人导航系统中的动态路径规划算法研究导语：机器人导航系统是现代机器人技术中的关键技术之一。
在实际应用中，机器人往往需要根据环境的变化实时调整路径，并避免障碍物。
因此，动态路径规划算法的研究变得尤为重要。
本文将从机器人导航系统的基本原理出发，探索动态路径规划算法的研究现状和发展趋势。
一、机器人导航系统的基本原理机器人导航系统是指机器人在未知环境中能够自主地规划路径，并通过感知技术和运动控制实现目标位置的导航。
其基本原理包括环境感知、路径规划和运动控制。
环境感知主要通过传感器获取环境信息，例如摄像头、激光雷达等；路径规划则是根据环境信息和目标位置，确定机器人的移动路径；运动控制则负责控制机器人按照规划的路径进行移动。
二、静态路径规划算法的缺陷静态路径规划算法在预先确定完整地图的情况下，能够实现较好的路径规划效果。
然而，在实际应用中，环境会不断变化，包括障碍物移动或出现新的障碍物等。
静态路径规划算法无法应对这些变化，导致路径规划失效或效果不佳。
三、动态路径规划算法的研究现状为了解决静态路径规划算法的缺陷，研究人员提出了一系列动态路径规划算法。
其中，基于模型的算法是常用的方法之一。
该算法通过建立环境模型，预测障碍物的运动轨迹，并在路径规划过程中考虑这些预测结果。
另外，基于潜力场的算法也被广泛研究。
该算法通过在环境中引入虚拟力场，使机器人受到力的作用，从而规避障碍物。
此外，遗传算法、粒子群算法等智能优化算法也被引入动态路径规划中，用于寻找最优解。
四、动态路径规划算法的挑战尽管动态路径规划算法取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战。
第一，环境的变化通常是不确定和非线性的，预测障碍物的轨迹是一个难题。
第二，随着机器人的快速移动和环境的复杂性增加，实时性和计算效率成为了瓶颈。
第三，算法的鲁棒性需要进一步提高，以应付不同环境下的异常情况。
五、动态路径规划算法的发展趋势为了解决动态路径规划算法面临的挑战，研究人员提出了一些新的思路和方法。
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法研究综述
移动机器人路径规划算法是指在机器人移动过程中，通过算法得出最优路径的过程。
近年来，随着机器人技术的发展，移动机器人成为了研究的热点之一，而路径规划算法也成为了研究的重点之一。
本文将针对移动机器人路径规划算法做一个综述。
1. 最短路径算法
最短路径算法是指在给定的起点和终点中，找到其之间最短的路径。
最短路径算法包括Dijkstra算法、A*算法等。
Dijkstra算法的本质是一种广度遍历算法，每次将当前节点的相邻节点加入到访问队列中，并计算当前节点与相邻节点之间的距离，最终得到起点到终点的最短路径。
A*算法则是一种启发式搜索算法，通过优先级队列将每个节点加入访问队列中，并通过估价函数来对当前节点的相邻节点进行评价和选择。
2. 全局路径规划算法
全局路径规划算法是指在机器人运动区域中，找到起点和终点之间的一个安全路径，以避免机器人和环境发生碰撞的算法。
常见的全局路径规划算法包括D*算法、FMT算法、Grid-based图搜索算法等。
D*算法是一种在线规划算法，其可以在机器人进行实时运动路径规划的过程中，调整运动路径以适应动态环境。
FMT算法则是一种快速重规划算法，其可以在毫秒级别内找到最优路径，同时保证找到的路径满足安全性要求。
Grid-based图搜索算法则是一种基于栅格地图的路径规划算法，通过将机器人移动区域划分成方格，将环境信息转换成栅格信息，以便机器人规划出最优路径。
机器人路径规划算法的研究与实现
机器人路径规划算法的研究与实现随着科技的不断发展，机器人在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的某些特点，如快速、精度高、耐力长等使得它在很多领域得到广泛应用。
机器人的一项核心技术是路径规划算法，这一算法可以让机器人在复杂的环境中完成路径规划，达到预期的目标。
本文将介绍机器人路径规划算法的研究与实现。
一、路径规划算法的意义机器人路径规划是指机器人在特定时间内，基于给定初始状态、终止状态、运行约束条件和环境信息等，规划出一条最佳轨迹或者避免致命危险的安全路径。
路径规划对于机器人行动是至关重要的，因为路径规划可以让机器人在敏锐环境和复杂环境中更好地使用。
在红外线、雷达或激光等无人驾驶技术基础上，机器人可以根据算法计算的前提下确定它们的路径。
另外路径规划还可以应用于工业自动化、智能排序系统、飞行器的自动驾驶系统、无人机的航迹规划，甚至是医学方面。
二、路径规划算法的分类路径规划算法可分为基于梯度下降的方法和基于搜索的方法。
其中基于搜索的方法中，包括了最经典的Dijkstra算法、A*算法及其衍生算法、动态规划算法。
这些算法各有特点，在应用时需要根据实际情况进行具体选择。
下面我们将重点介绍两种基于搜索的路径规划算法。
1. A*算法A*算法是一种基于启发式搜索的算法，它是由Dijkstra算法和贪心算法相结合的结果，可以完成高效、优秀的路径规划。
A*算法的特点是它可以在不完全的无向图中高效搜索，并根据对目标节点的期望距离和从起始节点到当前节点的实际距离估算出从起始节点到目标节点的总距离，再以此来制定搜索策略。
2. RRT算法RRT，全名为Rapidly-exploring Random Tree，是一种著名的路径规划算法，由全随机搜索和多叉树相结合而成。
该算法通过以节点为基础的方法进行搜索，非常适合于高维度规划。
与无数个随机生成的节点相结合，RRT算法使用随机采样进行树生成。
RRT算法可以在不断生成的点中进行随机采样，以此规划机器人的路径。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而路径规划作为移动机器人实现自主导航和运动的关键技术之一，其算法的优劣直接关系到机器人的工作效率和性能。
因此，对移动机器人路径规划算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。
二、移动机器人路径规划概述移动机器人路径规划是指在有障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径。
该过程需要考虑机器人的运动学特性、环境信息、任务需求等多方面因素。
路径规划算法主要分为全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划主要依据环境信息生成一条从起点到终点的全局最优路径，而局部路径规划则主要在机器人运动过程中，根据实时感知的环境信息进行调整和优化。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 传统算法：包括遗传算法、蚁群算法、人工势场法等。
这些算法在解决特定问题时具有一定的优势，如计算速度快、易于实现等。
但它们往往难以处理复杂环境中的动态障碍物和不确定因素。
2. 智能算法：如神经网络、深度学习等。
这些算法能够处理复杂的非线性问题，具有较强的自学习和自适应能力。
在移动机器人路径规划中，可以通过训练神经网络或深度学习模型，使机器人根据环境信息自主规划路径。
3. 混合算法：结合传统算法和智能算法的优点，如基于采样的路径规划算法结合了遗传算法和人工势场法的思想，能够在复杂环境中快速生成可行的路径。
四、移动机器人路径规划算法的研究进展近年来，随着人工智能技术的不断发展，移动机器人路径规划算法的研究取得了显著的进展。
一方面，研究人员通过改进传统算法和智能算法，提高其在复杂环境中的性能和鲁棒性。
另一方面，越来越多的研究者开始将不同算法进行融合，以充分利用各种算法的优点。
此外，基于深度学习的路径规划算法也得到了广泛关注，通过大量数据训练神经网络模型，使机器人能够根据环境信息自主规划路径。
五、未来展望未来，移动机器人路径规划算法的研究将朝着更加智能化、自适应和鲁棒性的方向发展。
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文章编号:1003-1251(2007)01-0010-03动态环境下自主式移动机器人的路径规划研究辜吟吟,刘砚菊,陈 亮(沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110168)摘 要:首先建立了超声传感器预测模型,然后基于多传感器融合的方法获取准确的动态环境信息,最后在利用遗传算法进行路径规划的基础上,引入模拟退火算法,形成一种遗传模拟退火算法来寻求全局最优路径.仿真结果表明,该算法是正确和有效的.关键词:路径规划;遗传算法;模拟退火;数据融合中图分类号:TP242.6;TP273.5 文献标识码:AA Path P lanni n g Study of Autono m ousM obile Robotin Dyna m ic Environ m ent GU Y i n yin ,L I U Y an ju ,CHEN L iang(Sh enyang L i gong Un i versity ,Shenyang 110168,Ch i na)A bstract :I n this paper,u ltrason ic sensor predictive m odel is built firstl y .Then the accurate dyna m ic env ironm ental data is acqu ired based on the m ethod ofm u ltisenso r fusi n g .Fina lly ,on the bases of pat h p lanning by usi n g genetic a l g orithm s ,a genetic si m ulated annea li n g ap proach is f o r m ed by i n ducti n g si m ulated annea ling approach to search the g l o ba l opti m al path .The si m u lati o n result show s t h at the m ethod is correct and va li d .K ey words :path p lanning ;genetic algo rithm s ;si m u lated annea ling ;data fusi n g收稿日期:2006-04-14作者简介:辜吟吟(1981 ),女,重庆人,硕士研究生机器人的最优路径规划问题,实质上就是依据某一个或某一些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短等)在其工作环境中找出一条从起点到终点的能避开障碍物的最优行走路线.当环境信息完全已知时,已涌现了大量有效的路径规划方法.近年来,人们更多地重视动态环境下和存在不确定障碍的路径规划问题.国内外在移动机器人动态路径规划方面已经作了大量的研究工作,最常用到的路径规划方法主要是势场法[1,2]、删格法[3]、神经网络[4]等,这些方法虽然计算的实用性很强,便于机器人的动力学优化控制和实时路径规划,但却保证不了能够寻求到全局最优的路径.遗传算法[5]由于具有优良的全局寻优能力和隐含的并行计算特性,所以是一种较好的路径规划方法.但由于常规遗传算法本身所存在的一些缺陷(如解的早熟现象、局部寻优能力差等),保证不了对路径规划问题的求解质量和求解效率,本文在利用遗传算法进行路径规划的基础上,引入模拟退火算法[6,7],提出一种遗传模拟退火算法解决机器人路径规划问题.1 超声传感器数据融合路径规划问题的重要前提是需要准确的动态环境信息.对于利用超声传感器获得环境信息的自主移动机器人,由于超声传感器自身特点使其对环境信息的感知存在一定的误差,影响其准确2007年2月沈阳理工大学学报Vol.26No.1第26卷第1期TRANSACTI O NS OF SHENYANG LI G ONG UN I V ERS I T YFeb.27导航和避障.本文通过建立传感器预测模型,基于多传感器融合的方法来解决这一问题.1.1 传感器预测模型假设有2m+1个超声传感器以半圆环形式均匀分布在移动机器人上.对于第i个传感器,k时刻的超声数据为u i(k),在k时刻前的数据构成某一向量,记为h i(k)=[u i(k-4)u i(k-3)u i(k-2)u i(k-1)]T 用 u i(k)表示k时刻u i(k)的预测值,构造的线性离散传感器预测模型为u i(k)=h T i(k) i式中 i=[ i1 i2 i3 i4]T是未知模型参数,采用递推最小二乘法辩识获得,即i(k)= i(k-1)+K i(k)[u i(k)-h T i(k) i(k-1)]K i(k)=P i(k-1)h i(k)[h T i(k)P i(k-1)h i(k)+1 (k)]-1P i(k)=[I-K i(k)h T i(k)]P i(k-1)1.2 传感器数据融合基于上述传感器预测模型,取d i=(u i(k)+ u i(k))/2作为第i个超声传感器探测到的障碍物距离.但在实际的空间中,环境总是连续分布的,这反应在传感器数据上就是相邻近的传感器数据具有连续性,也就是说,通过考察相邻近的传感器数据来进一步融合传感器数据.其方法为d i=(d i-1+d i+d i+1/3,(d i-1+d i+d i+1)/3<d d i=d i, (d i+1+d+d i+1)/3 d i式中:i M,M={-m,-(m-1), ,0,1, ,(m -1),m},d i为第i个超声传感器探测到的障碍物的融合距离.图1为2m+1=9时得到的超声融合示意图,其中实线所围成区域为安全区域.2 基于遗传模拟退火算法的自主式移动机器人的路径规划2.1 路径规划的遗传模拟退火算法遗传算法虽然能从概率意义上以随机的方式寻求到全局最优解,但它在实际应用过程中也可能会产生一些问题.这些问题中最主要的是早熟图1 超声数据融合示意图现象、局部寻优能力差等,它们在路径规划中的典型表现是:所得到的路径虽然总体上是较好的,但存在着个别不必要的尖峰,局部上并非最优.而模拟退火算法却具有摆脱局部最优点的能力.所以使用遗传算法与模拟退火相结合的方法是解决上述问题的有效途径.特别是在多机器人的控制集成与实时路径规划中,对路径规划的效率和解的质量有较高的要求.使用这种遗传模拟退火算法来进行路径规划是满足这个要求的有效手段.遗传模拟退火算法的步骤如下:(1)确定种群规模、交叉率、变异率等有关遗传参数,根据种群规模随机挑选有效个体组成初始化路径集合P(t).遗传代数计数器初始化:t←0;(2)设定初始温度、降温表等有关模拟退火参数.设置初始温度参数:T←T max;(3)评价P(t)中各条路径的适应值:f P1,f P2, ,f PM←fitness[P(t)];(4)由选择算子从父代路径中进行子代路径复制操作:P (t)←se lecti o n[P(t)];(5)由交叉算子进行子代路径交叉操作:P (t)←crossover[P (t)];(6)由变异算子进行子代路径变异操作:P (t)←m utati o n[P (t)];(7)评价P (t)中各条路径的适应值:f C1,f C2, ,f CM←fitness[P (t)];(8)假设上述遗传操作是由P(t)中的父代路径PI和PJ生成P (t)中的子代路径C I和CJ11第1期 辜吟吟等:动态环境下自主式移动机器人的路径规划研究(I ,J =1,2, ,M ),则分别以概率P i 和P j 接受P I 和PJ 为新一代路径,分别以概率(1-P i )和(1-P j )接受CI 和CJ 为新一代路径,由此可形成经过一代遗传后的新路径集合:P (t +1)←anneali n g [P (t) P (t)]其中:P i =11+expf P I -f CIT,P j =11+expf PJ -f CJT,(i ,j =1,2, ,M );(9)由择优选择模型保留最佳路径:P (t +1)←e litist [P (t) P (t +1)];(10)终止条件判断.判断当前状态是否满足模拟退火停止循环的条件.若不满足终止条件,则按降温表更新温度参数T,t ←t +1,转向(3);若满足终止条件,则输出当前最优路径,算法结束.2.2 模拟退火参数的设置(1)起始温度的选取主要思想是为了使平稳分布每一状态的概率相等.取T 0=k , =m ax {f j |j D }-m in {f j |j D },k 充分大,通过实验来确定k 的取值,取k =100;(2)温度下降的方法温度下降的方法有很多,在这里用一种比较简单的方法:T k +1= T k ,K 0且0< <1. 越接近"1"温度下降越快,其中 取值0 8;(3)停止温度的设定停止温度的设定方法也有很多,在这里采用两种方法的结合:循环总次数控制法和基于不改进规则的控制法.即达到循环的总次数或当在同一个温度及一定的迭代次数内没有改进当前的局部最优解时就认为达到停止温度,停止循环.3 仿真结果在V isual C ++6.0环境下对算法进行了仿真实验,图2显示的是动态避障路径规划的仿真结果,其中方块表示动态障碍物,假设其做匀速运动,圆表示静态障碍物,该路径是采用以上所述的方法进行的路径规划,经过一定代数的遗传模拟图2 仿真结果退火计算后寻找到的一条从起点到达终点的最优路径.该仿真结果是根据10次路径规划运算的统计,找到最优路径所用的平均遗传代数为15代.从仿真结果知,本文提出的算法是正确和有效的,且具有较好的实用性,可方便地实现动态环境中的路径规划.但是整个仿真过程是在计算机上进行的,没有进行设计实物的实验,这就存在着实际环境中的一些不确定因素没有考虑进去,如摩擦力、机器人的结构限制等,因此这些问题还有待进一步解决.参考文献:[1]B orenstei n J ,Koren Y.The vector fiel d h i stogra m -fast obstacl eavoi dan ce f or m ob il e robots[J].I EEE Journa l of Roboti cs andAuto m ation ,1991,7(3):278 288.[2]张乐杰,杨国胜,侯增广,等.基于融合和人工势场的自主移动机器人路径规划研究[J ].山东大学学报,2005,35(3):28 31.[3]Keh tarnavaz N,Gris w orl d ,Lee J .V i sual con trol for an au tonomous veh i cle(BART )-the veh i cle f o ll-o w i ng prob le m [J ].IEEE Transcation on Veh icular Technol ogy ,1991,40(3):654662.[4]F ierro R ,Lew is F L.C ontrol of a n onhol onom ic m ob il e robot us i ng neu ral n et w or k s [J ].I EEE Trasca -ti on on N eural Netw ork s ,1998,9(4):589 600.[5]刘国栋,谢宏斌,李春光.动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的方法[J ].机器人,2003,25(4):327 330.[6]顾国昌,付岩,刘海波.基于遗传模拟退火算法的水下机器人路径规划[J].哈尔滨工程大学学报,2005,26(1):84 87.[7]周明,孙树栋,彭炎午.基于遗传模拟退火算法的机器人路径规划[J].航空学报,1998,19(1):118 120.12 沈阳理工大学学报 2007年。