移动机器人避障算法研究
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。
移动机器人避障路径规划方法研究
ＹｉＬａ ｙ ｎ Ｚ ａ ｇＸｉｙｎ Ｙａ ｕ ｈ ｎ ｉｎ ｕ ｈ ｎ ｕｌｃ ｏ ｅｈｈｎｃ Ｄ ｐｒ ｎ Ｄ ｚｏ ｎｖｒｔ， ｅｈｕ ２ ３ １， ｈｎ） Ｅｅｔ ｍ ｃｃａｉ ｅａｔ ｔ，ｅｈｕｕ ｉｅｓｙ Ｄ ｚｏ ， ５０ ５ Ｃ ｉａ ｒ ｍｅ ｉ
关 键 词 ： 动 机 器 人 ； 经 网络 ； 障 移 神 避 中 图分 类 号 ： Ｐ ４ Ｔ ２ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ３ ３ ４ （０ ６ ０ － ０ ７ ０ １ ７ － １２ ２０ ）２ ０４ － ３
Ｍ ｏ ｉ ｂ ｔＯｂ ｔ ｃｅＡｖ ｉ ａ ｃ ｂ ｌ Ｒｏ ｏ ｓａ ｌ ｏｄ ｎ ｅ ｅ
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机器人超声波避障的探究
科 技 论坛 Ｉ
机 器 人 超 声 波避 障 的探 究
杨 乐
（ 国民航 大 学 基 础 实验 中心 ， 津 ３１ ｆ１ 中 天 （１ １ ｛ ｆ ３ ）
摘 要 ： 器人 发展 日， １ ， 泛 应 用 于各 领 域 ， 声 波避 障 是 移 动机 器人 常 用 的 避 障 方 法 机 ／ 异 广 ８￣ 超 究， 经实验表明算法二更安全有效 。 关键词 ： 超声波； 障； 避 算法 １ 述 概 机器 人是 高 级整 合控 制 论 、 械 电 子 、 算 机 、 料 和 机 计 材 仿生学的产物。在工业 、 医学 、 Ｓ 农业 、建筑业甚至军事等领域 中均有重要用途 。机器人避障 的方法有超声避障 、 视觉避障 、 红外传感 器避障 、 激光避障等。 超 声避 障实 现 方 便 ， 术 成熟 ， 技 成本低 ，成为移动机 器人 常用 的避障方法 ，但超声避 障存在 些缺点 ， 如存在探测盲 区， 幻 影现象等。采用 ８个超声波传 感器采集到的数据进行整合分 图 １ 实验 通 道 析 ，初 步 实现 了在 特 定 环 境 下 图 ２ 传 感 器排 机器人安全避 障。 ２原理 简 介 由 于 超 声 波 指 向性 强 ， 能 量 消耗 缓 慢 ，在 介 质 中 传 播 的
一
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实时控制 ，并且在测量精度方 面能达 到工业 实用的要求 ， 因 此 在 移 动 机 器人 研 制 上 也 得 到
了广 泛 的应 用 。
器收到反射波就直即停止 汁时。超声波在空气 制 策 略Ｉｌ 动 化技 术与 应 用 ， ０ ，． Ｊ咱 ２ ２５ ０
智能教学机器人避障系统的
2012.No19 1摘 要 本文介绍了智能教学移动机器人的超声波测距和避障系统的设计方案,以及系统的软、硬件组成。
该系统的硬件电路以ATmega128为控制核心,包括超声测距模块，以及外围辅助电路。
系统采用多路超声波传感器共同作用来完成整个机器人系统的避障和路径规划。
在路径规划上采用一种基于模糊控制的移动机器人避障算法进行研究。
关键词 智能教学机器人 超声波测距 模糊避障 ATmega128随着智能机器人技术的不断发展，应用领域的不断扩大，机器人已开始渗透到人们生活的各个方面。
机器人教育走进我们的课堂也成为必然趋势。
从上世纪80年代开始，美国、日本等发达国家已经开始在教育教学中应用智能机器人，许多教育研究者、教师、机器人技术开发者也纷纷关注教育机器人，教学机器人的研发已成为一项极具应用前景的高新技术行业。
相应的,在机器人教学教育中,对机器人系统也提出了更高要求,特别是在机器人的运动速度、灵活性、自主避障等方面的要求越来越高，所以，必须提高机器人对环境的快速感知、识别能力，研究其避障算法。
基于模糊控制的的移动机器人避障方法已有研究，这种基于生理学上的“感知——行为”的新思路有很好的实用性。
本文采用一种具有速度反馈的模糊避障控制器，提高了教学机器人避障过程中的实时性和准确性。
1 智能教学机器人的系统结构本研究采用的智能教学机器人是我们自行研制的移动小车，下图1为其系统结构示意图，共分为三层,上层为传感器,主要包括超声波传感器和其他功能传感器，负责采集和发送环境信息;中层为数据处理及控制决策层，主要负责路径识别与跟踪控制，由单片机、采集卡、A/D、D/A、I/O接口卡等组成；下层为驱动层，包括直流电机组成的驱动单元，驱动轮等。
2 智能机器人的自主避障控制系统的硬件电路设计2.1 主控制器ATmega128本系统主控制器选用的是A T M E L 公司A V R 单片机中的ATmega128。
AVR是ATMEL公司借鉴了成熟的51系列和PIC系列单片机的优点而推出的高性能8位单片机，具有速度快、成本低、资源丰富和低功耗等优点。
一种不确定环境下移动机器人的避障规划算法
ｂ ｓ ｄ ｌａ ｎｎ ｔ ｏ ｓａ ｐｉｄ ａ ｅ ｅ ｒ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｐ ｌ ．ＡＲＴ一 ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｓ ｕ ｅ ｏ ｒ ａｉ ｅ ｔ ｅ ｃ ｓ ｓ ｍａ ｃ ｅ ２ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｉ ｓ ｄ ｔ ｅ ｌ ｈ ａ ｅ ｔ ｈ，Ｉａ ｎ ｎ ｎ ｎ ｒ ａ — ｚ ｅ ｒ ｉ ｇ ａ ｄ ｉ ｃ ｅ ｓ ｉｇ ｎ ．Ｔｈ ｅ ｄ ｏ ｉ ｓ ｍｅ ．Ｔｈ ｌ ｏ ｉｈ ’ ｆｉｉｎ ｙ ｉ ｐ ｏ ｅ ｙ ｔ ｅ ｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ Ｉｓ ｅ ｎ ｅ ｆｔｍｅ ｉ ｔ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓｅ ｆｃｅ ｃ ｓ ｒ ｖ ｄ ｂ ｈ ｉ Ｉ ｔ ｅ ｕ ｔ ． ｏ
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《2024年多移动机器人路径规划算法及实验研究》范文
《多移动机器人路径规划算法及实验研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，多移动机器人系统在各个领域得到了广泛的应用，如军事、救援、生产制造等。
这些应用中，路径规划作为多移动机器人系统中的关键技术之一，具有重要的研究价值。
路径规划的主要目标是确保机器人能够在复杂的空间环境中有效地进行运动和操作。
因此，本篇论文旨在探讨多移动机器人的路径规划算法，并基于实验数据对其性能进行评估。
二、多移动机器人路径规划算法2.1 算法概述多移动机器人路径规划算法主要包括环境建模、路径搜索和路径优化三个步骤。
首先，通过传感器数据对环境进行建模，以确定机器人的可行走区域和障碍物分布。
然后，根据目标位置和约束条件，使用搜索算法在地图上寻找可能的路径。
最后，对搜索到的路径进行优化，以满足实时性和效率要求。
2.2 常用算法介绍（1）基于图搜索的算法：该类算法将环境建模为图结构，通过搜索节点和边来寻找最短路径。
常见的图搜索算法包括广度优先搜索、深度优先搜索和A算法等。
（2）基于势场法的算法：该类算法通过模拟势场来引导机器人运动，具有较好的实时性。
常见的势场法包括人工势场法、虚拟力场法等。
（3）基于遗传算法的路径规划：遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，可以应用于多移动机器人的路径规划中。
该算法能够同时处理多个机器人和复杂环境，具有较强的全局寻优能力。
三、实验研究3.1 实验环境与设备实验在仿真环境和实际环境中进行。
仿真环境采用ROS （Robot Operating System）搭建的仿真平台，实际环境为室内和室外复杂空间环境。
实验设备包括多台具有自主导航能力的移动机器人及相关传感器设备。
3.2 实验方法与步骤（1）在仿真环境中，对不同路径规划算法进行测试，记录各算法的路径长度、运行时间等指标。
（2）在实际环境中，对不同场景下的多移动机器人进行路径规划实验，观察机器人的实际运行情况及性能表现。
（3）基于实验数据对各算法的优劣进行分析和评估，包括对运行时间、路径长度、成功率等指标进行量化评价。
《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。
基于改进人工势场法的移动机器人避障路径规划算法
基于改进人工势场法的移动机器人避障路径规划算法倪天伟;江红;林金珠【摘要】路径规划是移动机器人系统的重要组成部分，及时有效的避开障碍物到达目标点是路径规划中非常重要的一个研究方向。
在研究移动机器人避障控制特点的同时，把改进的人工势场法引入到移动机器人的避障路径规划中来，有效缓解传统人工势场法在路径规划中可能陷入的局部极小点问题。
经仿真实验和实践，证明了该算法的可行性和有效性。
%Path planning is an important part of the mobile robot system,and it is very important to avoid obstacles to reach the goal point in time.In this paper,an improved artificial potential field algorithm is proposed to plan the anti-collision path,which is based on the study of the control characteristics for mo-bile robots.It can effectively alleviate the local minimum problem of the traditional artificial potential field method in path planning.The result of simulation and application proves the feasibility and effectiveness of this algorithm.【期刊名称】《常州大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(028)005【总页数】4页(P74-77)【关键词】移动机器人;避障路径规划;人工势场法;局部极小点【作者】倪天伟;江红;林金珠【作者单位】河海大学文天学院，安徽马鞍山 243031;河海大学计算机与信息学院，江苏南京 210098;河海大学文天学院，安徽马鞍山 243031【正文语种】中文【中图分类】TP18移动机器人的路径规划是指在具有障碍物的环境中,为移动机器人寻求一条从起始点到目标点的安全路径[1]。
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移动机器人避障算法的研究 [摘 要] 对于移动机器人来说,在移动过程中是否能快速、准确地对周围环境作出反应,比如避开前进中的障碍物并且不间断地移动到目的地,是非常重要的。移动机器人的避障策略方法有很多。从文献的数量上看,主要还是人工势场法和栅格法较多。值得注意的是在同时具有静态和运动物体的动态环境中,避障的实时性往往很差,主要是处理速度往往跟不上。其他算法还有回归预测法、神经网络法、遗传算法等。本文总结了现在常用的几种移动机器人避障算法和策略,并比较了各方法的优缺点及适用场合。 [关键词]移动机器人 避障 模糊控制 路径规划 神经网络 1、引言 路径规划与导航是移动机器人的核心技术,也是其智能性的体现。其中是否能实时、灵活地躲避障碍物是衡量移动机器人性能的一条关键指标,也是导航需要完成的重要任务之一。移动机器人是当今研究热点,而机器人避障技术是移动机器人研究的一个重要方向,自主移动机器人(amr)导航是智能机器人研究的重要分支之一,在动态未知环境中,环境感知的局部性和动态障碍物加大了机器人与障碍物碰撞的概率,如何根据局部信息做出合理的避障决策是实现机器人自主性的关键。动态避障时,路径优化性、安全性和实时性是衡量决策质量的主要因素【2】。由于受诸多因素(时间、速度、加速度等)限制,如何合理设计简单有效的实时避障算法尤为重要。根据对环境信息掌握的程度不同,可以将机器人避碰和路径规划分为两种类型,一个是基于环境先验完全信息的全局路径规划,又称静态规划;另一个是基于传感器信息的局部路径规划,又称动态规划。全局路径规划目前比较成熟,它首先对环境建模,然后进行路径搜索。环境建模的主要方法有:可视图法,自由空间法和栅格法;局部路径规划的主要方法有:人工势场法、遗传算法和模糊逻辑算法等【1】。这些方法各有优缺点,没有一种方法能够适用于任何场合。由于机器人足球比赛的高度动态性和高度实时性,一些计算量巨大的复杂算法不适用,而许多基于实际比赛经验的方法则被广泛使用。 2、机器人避障的研究现状 能够在具有静态和动态障碍物的复杂环境中完成局部在线避碰是移动机器人自主性的重要体现。许多学者就此类避碰问题作了深入的研究,并提出了一些方法。顾民等[1]提出了一种基于扇形扫描的机器人避障算法;张捍东[2]提出一种新的改进协调势场法(cpf method),乔俊飞[3]利用神经网络来实现q函数以便解决强化学习在连续状态中的应用问题;何文广[4]针对以往机器人避障行为控制过程中存在的问题,提出基于模糊神经控制的机器人避障算法来实现机器人的实时、准确避障;杨大地[5]将分子技术与遗传算法结合起来,提出了基于dna遗传算法求解路径规划问题的新方法;张幼明[6]采用非线性函数作为模糊控制系统隶属度函数不仅符合模糊逻辑的特点,也符合机器人避障的要求;董立志等[7]运用最小方差预测算法估计障碍物下一时刻的位置,从而把障碍物的运动信息也包含进传统人工势场法中;袁曾任等[8]改进了栅格法和回归预测法,并把两者结合起来;庄晓东等[9]提出了一种基于模糊概念的动态环境模型;paolo[10]和赵忆文[11]分别提出了速度障碍物和速度势场的概念和方法。本文对上述方法进行了分析和总结。 3、移动机器人避障的算法 全局路径规划目前比较成熟,它首先对环境建模,然后进行路径搜索。环境建模的主要方法有:可视图法,自由空间法和栅格法;局部路径规划的主要方法有:人工势场法、遗传算法和模糊逻辑算法等【1】。 3.1人工势场法 人工势场法是由khatib提出的一种虚拟力法。其基本思想是将机器人在环境中的运动视为一种虚拟的人工受力场中的运动。障碍物对机器人产生斥力,目标点产生引力,引力和斥力的合力作为机器人的加速力,来控制机器人的运动方向和计算机器人的位置。该法结构简单,便于低层的实时控制,在实时避障和平滑的轨迹控制方面,得到了广泛的应用,但对存在局部最优解的问题,容易产生死锁现象(dead lock),因而可能使机器人在到达目标点之前就停留在局部最优点。文[2]提出一种新的改进协调势场法(cpf method),基于滚动窗口,以相对运动为模型统一了静态避障和动态避障,采用局部子目标点构建局部势场,在保持势场法应急性的同时,兼顾全局特征。针对动态避障时的时间和速度约束设计了协调向量,结合碰撞风险,自适应地调节机器人速度在对改进势函数和协调向量的参数利用遗传算法进行优化后,实现了机器人路径的多目标优化。 3.2基于模糊神经控制的机器人避障算法 为了使机器人在避障过程中具有迅速的反应能力,必须在传感器输入数据与控制输出之间建立良好的映射关系。文[4]利用人工神经网络所具有的惊人的处理非线性关系能力的这种优点来完成映射关系的建立。根据所使用的超声波传感器的测距范围(5~150 cm)和机器人的结构尺寸,得出反映机器人当前感知环境期望类别的期望特征向量,输入该期望特征向量,组成用于训练神经网络的训练样本数据库。并通过仿真实验验证文中提出的模糊神经控制算法的有效性和可行性,从仿真图可以看出机器人从起点出发,在多障碍物的仿真环境中安全、无碰撞地到达终点,满足了安全性的要求,实现了安全避障。 3.3基于扇形扫描的机器人智能避障方法 文[1]针对机器人足球比赛的特点,提出了一种基于扇形扫描的局部路径规划方法,经仿真和实践证明,该方法是有效的避障规划方法。首先根据机器人周围的环境建立扇形避障范围,然后在避障范围内扫描,确定障碍物位置,最后进行动态路径规划。足球机器人从ccd摄像头捕获场上信息进行处理后反馈给策略决策系统,给出了足球和机器人的位置信息;根据位置信息,机器人确定扇形避障区域,然后进行扇形扫描判断在机器人的避障范围内是否有障碍物,并根据避障区不同情况分别进行路径规划。基于扇形扫描的机器人避障规划不仅适用于足球机器人比赛的场合,同时对于其他移动机器人,尤其在对全局环境未知的机器人的运动规划也有一定的借鉴作用。根据人类避障的特点,提出了扇形扫描的避障算法,首先规划出前进方向的一个扇形区域作为避障扫描区,然后根据障碍物与机器人的距离和扇形区中心线的夹角来判断扫描区是否有障碍物,最后采用逆着障碍物运动方向的的方法避过障碍物,实时性较强。 3.4基于分子优化算法的机器人避障规划 随着生命科学的发展,遗传学的研究从细胞水平深入到分子水平, dna计算技术逐渐发展起来。文[5]将分子技术与遗传算法结合起来,提出了基于dna遗传算法求解路径规划问题的新方法。路径规划系统包含2个阶段,首先采用dna遗传算法规划出初始全局最优路径,有效地求解静态环境下的最优解。而动态规划方法采用在静态规划结果基础之上,运用遥控技术,机器人通过传感器或通信信息自主分辨局部环境,修正初始全局优化路径,这种基于机器人自主行为的方法是一种简单的、实时性强的控制机器人运动的方法。将路径个体表达为路径中的一系列中途点,使用dna编码;初始化路径群体,然后进行dna遗传操作,如选择、交叉、变异、倒位等;经过若干次迭代的循环进化后,停止进化,输出当前最优体。在传统遗传算法的基础上,将dna-ga成功地应用于机器人无碰撞路径的规划问题。在进行各类避障路径规划时可正确有效地产生机器人运动的最优路径规划,将其推广到其它相关实际问题中也可以得到积极的、深远的影响。对于简单的问题dna-ga的优越性已经比较明显,但其最大的优势在于处理无法在多项式时间内解决的复杂性问题,特别适合于时间复杂度随着问题的规模成指数级增长的问题求解。 3.5基于非线性函数的移动机器人避障算法 目前,大多数模糊控制均采用线性函数作为隶属度函数。因为线性函数有计算简单、数据处理速度快的优点。但是因为模糊逻辑是柔性的,建立在自然语言的基础上对数据的精确性要求不高,这与线性函数有很大差别。本文采取的隶书度函数并不是像三角形隶属度函数这样的线性函数,而是非线性的高斯形(gaussmf)、s形(smf)和z形(zmf)隶属度函数。非线性隶属度函数不仅更加符合模糊控制的要求,而且使输入与输出的曲面映射更加平滑,有利于输出的精确和稳定。采用模糊控制算法非常适合移动机器人的避障。文[6]采用非线性函数作为模糊控制系统隶属度函数不仅符合模糊逻辑的特点,也符合机器人避障的要求。同时采用多个传感器算法既可以克服超声传感器的幻影干扰,实现机器人的安全避障,也可以提高避障的实时性和准确性。 4、结论 移动机器人是当今研究热点,而机器人避障技术是移动机器人研究的一个重要方向。综上所述,移动机器人避障技术已经取得了很多可喜的进展,研究成果令人鼓舞,但还远未达到实用要求。最近几年,随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高,有许多避障的工作是建立在人工神经网络和模糊逻辑控制基础上的,都体现出了其较大的应用潜力,并且有了一些相应的成果。 参考文献: [1] 顾民,葛良全.基于扇形扫描的机器人避障算法.微计算机信息[j].(嵌入式与soc)第23卷第7-2671f, 2007年. [2] 张捍东,王丽华,岑豫皖.基于遗传改进协调场的移动机器人避障策略系统[j].仿真学报第19卷第24期,2007年12月. [3] 乔俊飞,侯占军,阮晓钢.基于神经网络的强化学习在避障中的应用[j].清华大学学报 (自然科学版),第48卷第52期, 2005年. [4] 何文广.基于模糊神经控制的机器人避障算法[j].黑龙江工程学院学报 (自然科学版) ,第22卷第3期,2008年9月. [5] 杨大地,张雷.基于分子优化算法的机器人避障规划[j].重庆大学学报 (自然科学版) ,第30卷第1期,2007年1月. [6] 张幼明,尹怡欣.基于非线性函数的移动机器人模糊避障算法[j].计算机应用研究第24卷第11期,2007年11月. [7] 董立志,等.基于实时障碍物预测的机器人运动规划[j].机器人,2000,1(1):12-16. [8] 袁曾任,高明.在动态环境中移动机器人导航和避碰的一种新方法[j].机器人,2000,3(2):81-88. [9] 庄晓东,等.动态环境中基于模糊概念的机器人路径搜索方法[j].机器人,2001,9(5):397-399. [10] fiorini p, shiller z. motion planning in dynamicenvironments using velocity obstacles [j].the internationaljournal ofrobotics research, 1998,17(7):