路径规划范文精选

摘要：交巡警肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。其警力的空间配置与工作效率直接影响着人民生活及社会安定。为解决某市交巡警服务平台（下称“平台”）管辖范围的分配，警力资源的快速调动等相关问题，建立了合理的规划模型并进行了分析。

关键词：最小生成树；Floyd；规划模型

中图分类号：TB文献标识码：A文章编号：1672-3198（2013）08-0189-02

1基本假设

（1）不变更各区内交通线路及节点设置，新增平台和“围堵点”均不设在节点之外。（2）市内6城区各点不会在同一时间出现突发事件。（3）交巡警在赶往案发地的路途中保持60km/h匀速前进且没有发生道路拥堵。（4）平台警力集中使用，不能分散。（5）管辖范围的划分以及任务的分配可以最优化。（6）接到各类报案，交巡警决策部门的决策用时均为零。（7）尽管各区面积、人口数、人口密度分别与报案率完全不成比例，从题目要求中的任务的性质，警力部署看，可以肯定：各区人口数、面积与警力空间配置与优化无关，所以此二列数据不在本模型中使用。

2参数符号说明

i――A区各出入口标号；t――时间；j――节点标号；m――方案标号；ti――警力封锁第i个出入口所需要的时间；tjm――交巡警从平台出发到达j节点所需要的时间；xα――节点横坐标；yα――节点纵坐标；xb――与所求节点相邻节点的横坐标；yb――与所求节点相邻节点的纵坐标；Emm――距离矩阵。

3模型的建立和求解

摘要：为了提高路径规划的效率，提出了一种基于分层路网的二叉堆管理开启列表启发搜索算法。首先根据路网分级特点的存在，建立分层地图数据库，然后以启发式A*算法为主搜索方式，结合优先队列二叉堆来管理开启列表，完成路径规划。通过实验对比不同路径规划算法的平均耗时显示：启发式A*算法的效率是盲目式Dijkstra算法的4倍左右，同时在算法中引入二叉堆至少节省5%的规划时间。分层策略使快速路段所占比例达到90%以上，且将路径规划耗时控制在3s以内。实现结果表明，所提算法具有很高的运行效率，同时能满足驾驶者多走快速路段的行车心理。

关键词：分层路网；拓扑结构提取；路径规划；A算法；二叉堆

0引言

路径规划是车载导航系统最重要的功能之一[1]。根据图论中最短路径理论，不管是最短路径规划、最短时间规划还是最低消费规划，都可以通过赋予图中的边以相应的权值来满足用户的不同需求。

通常情况下，路径搜索可以分为平面搜索和分层搜索两大类。平面搜索算法中最经典的是20世纪60年代初期由Dijkstra提出的Dijkstra算法，非常适合在带权有向图中解决最短路径问题。但是该算法的时间复杂度为O（n2），效率比较低，因此在实际应用时受到了很大的限制。后来许多学者在存储结构和排序算法上对Dijkstra算法进行了改进[2-3]，通常改进算法的时间复杂度与节点数成正比，如O（mlbn）或O（m+nlbn）[4]。也有学者通过引入启发函数的方式进行改进，启发式搜索以1968年Hart等提出的A*算法为代表，现在仍被广泛应用，但这些改进算法的效率会随节点数的增加而急剧下降。此外，平面搜索算法计算出的“最短”路径并不一定是“最优”路径，最短路径中可能存在大量的窄小拥挤的小巷，而最优路径要尽可能多地包括主干道等快速路段[5]，这就有了分层思想。文献[6]首先提出了层次空间的推理过程，文献[7]又将层次空间推理法则引入到行车最优路径搜索中，但这两篇文献均没有给出具体的路网层次拓扑结构的表达方法[8]。有代表性的分层算法有最近E节点法[9]和最佳E节点法[10]，其中最近E节点法简单但准确率不高，最佳E节点法能够得到最优解，但效率低[11]。

本文试图设计一种实用的分层路径规划算法。首先建立分层路网的拓扑结构，然后从搜索空间、搜索策略和数据结构三个方面进行研究，采用启发式的A*算法作为主搜索方式，引入优先队列二叉堆作为数据存储结构，最后通过实验验证每项措施的改善效果。

1分层路网拓扑结构提取

为完成最优路径规划，首先应构建路网间的拓扑结构。由于道路普遍存在的分级特点，以及驾驶者出行习惯走高级路段的心理，可以对路网进行分层处理。对于一个城市合理的层数是两层[12]，常见的分层模型有两种模型[13]，分别如图1和图2所示。

【摘 要】自动导航小车是科技不断进步的产物，在这个小车中安装了自动导航装置，可以使小车沿着指定的路径行驶，这种类型的小车具有较高的安全性，而且功能更多，是自动化物流系统中一项重要的设备。在研究自动导航小车时，需要对其路径规划以及控制系统进行深入的研究，还要尽量降低设计中存在的误差，这样才能使自动导航小车在复杂的环境下更好的运行。本文对路径规划的定义以及方法进行了介绍，还对不同环境下自动导航小车的路径规划策略进行了分析，最后对自动导航小车各部分软件的控制进行了探讨，以供参考。

【关键词】自动导航小车；路径；规划；控制

随着科技的不断进步，我国自动化技术发展越来越好，这对提高人们的生活质量有着较大帮助。应用自动化技术，可以生产出具有更多功能的机器与设备，比如，自动导航小车就是一种新型的机器，其具有自动定位与行驶的特点，可以利用计算机技术，对小车的行驶路径进行规划与控制。自动导航小车的设计与制作涉及多个领域，在科技不断发展的背景下，我国自动化控制水平越来越高，这也促进了自动导航小车的发展。下面笔者对自动导航小车的路径规划以及控制方法进行简单分析。

1.自动导航小车路径规划的定义与方法

1.1自动导航小车路径规划的定义

有学者对自动导航小车这类机器的路径规划有着如下定义：在自动导航小车中，设有自动导航系统，该系统是由较多的刚体部件构成的，而且有着不同的自由度。如果该系统可在二维或者三维空间中运行，则说明小车可以在不破坏自身运动约束的条件下，进行自由运动。另外，在工作空间中，也存在较多的几何参数障碍。路径规划指的是自动导航小车在系统设定的连续动作下，由给定的初始位形运动到目标位形的设计。位形指的是自动导向小车位置与形态，相关设计人员通过改变位形，可以控制小车的行车路线。

1.2路径规划的方法

自动导航小车路径规划的方法主要有两类，其一是传统方法，其二是智能方法。第一类传统路径规划方法中，常用的有自由空间法、图搜索法、人工势场法等；第二类智能路径规划方法中，常用的是基于遗传算法的路径规划、基于人工势场的路径规划等等。在现代自动导航小车设计中，应用智能方法比较多，其可以提高路径规划的准确性，下面笔者对自动导航小车的路径规划常用的几种智能方法进行简单的介绍。

【摘 要】智能搬运在现代化工业中有非常广泛的应用，良好的路径规划算法是提高智能搬运效率的重要手段之一。以机器人比赛中智能搬运项目为蓝本，设计了一个自适应的路径规划算法，该算法可应用于垃圾智能分类和自动化物流，可在开始搬运前改变路线及目的地。

【关键词】路径规划；自适应；智能搬运

【Abstract】Intelligent transportation has a very wide range of applications in modern industry. Inproving route planning algorithm is one of the important ways to increase the efficiency of intelligent transportation. Based on Intelligent Transportation Project in China Robocup competition，an adaptive route planning algorithm is designed. The proposed algorithm can be applied to the intelligent classification of garbage and the automation of logistics. Compare with the exist algorithms， it can change the route and destination before the start of transportation.

【Key words】Route Planning； Adaptive； Intelligent Transportation

0 引言

智能搬运机器人主要指按设定的路线，或者使用视觉、磁线、激光导航的自动行驶的机器人。智能搬运机器人是一种自动导向车（Automated Guided Vehicle，简称AGV）[1]， 也称自动导向搬运车、自动引导搬运车。随着AGV的性能逐渐提高，智能搬运机器人被广泛用于工业、农业、医学、国防等领域[2]。路径规划是提高智能搬运机器人性能的一个重要方向[3]。

路径规划指的是根据既定的标准，如何规划一条从起始点到终点的最优路径[4]。根据环境信息的知情情况，路线规划又分为局部路径规划和全局路径规划[5-6]。本文讨论的路线规划以中国机器人大赛中的智能搬运项目为蓝本，利用颜色识别技术设计了一个自适应的路径规划算法，它可以应用于工业自动化过程中自动化物流、垃圾智能分类等领域。

1 可适应的路径规划算法

摘 要：研究人工势场算法，开发焊接小车机器人的路径规划设计系统，仿真实验结果表明避障路径规划设计效果良好。

关键词：人工势场法 路径规划 小车机器人

中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）003-025-02

1 引言

让机器人能够智能识别外界的环境，并能按人开发设计的意愿去工作， 必然需要各种传感器在机器人各个部位、各种方面的合理应用。而机器人要按人的要求去进行相应的工作，必然就要进行相应的运动，而运动过程中，不可避免会碰到一些障碍物，而机器人要完成工作就必须要绕开相应的障碍物，这就要解决机器人的绕障规划设计问题。而一套完善的规划设计方案，不但能有效的提高机器人的工作效率，而且还可以避免因机器人碰撞而产生的高额维修费用。机器人运行路径的规划设计是当今机器人研究领域的重要方向之一。本文基于实验室自主研发的一款爬行机器人――焊接小车机器人的避障路径规划问题来进行研究。

图1 焊接小车机器人

2 人工势场法

Khatib于上世纪80年代提出人工势场法，最早应用于机械臂在工作空间中的实时避障路径规划。人工势场法具有构造简单、计算量小、使用方便、便于底层的实时控制等特点，因此常用于移动机器人的局部在线避碰。在传统的人工势场方法中，假设机器人为一质点，机器人在工作空间中的位置信息表示为qrobot=[x，y]，目标的位置信息表示为qgoal=[xgoal，ygoal]，障碍物的位置信息表示为qobs（i）=[xobs（i），yobs（i）]，则机器人的势场函数可以采用如下方程式来进行描述：

摘 要：移动机器人的设计与实现能够促进智能化应用的良好发展。路径规划技术是机器人实现移动功能的主要技术之一。路径规划技术主要包含局部规划技术以及全局规划技术等。本文从路径规划技术的作用入手，对移动机器人路径规划技术进行研究和分析。

关键词：移动机器人；路径规划技术；综述

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.21.135

0 前言

移动机器人的实现涉及自动控制、智能、机械等多种学科。它通常被应用在医疗领域、工业领域等方面。从整体角度来讲，移动机器人的应用促进了生产效率的显著提升。路径规划技术是移动机器人的关键技术之一，研究该技术具有一定的现实意义。

1 路径规划技术的作用

将路径规划技术应用在移动机器人中，能够产生的作用主要包含以下几种：

（1）运动方面。路径规划技术的主要作用是其能够保证移动机器人完成从起点到终点的运动。（2）障碍物方面。设计移动机器人的最终目的是将其应用在实际环境中，在实际环境下，移动机器人的运行路线中可能存在一定数量的障碍物，为了保证最终目的地的顺利达到，需要利用路径规划技术实现对障碍物的有效避开[1]。（3）运行轨迹方面。对于移动机器人而言，除了实现障碍物躲避、达到最终目的地这两种作用之外，应用路径规划技术还可以产生一定的优化运行轨迹作用。在移动机器人的使用过程中，在路径规划技术的作用下，机器人可以完成对最佳运行路线的判断，进而更好地完成相应任务。

摘要 移动机器人路径规划是移动机器人导航的核心技术之一。移动规划技术涌现出了许多规划方法。本文总结了机器人发展史上具有典型意义的规划方法,探讨了几种路径规划方法,并对其发展进行了展望。

关键词 路径规划;全局规划;局部规划

中图分类号 TP242 文献标识码 A 文章编号 1674-6708(2009)10-0067-02

路径规划是指机器人从起始点到目标点之间找到一条安全无碰的路径,是机器人领域的重要课题。移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术,它分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。本文综述了移动机器人路径规划的发展状况,对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。

根据机器人工作环境路径规划模型可分为两种:基于模型的全局路径规划,这种情况的作业环境的全部信息为已知;基于传感器的局部路径规划,作业环境信息全部未知或部分未知,又称动态或在线路径规划。

1 全局路径规划

全局路径规划主要方法有:可视图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、神经网络法等。

1.1 可视图法

摘要:针对动态非结构化环境下的移动多智能体路径规划问题,该文提出了一种能够将全局路径规划方法和局部路径规划方法相结合路径规划解决思路,全局路径规划采用A*算法生成到达目标节点序列;局部路径规划采用改进的人工势场算法。在考虑了移动智能体运动学约束的前提下,该方法不但能够充分利用已知环境信息生成全局最优路径,而且还能及时处理所遇到的随机障碍信息。并利用Visual Studio 2005软件开发的仿真平台对该问题进行了仿真,仿真结果说明了该算法的有效性和实用性。

关键词:移动多智能体;全局规划;局部规划

中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)16-4487-03

Research on Path Planning for Mobile Multi-Agent

CHEN Cui-li, GAO Zhen-wei

(Henan Normal University, Xinxiang 453007,China)

Abstract: A path planning method based on both the benefits of global and local path planners is proposed for mobile Multi-Agent path planning in dynamic and unstructured environments. The global path planner uses A*algorithm to generate a series of sub-goal nodes to the target node, and the local path planner adopts an improved potential field method to smooth and optimize the path between the adjacent sub goal nodes. Taking into full consideration the kinematical constraints of the mobile robot, this method cannot only effectively generate a global optimal path using the known information, but also handle the stochastic obstacle information in time. and is simulated on simulation platform developed by using Visual Studio 2005 software, simulation result presents the validity and utility of the algorithm.

Key words: mobile Multi-Agent; global path; local path

摘 要移动机器人产生时，其最主要的技术就是路径规划，而这一技术也是实现其智能导航的基础。在研究移动机器人时，栅格法是主要采用的方法，以此来创建环境地图。在其计算资源无法满足的条件下，可以让计算机利用迷宫八方向搜索的技术，该技术的优势在于可快速地寻找到最佳路径。本文在栅格规划图的A*算法的基础上，对最短最优的路径规划实现技术简要分析，并得到仿真结果，以在一定程度上满足其需要。

【关键词】移动机器人 最优路径规划 栅格法 A*算法

自从有移动机器人这一概念以后，*成为长期以来研究的最热门的内容之一。移动机器人可研究的领域相对较多，其关键技术有传感器信息结合、创建地图、定位导航、路径规划等。其中核心技术之一是路径规划技术，从起始点到终点，快速在环境地图中找到最短或最佳的无碰撞路径，这是路径规划的主要任务。本文是以“探索者-1”移动机器人作为研究平台。它由多个CPU控制，通过扫描式超声波传感器探测周边环境。当机器人接收到超声障碍信息后，可生成栅格环境地图，并基于迷宫八方向搜索的思想找到最佳路径。

1 机器人路径规划环境模型建立

在有障碍的环境中，移动机器人根据传感器发出的信息，生成环境地图，才可以实现路径规划以及导航，而栅格地图、拓展地图、几何三维特征地图是移动机器人生成的环境地图的三种表示方法。当移动机器人在获得信息时，会在一定程度上存在较多的不确定性，这是由传感器差异造成的。由于获得的信息不确定导致处理数据方法也不确定。解决这一问题，概率法，灰色理论，模糊理论等起到一定的作用。

1.1 栅格地图的创建

在栅格地图模型中，移动机器人所接收的每个栅格的信息直接与地图中的每个区域相匹配，这样移动机器人就可以根据栅格地图进行定位甚至导航。

“探索者-1”得到环境障碍信息主要途径依托于扫描式超声传感器，但是这种传感器具有盲区、多次反射等缺陷，所以超声信息存在很大的不确定性。因此可采用灰色系统理论来创建完善的栅格地图模型。

摘 要：白车身焊接是汽车制造中的一个重要环节，对整个车的质量起决定性作用。白车焊接中分配给每个机器人的焊接点数量不同，在焊接中如何寻找到一条最佳焊接路线，使整个焊接过程用时最少极为关键。由于我国在白车身焊接机器人焊接路径规划上落后于世界发达水平，所以相关路径规划还不够完善。本文就针对白车身焊接机器人焊接路径规划进行研究，并针对路径规划提出相关意见。

关键词：白车身；机器人焊接；路径规划

我国目前白车身焊接机器人焊接路径规划方面仍处于落后水平，相关路径规划也极为不完善，机器人工作的过程中经常出现作业顺序不合理的状况，导致生产周期增长，影响整个焊接线路的发展。所以如何制定出一条合理的路径规划是当前首要目标，本文立足实际就针对这个问题提出一些有效性策略。

一、路径规划的意义

白车身焊接机器人焊接中制定出一条合理的路径规划可以有效缩短机器人生产时间，进而缩短整个工期，提高整个生产效率，某种程度上降低了生产成本。另一方面，白车身焊接机器人焊接路径规划具有一定的典型性，在自动驾驶、服务机器人、挖掘机器人等路径规划研究方面具有重要的借鉴意义，具有较高的社会价值和经济价值。

二、白车身焊接机器人焊接路径规划

（一）路径规划的基本任务

现代化工业生产的主要目标是为了获得较高的制造质量、取得较高的生产率，而付出较低的生产成本，这是现代企业提高自身竞争力的重要手段，也是路径规划中的主要任务之一，而在路径规划的过程中要想保证焊接质量主要取决于以下两点：