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移动机器人路径规划技术综述

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,以寻找出一个最优匹配模版;然后对该模版进行修正,并以此作为最后的结果,模版匹配技术在环境确定情况下,有较好的应用效果,如Vasudevan等提出的基于案例的自治水下机器人 遗传算法是最早应用于组合优化问题的智能优化算法,该算法及其派生算法在机器人路径规划研究领域已得到应用,在蚁群算法较好解决旅行商问题(TSP)的基础上,许多学者进一步将蚁群优化算法引入到水下机器人(UV) 6.4高维环境中移动机器人路径规划的研究从路径规划的环境描述来看,针对二维平面环境的路径规划研究较多,而三维环境下的路径规划研究较少,但是,大多数机器人作业与运行是在三维空间中进行的,如飞行机器人、水下机器人等 6.5空中机器人与水下机器人的研究从具体的研究对象来看,移动机器人路径规划大多是针对陆地工作的智能机器人展开路径规划研究,如足球机器人、清扫机器人、收割机器人等;而针对空中飞行机器人和自治水下机器人的研究较少 陆地机器人一般是处于温和的现实世界,而空中机器人与水下机器人面临的外部环境非常恶劣,传感器资源更加有限,甚至会面临一种敌对的不确定的危险环境,因此,他们的路径规划与避险研究更加困难和迫切。
来源:互联网
2015-06-24
共 67 页 总数:670
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