本发明涉及一种基于Voronoi‑APF算法的群组机器人路径规划方法，首先利用栅格法进行环境建模，并对障碍物进行预处理；然后采用匈牙利算法和替换策略为群组机器人进行目标指派；最后通过群组机器人的实时位置构建Voronoi图，各机器人各自使用人工势场算法进行路径规划，并对其运动空间进行划分，限制其路径在构建的Voronoi图的对应分割空间中，即机器人单次运动到终点或分隔空间的边界便停止；重复该步骤，直到所有群组机器人到达指定终点。本发明在时间消耗和路径长度上的改进效果，另外在通用性、时间消耗、路程消耗方面都有着一定程度的优化。
📄 2021102550985
📂 G05D1_02
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-09
本发明请求保护一种基于多源信息导航的机器人路径规划方法和系统，第二状态导航仪监听到冲突时，导航仪监听装置获得冲突的状态信息；冲突的状态信息包括冲突的第一冲突定位点；冲突的第一冲突定位点表示在第二置信度数据源下冲突的置信度；导航仪监听装置从冲突对应关系中采集冲突的第二冲突定位点，冲突的第二冲突定位点表示在第一置信度数据源下冲突的置信度；冲突对应关系包括多类冲突中每类冲突的第一冲突定位点与第二冲突定位点的对应关系；导航仪监听装置根据冲突的第二冲突定位点，识别出冲突的置信度并处理冲突。本发明可以有效应对多源导航信息冲突时采取准确及时的处理方案，对导航过程提供切实有效的导航策略。
📄 2023105899003
📂 G01C21_20
👤 成都航空职业技术学院
📅 2023-05-24
本发明公开了一种基于时态逻辑控制策略的配送机器人路径规划方法，包括步骤：基于奇偶校验博弈合成时态逻辑的控制策略来表述配送机器人的任务规约，根据合成策略的接受条件构建带有势能函数的奖励自动机来对配送机器人的行为赋予奖励值；在原环境的马尔可夫决策过程的基础上设计奖励自动机引导的状态转移函数，使得基于时态逻辑的控制策略可作为顶层策略引导配送机器人学习底层强化学习方法；基于奖励自动机状态图的拓扑排序设计势能函数，解决状态图中存在有向有环图的情况和避免出现配送机器人循环刷分的行为。本发明能提高配送机器人在复杂任务规约下学习配送路径规划的效率和避免收敛到局部最优。
📄 2022115829695
📂 G05D1_02
👤 常州大学
📅 2022-12-09
本发明公开了一种基于改进RRT算法的机器人路径规划方法，该路径规划方法通过最大采样半径和上一时刻的新增节点来限制采样区域，使获取的采样点能够较大概率地偏向目标点；同时，本发明通过对采样点的限制，既能够在障碍物较少的情况下最大程度地靠近目标点，又能够在障碍物较多的情况下较小程度地靠近目标点，减少了在获取随机树新增节点时采样点的采样次数，提高了路径生成的效率。此外，本发明在路径生成后去除路径中的冗余节点并对路径中的节点进行修枝操作，实现了路径节点的优化，减少了生成的路径的转角个数，提高了路径规划性能，相比于RRTstar和Astar算法，本发明能有效缩短路径长度，并提高搜索效率。
📄 2024112288988
📂 G01C21_20
👤 杭州电子科技大学
📅 2024-09-03
本发明基于最小代价下降的机械臂关节空间避障路径规划方法，先在机械臂末端空间中生成一组初始点至目标点之间的辅助路径点，然后根据末端点插值密度对每一分段路径进行线性插值处理，得到插值后的多分段路径，再基于最小代价下降对插值后的多分段路径进行关节空间避障路径规划，得到初始点至目标点的所有关节角组合；最后使用多项式对生成的所有关节角组合中相邻两个关节角组合之间进行插值，得到多项式插值后的关节角组合，使得机械臂能够基于该关节角组合从初始点平稳地、无碰撞地运动到目标点。本发明仅仅使用正运动学，计算简单。
📄 2022114296250
📂 B25J9_16
👤 华侨大学
📅 2022-11-15
本发明属于路径规划技术领域，具体涉及基于RRT改进算法的机器人路径规划方法，步骤包括获取需要进行路径规划的环境空间信息，定义参数，获取坐标点与障碍物的最小距离；构建双向随机树并初始化，通过采样函数获取采样点；找到最近邻点，并选取新节点，进行安全距离判断，不满足则重新采样；生成离散化路径；设定局部节点扩展时的代价函数；循环迭代生成离散点代价，取最小代价值，寻找最优节点并插入当前树中；得到经过局部优化后的一条整体路径Path；离散化整个Path，设定全局规划时节点的代价函数，选取最小代价的节点进行重连，最终获得一条平滑有效的最优化路径。本发明有效地提升了路径的最优性和平滑性。
📄 2024118639441
📂 G01C21_20
👤 山东工商学院
📅 2024-12-18
本发明公开了一种用于可变形两态探测机器人路径规划的环境建模与路径存储方法，包括环境建模、基础路径规划以及路径二次规划、路径压缩传输、路径解压缩和机器人执行解压缩后的路径；环境建模方面采用一种“二次栅格法”环境建模，基础路径规划工作通过已存在的蟑螂算法完成(见已授权专利ZL201710242657.2)；其中，所涉及真实机器人是通过变形技术改变其外观大小的机器人，其能通过变形穿越狭窄区域；本发明实现了大小可改变的机器人路径规划方案，实现了机器人运用领域更多的可能，机器人处于原始态可以穿越狭窄空间，处于变形态可以探测更大范围。
📄 2022103206871
📂 G05D1_02
👤 江苏电子信息职业学院
📅 2022-03-29
本发明涉及高铁钢轨焊缝修磨技术，尤其涉及钢轨焊缝修磨机器人路径规划方法，首先对钢轨模型进行毛坯设置，利用等距偏置方法对钢轨模型作横截面，再对钢轨模型与横截面形成的交叉曲线提取出数据点；求取数据点的法矢量信息；对已求取法矢量信息的数据点进行排序；根据已排好序的数据点生成运动轨迹。本发明使机器人系统可以根据表面位置数据并结合激光传感器采集的数据自动生成打磨运动轨迹，实现高效率、高精度的打磨。
📄 2018108414499
📂 G05D1_02
👤 广州大学
📅 2018-07-27
本发明公开了一种基于聚集‑置换策略的机器人路径规划方法，包括如下步骤：1)初始化种群及各变量；2)基于路径长度、角度与能耗设计适应度函数，对个体适应度进行排序，选出最优个体；3)保留适应度排序后的前j个个体，利用聚集策略更新剩余n‑j个个体；4)利用置换策略更新随机选中的m个个体；5)判断是否达到终止条件，若未达到，利用遗传算法交叉算子和变异算子增加种群多样性；6)根据步骤2)‑5)进行迭代直到停止，对迭代停止后生成的路径进行冗余路径点删除，输出最优路径。本发明通过新的适应度函数平衡路径长度、角度和能耗代价，结合聚集策略，加强对解空间的搜索能力；提出置换策略，实现算法快速逃离局部极值，并加快收敛速度。
📄 2022112957259
📂 G05D1_43
👤 江苏海洋大学
📅 2022-10-21
本发明请求保护一种基于QPSO(Quantum Behaved Particle Swarm Optimization,量子行为粒子群优化)算法的改进机器人路径规划方法，针对当前QPSO算法在大部分情况下在机器人路径规划中得到易陷入局部最优的情况，提出了一种基于地图栅格与QPSO算法结合的改进机器人路径规划方法：(1)根据移动机器人的工作环境的特点对机器人通过激光传感器获取的数据进行地图建模。(2)采用轮盘式选择法进行路径规划，并且初始化可行路径。(3)采用参数可变的QPSO算法对初始化的可行路径进行优化，并且得到最优路径。
📄 201711262658X
📂 G05D1_02
👤 重庆邮电大学
📅 2017-12-04
本发明公开了一种蜘蛛群居算法的机器人路径规划方法，包括采用栅格法对地图环境进行建模、初始化蜘蛛群居算法基本参数、随机分配初始蜘蛛种群、蜘蛛种群按照蜘蛛群居算法的学习策略完成协作过程、输出适应度值、判断适应度值是否小于设定的最小适应度值、输出最短路径和长度。本发明通过引入惯性权重和学习因子，对邻域搜索与全局搜索进行优化，增加惯性权重与学习因子之间的相互作用来平衡方法的全局搜索和局部开发能力，改进后的方法收敛结果更稳定，提高了收敛速度与搜索精度，实现所规划的最短路径优异。
📄 201811061502X
📂 G05D1_02
👤 黎建军
📅 2018-09-12
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