基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法作者：国海涛， 朱庆保， 徐守江， Guo Haitao， Zhu Qingbao， Xu Shoujiang作者单位：南京师范大学,数学与计算机科学学院,江苏,南京,210097刊名：南京师范大学学报（工程技术版）英文刊名：JOURNAL OF NANJING NORMAL UNIVERSITY(ENGINEERING AND TECHNOLOGY EDITION)年，卷(期)：2007，7(2)被引用次数：6次1.Nearchou A C Path planning of a mobile robot using genetic heuristics 1998(05)2.罗熊.樊晓平.易晟具有大量不规则障碍物的环境下机器人路径规划的一种新型遗传算法[期刊论文]-机器人2004(01)3.孙树栋.林茂基于遗传算法的多移动机器人协调路径规划[期刊论文]-自动化学报 2000(05)4.D Amico A.Ippoliti G.Longhi S A radial basis function networks approach for the tracking problem of mobile robots 20015.Allan R Willms.Simon X Neural network approaches to dynamic collision-free robot trajectory generation 2001(03)6.Yang S X.Max M An efficient neural network approach to dynamic robot motion planning 2000(02)7.Karen I Trovato.Leo Dorst Differential A* 2002(06)8.Bruce J.Veloso M Real-time randomized path planning for robot navigation 20029.Peng Cheng.Steven M LaValle Resolution complete rapidly-exploring random trees 200210.张美玉.黄翰.郝志峰基于蚁群算法的机器人路径规划[期刊论文]-计算机工程与应用 2005(09)1.期刊论文杨姗姗.戴学丰.唱江华.YANG Shan-shan.DAI Xue-feng.CHANG Jiang-hua实现机器人动态路径规划的仿真系统-计算机工程与应用2009,45(32)针对机器人动态路径规划问题,提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知.静止和运动障碍物的复杂情况.采用栅格法建立机器人空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用快速搜索随机树算法规划出初步全局优化路径,局部避碰规划是在全局优化路径的同时,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞规则,时动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人安全顺利地到达目的地.仿真实验结果说明该方法具有可行性.2.学位论文李江抒多移动机器人路径规划算法与导航系统研究2004本文主要研究了多移动机器人协调系统中的多移动机器人路径规划算法与导航系统。
导航系统采用了全局路径规划与局部路径规划算法相结合的方式。
全局路径规划采用改进的动态规划算法，将其他机器人位置信息加入机器人路径规划当中。
局部路径规划采用人工势场法，使机器人不断朝目标运动的同时避免与环境、障碍物发生碰撞。
通过在分布式仿真系统上进行的实验，充分证明了路径规划算法与导航系统适于多移动机器人协调，性能比较好。
本文主要研究了以下内容：1.构建适合于多移动机器人的导航系统；2.提出一种适用于多移动机器人的路径规划算法；3.利用分布式多移动机器人仿真系统验证导航系统与路径规划算法。
导航系统采用全局路径规划与局部路径规划算法相结合的方式。
导航系统启动后，机器人和服务器建立连接，服务器会读取数据库中的地图信息，将地图信息传送给机器人。
机器人先做全局路径规划，从地图信息中提取出拓扑图，结合地图信息中的数据，搜索最优路径，完成全局路径规划。
全局路径规划的结果是由道路，站组成的一条全局路径。
机器人在每段道路中进行局部路径规划算法，在朝局部目标点运动的同时，要与墙壁保持安全距离，并且要避免与其他机器人相撞。
每到达一个局部目标点，机器人就朝终点接近一步，并最终完成服务器给定的任务。
在导航系统中，全局路径规划给机器人全局的指导，目标明确，避免了仅用局部路径规划时造成的机器人运动的盲目性。
同时又发扬了局部路径规划的优势，具有良好的实时性，避免碰撞。
在导航系统中，全局路径规划采用改进动态规划算法。
改进动态规划算法是在传统的动态规划算法的基础上，加入机器人的位置信息作为道路的动态权重，从而产生了适用于多机器人的路径规划算法。
机器人在做路径规划时，当一条道路被多个机器人占用，随着机器人数量的增加，道路的权重也会增加，达到一定数量时，机器人就自然选择那些在道路的长度上略长，但机器人数量较少的道路，从而有效改善了道路的状况，使整个系统运行更顺畅。
改进动态规划算法的复杂度为0(n)，搜索效率高，但计算量却没有明显增加。
同时，机器人还设有十字路口检测模块，在遇到一条道路有多个出口时，就由该点到目标点再次做全局路径规划，保证机器人选择最优路径。
局部路径规划采用人工势场法。
人工势场实际上是对机器人运行环境的一种抽象描述，目标点对机器人产生引力，环境中的障碍物和其他机器人产生斥力，最后根据引力和斥力的合力来决定机器人的运动方向，使机器人绕过障碍物的同时朝目标前进。
应用人工势场法规划出来的路径比较平滑、安全，在数学描述上简洁、使用方便。
在多移动机器人协调系统中，解决机器人之间的碰撞是一个非常关键的技术，人工势场法完全满足多移动机器人系统对局部路径规划算法的要求。
最后利用分布式多移动机器人仿真系统验证多移动机器人导航系统与路径规划算法。
模块及部分。
服务器负责任务分配，收集机器人的信息，与机器人进行信息交互。
机器人负责全局路径规划，局部路径规划，计算机器人的坐标，完成服务器给定的任务。
利用分布式多移动机器人仿真做了一系列实验，包括全局路径规划算法实验，局部路径规划算法实验，以及多移动机器人路径规划实验。
全局路径规划实验验证了改进动态规划算法能够使机器人搜索到全局最优的路径。
局部路径规划实验验证人工势场法能够使机器人在追踪局部目标的同时避开障碍物。
多机器人实验验证了导航系统能够为系统中的每个机器人找到最优路径，引导机器人完成给定任务，并且在整个运行过程中避免机器人之间的碰撞。
最后，在总结全文的基础上，提出了若干有待深入研究的问题。
3.期刊论文李克东.刘国栋.任华.LI Ke-dong.LIU Guo-dong.REN Hua基于蚁群算法的机器人路径规划-微计算机信息2009,25(5)针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题,提出了在复杂环境下移动机器人的一种路径规划方法.采用了栅格法建立了机器人工作平面的坐标系,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利的到达目标点.仿真实验的结果表明了所述方法能在较短时间内找到最佳路径并规避障碍.4.学位论文朱锐类人机器人地图创建与自定位技术研究及其在路径规划中的应用2008作为一个极富挑战性的高技术密集型项目，机器人足球吸引了越来越多的研究和关注。
路径规划问题是机器人足球中类人机器人避障比赛中的重要部分，其实时性和稳定性对整个比赛起着决定性的作用。
本文就如何提高类人机器人路径规划的实时性和稳定性详细阐述了机器人路径规划问题、地图创建与自定位等方面问题，在此基础之上对WIT类人机器人避障路径规划系统进行了研究与开发。
（1）分析了机器人路径规划问题的一般提法；对机器人路径规划问题的各个不同类型的不同方法进行了相应的探讨，更深入的理解了各种不同类型的路径规划问题的典型算法，以及在机器人路径规划问题存在的缺陷和发展趋势。
（2）探讨了机器人同时定位于地图创建（SLAM）问题，深入理解了SLAM的相关理论与关键技术，对目前SLAM问题中存在的问题和发展趋势进行了展望。
（3）详细阐述了WIT类人机器人动、静态行走步态的具体算法。
通过实验验证，其能达到准确性和鲁棒性的要求。
（4）提出了WIT类人机器人避障路径规划系统，结合实时地图创建与自定位思想的路径规划算法，能较好的完成实时性和稳定性的要求。
综合上述技术，WIT类人机器人避障路径规划系统得到了改进和完善，鲁棒性更强，处理速度加快，其实用性和稳定性也得到大赛的验证，能够较好的完成FIRA机器人足球类人机器人避障比赛的要求。
5.期刊论文谢园园.朱庆保.XIE Yuanyuan.ZHU Qingbao动态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划-南京师范大学学报（工程技术版）2006,6(3)提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况.采用栅格法建立了机器人工作空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划主要是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利地到达目的地.仿真实验的结果表明所述方法具有可行性.6.学位论文熊伟泳池清洁机器人路径规划的设计与实现2008清洁机器人作为服务机器人的一种，能够把人们从繁重的清洁工作中解脱出来，因而具有广泛的应用前景。
本文的研究对象——泳池清洁机器人主要用于清洁游泳池底部及水中的污物，作为一种高效的水下清洁设备，清洁效率比传统方式大幅提高，达到节能、节水的目的。
泳池清洁机器人涉及到了机械、电子和信息技术等方面知识，本文以提高清洁效率为出发点，对泳池清洁机器人的路径规划技术进行了探索与研究。
本文在参考文献资料的基础上，分析了清洁机器人国内外的研究动态和发展趋势，阐述了课题的研究背景和意义。
研究了对清洁效率起关键作用的路径规划理论，其中对未知环境的完全遍历路径规划问题进行了重点研究。
为了客观评价泳池清洁机器人路径规划算法，本文采用的性能评价函数为清洁用时、清洁覆盖率、清洁重复率三项指标，分别从泳池清洁机器人的能耗、清洁效果、工作效率三个角度衡量路径规划算法的优劣。