【路径规划】基于粒子群算法机器人避障路径规划matlab源码含GUI.md

针对空间机械臂在轨操作任务需求，提出一种基于 A*算法的避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物几何特征，对 机械臂模型和障碍模型进行简化。通过研究机械臂本身所固有的几何特性，根据障碍物的位姿坐标，分析机械臂各杆件与障 碍物发生碰撞的条件，进而求解空间机械臂的无碰撞自由工作空间。在此基础上，利用 A*算法在空间机械臂的自由工作空 间进行无碰撞路径搜索，实现了空间机械臂的避障路径规划。通过仿真试验验证了基于 A*算法的空间机械臂避障路径规划 算法的有效性与可行性。

针对模块化机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞的问题, 提出一种基于遗传算法的避障路径规划算法。首先采用D-H(Denavit-Hartenberg)表示法对机械臂进行建模, 并进行运动学和动力学分析, 建立机械臂运动学和动力学方程。在此基础上, 利用遗传算法分别在单/多个障碍物工作环境中, 以运动的时间、移动的空间距离和轨迹长度作为优化指标, 实现机械臂避障路径规划的优化。通过仿真验证了基于遗传算法的机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性, 该算法提高了运行中的机械臂有效避开工作空间中障碍物的效率。

智能车辆路径规划将感知的环境信息进一步处理，为智能车辆运动跟踪控制提供参考， 是智能车辆完成任务的安全保障。考虑到在道路中存在障碍物的可能性，提出了一种利用多传感器的自适应阈值 VFH 局部避障路径规划方法。利用单目视觉传感器检测可通行道路的边界，在道路边界内激光雷达对障碍物进行预检测，再对包含障碍物的图像区域进行准确定位，最后采用改进的 VFH 方法对局部路径进行规划。通过对速度和转角的决策输出使之比传统只对转角控制进行路径规划方法节省时间，增强系统的实时性。 智能车辆运动跟踪控制是智能车辆任务执行的实现途径，也是路径规划最终效果的体现。 针对现有路径跟踪控制方法的特点，为了提高智能车辆路径跟踪控制系统精度以及实时性，提出了一种基于道路人工势场的路径跟踪控制方法。该方法模仿人类驾驶思维，所构建的环境道路人工势场包含了车辆与目标路径的偏差信息及车辆前方预瞄信息，算法简单，其控制器的参数可实时进行调整。 为进一步验证本文所述理论及方法，设计了智能车辆系统验证平台，包括道路图像处理 系统；超声波传感器及激光雷达测距系统；车速测量系统；自动转向与车速控制系统；通讯系统以及车载传感器和主要设备等。基于所设计的试验平台对智能车辆路径跟踪与自主避障进行试验验证，测试结果表明了本文所提相关方法的有效性。

算法课设

维RRT避障路径规划算法.zip

机器人路径规划问题简单说就是从机器人起点到终点寻找一条无障碍的最优路径，不光要避障而且要找到最优路径，在该算法中将机器人路径图简化为一个0—1矩阵，0表示无障碍，1表示有障碍，应用改进的蚁群算法中的蚁群系统思想对其路径进行优化。

首 先 ，建 立 了 魔 术 轮 胎 模 型 、线 性 轮 胎 模 型 。在 此 基 础 上 ，建 立 了 非线 性 车 辆 动 力 模 型 ，将 非 线 性 车 辆 模 型 进 行 简 化 、线 性 化 得 到 线 性 车 辆 模型 ；根 据 运 动 学 建 立 点 质 量 车 辆 模 型 。其 次 ，研 究 无 迹 卡 尔 曼 滤 波 算 法 ，结 合 离 散 后 的 非 线 性 车 辆 模 型 ，对 路 面 附 着 系 数 估 计 。再 次 ，提 出 采 用 非均 匀 B 样 条 曲 线 构 造 避 撞 路 径 模 型 ； 根 据 紧 急 避 撞 工 况 中 的 场 景 信 息 生成 避 撞 路 径 簇 ；构 建 乘 员 舒 适 性 指 标 最 优 的 目 标 函 数 ，添 加 防 侧 滑 约 束 和路 面 附 着 系 数 约 束 ，优 化 出 乘 员 舒 适 性 最 佳 的 避 撞 路 径 。最 后 ，采 用 PID控 制 器 对 车 辆 纵 向 速 度 进 行 跟 踪 ； 采 用 线 性 车 辆 模 型 设 计 模 型 预 测 控 制器 ，控 制 车 辆 前 轮 转 角 实 现 对 避 撞 路 径 的 跟 踪 控 制 ；为 了 保 证 车 辆 避 撞 时的 稳 定 性 ，将 质 心 侧 偏 角 约 束 加 入 到 模 型 预 测 控 制 器 中 ，同 时 ，根 据 路 面状 况 ， 添 加 路 面 附 着 条 件 约 束 。 利 用 Simulink 与 Carsim 联 合 仿 真 验 证 主 动 避 撞 算 法 的 可 行 性 。仿 真 结 果 表 明 ： 本 文 提 出 路 径 规 划 算 法 和 路 径 跟 踪 算 法 能 够 在 高 速 紧 急 避 撞工 况 下 完 成 避 撞 任 务 ， 并 且 提 高 乘 员 舒 适 性 以 及 保 证 车 辆 稳 定 性 。

该代码基于matlab进行编写

为解决智能车避障路径规划中采用人工势场法易陷入局部极小值的问题,采用改进的人工势场法进行智能车避障规划方法,通过调整势力场范围、改进斥力势函数和动态调整斥力场系数对人工势场法进行改进,解决陷入局部极小值的情况.研究结果表明:改进后的方法大大减小了智能车陷入局部极小值的概率,增加了避障的准确性.研究结论对提高复杂环境中智能车避障路径选择的准确性和实时性有重要意义.