机器人避障路径规划优化控制仿真.pdf

从文件信息中可以提取以下知识点： 1. 机器人避障路径规划：在机器人导航研究中，路径规划问题至关重要，目的是在有障碍物的环境中为机器人寻找一条从起点到终点的无碰撞路径。 2. 动态环境下的路径规划问题：当前研究的难点在于如何在机器人获得的信息不完整且环境动态变化的情况下进行有效的路径规划。 3. 改进的跳点搜索路径模糊控制方法：这是一种新的路径规划算法，它结合了跳点搜索和模糊控制，能够解决传统避障规划搜索时间长和动态环境适应性差的问题。 4. 跳点搜索：该方法从起始点的水平、垂直和对角方向同时进行跳点搜索，并使用二叉堆优化open表来加快搜索速度，直到找到目标节点。 5. 模糊控制与子目标点的结合：搜索到的路径节点被用作子目标点，与模糊控制结合使用，可以对局部未知障碍物进行检测避障，从而实现机器人逐点向目标点运动，完成全局路径规划。 6. 动态环境下的适应性：通过仿真验证，该算法有效提高路径搜索速度，并能在动态环境下有效避开突现的未知障碍物，避免了机器人穿越障碍物移动和路径重规划。 7. 关键技术与算法：该研究中提到的Dijkstra算法、A*算法和D*算法等是已经较为成熟的全局路径规划算法，它们适用于静态环境信息已知的情况。 8. 局部动态规划方法：人工势场法、遗传算法、模糊逻辑算法、蚁群算法和细菌算法等是用于局部环境动态规划的方法，它们虽能根据实时环境信息进行路径规划，但由于缺乏全局信息，可能会丧失目标点。 9. 算法验证：算法的验证通常通过仿真测试，仿真结果证明了提出算法的有效性和可靠性。 10. 研究资金项目：文件中提到的国家重点研发计划课题、福建省科技重大项目和广东省科技重大项目等，反映了该研究获得的科研资助，指明了研究的背景和重要性。 11. 研究机构：福州大学物理与信息工程学院的张海燕、林志贤和郭太良三位作者代表了研究团队，进行上述研究工作。 12. 文献引用与分类：中图分类号为TP242，文献标识码为B，表明该文献属于移动机器人研究领域，并用特定标识加以区分。 通过上述知识点，我们可以了解到关于机器人在动态环境下避障路径规划优化控制仿真的最新研究成果，及其在移动机器人研究领域的理论和实践应用价值。