根据机器人的末端执行器和外界环境表面接触与移动机器人避障控制的相似点，将力／位置控制成功应用到移动机器人的避障控制领域内。对新颖的移动机器人避障控制算法是通过在移动机器人和障碍物之间形成虚拟力场，且对其进行整定以使两者之间能保持期望的距离。因为机器人动力学模型和障碍物的不确定性会对避障控制性能造成影响，为避免碰撞，采用模糊PD的智能混合力／位置控制来整定机器人和障碍物精确距离的力场。通过仿真研究证明了算法的有效性，可为机器人设计提出可靠依据。

针对传统RRT-Connect算法应用于空间操作臂避障路径规划时,规划路径存在盲目性大、安全性差以及无效路径点多等问题,提出一种改进RRT-Connect算法。该算法结合RRT-Connect算法和Dijkstra算法,首先通过引入双树扩展目标点变更策略、极致贪婪策略以及新的碰撞检测方法提高传统RRT-Connect算法路径搜索效率和安全性;然后利用Dijkstra算法的优化特性去除规划路径中的多余无效节点,达到整体路径规划搜索速度快、路径长度短和安全性高等效果;最后通过MATLAB机器人工具箱进行算法对比仿真实验验证,实验结果表明了该方法的有效性和可行性。

大型三维复杂构件是船舶、海洋装备、集装箱等的重要组成部分,其焊缝种类较多、空间分布复杂,部分焊缝存在协同同步弧焊焊接、焊接方向等特殊焊接工艺约束,现有协同焊接规划方法难适用于这类复杂场景。提出全局与局部相结合的双机器人协同焊接路径规划多阶段寻优方法;建立复杂构件三维空间焊缝模型以及双焊接机器人协同模型;根据协同同步焊焊缝的数量将构件划分出相应数量的分块,通过蚁群算法求解每一焊接分块的局部路径规划近似最优解;通过遗传粒子群算法进行多分块间的全局路径规划。仿真结果表明:通过分块划分多阶段寻优的方法可以有效地解决特殊焊接工艺约束下的大型三维复杂构件双机器人同步焊接路径规划问题。

针对双机器人协同作业时的路径规划问题,在蚁群算法的基础上提出一种双蚁群路径规划方法。通过轮候选择机制,使2个不同的蚂蚁群能合作完成所有的作业任务。在蚁群迭代过程中,利用同种群蚂蚁之间信息素的正反馈作用,优化蚁群的移动路径;利用不同种群蚁群之间信息素的负反馈作用,降低2个蚁群之间的冲突,找到2台机器人的最优移动路径。仿真结果表明:该算法具有收敛性,能同时实现双机器人的任务分配和路径规划,且路径规划结果优于现有的双机器人路径规划算法。

深入研究工业机器人通过协作与变位机进行船形焊接的路径规划。考虑到船形焊接工艺要求,设计在焊枪姿态约束下的机器人运动平稳性能评估指标,并作为评价焊接目标函数;利用灰狼优化算法对协作焊接路径进行目标寻优,使得焊缝中所有焊接点处于最优的船形焊接位姿且焊枪处于理想焊接姿态。结果表明:整个焊接过程中机器人与变位机的轨迹都十分平滑,可有效保障焊接质量并提高生产效率。

针对传统A*算法在AGV路径规划中存在搜索范围大、转折多、实时性差等缺点,以A*算法为基础,通过建立栅格地图,改进启发函数,去除多余节点和提高避障安全性。针对AGV在复杂环境下的动态路径规划问题,将改进A*算法与动态窗口算法进行融合,规划出一条具有实时性的最优路径。通过仿真实验,验证了改进算法的有效性与可行性,实现了路径优化。通过机器人操作系统进行实验,结果表明AGV运行时的路径规划合理,满足实际应用需求。

针对传统蚁群算法因初期信息素分布不均导致算法初期路径选择概率随机性大、搜索速度慢等缺陷,设计一种使用混合参数的蚁群改进算法。在算法开始阶段引入遗传算法,对遗传算法的适应度函数进行改进;设置一个评价点使遗传算法在合适的时机进入蚁群算法,并对算法的信息素挥发因子p采用一种自适应调整方式;对遗传算法的交叉率和变异率以及蚁群算法的信息因子和期望因子采用变异的混合参数,发挥4个参数因子在算法中的优点;在蚁群算法后面设置一个路径进化率的评价点判定是否再次进行遗传变异操作,目的是使蚁群算法跳出局部最优;算法最后引入B样条曲线光滑机制。实验结果表明:改进算法在简单和复杂的环境里找到的路径长度和路径拐点数明显减少,有比其他3种算法更快更准的寻找全局最优能力。

针对打磨机器人在复杂空间中路径规划时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于改进蚁群算法的打磨机器人路径规划方法。建立打磨机器人D-H连杆模型,进行正逆运动学分析以及计算验证;提出一种改进的信息素更新方法,将新的自适应计算方法应用于状态转移规则,并通过引入阻尼系数ξ改进启发式信息函数;在MATLAB中进行模拟仿真实验,得到改进蚁群算法最佳参数组合。结果表明:相对于基本蚁群算法,所提出的改进蚁群算法从起点到终点的最短路径长度平均减少14.3%,迭代次数平均减少55.3%;结合打磨机器人刀具位置等特点,可以获得路径长度最短且平滑的运动曲线。所提方法可有效解决打磨机器人三维路径规划问题。

围绕实现洗地清洁服务机器人智能化技术展开研究,借助多传感器融合系统实现洗地机器人的自主智能清扫工作。对智能洗地机器人的区域覆盖策略进行研究,提出改进式迂回遍历覆盖算法。借助Robot BASIC软件对智能洗地机器人区域覆盖算法进行仿真,以验证其合理性。通过设计智能洗地机器人来完成无人智能清扫路面的工作,从而实现了清洁的自动化与智能化。

针对移动机器人路径规划过程中存在易陷入局部最优、规划质量差和规划效率低等问题，提出一种结合入侵杂草算法和NURBS算法的混合路径规划方法。首先，根据路径规划要求建立目标函数，并将规划问题转化为函数最小值求解问题。然后，利用目标函数来指导入侵杂草算法寻找安全可行的路径点，接着将NURBS算法作为局部路径优化算子光滑处理路径，缩短路径长度。最后，在仿真环境下进行对比分析。结果表明，该方法相比于传统的入侵杂草算法在路径质量和效率上均有所提高，对实际移动机器人路径规划研究具有较高指导作用。