传统Voronoi场计算复杂度高,计算时间长,在空间变大、毛刺增多、栅格变密等情况下,基于Voronoi图的传统路径规划计算缓慢。为此提出了一种基于Voronoi_Obstacle场的移动机器人路径规划算法,采用分层思想构建Voronoi_Obstacle场,并使用启发式搜索算法规划路径。实验结果表明,Voronoi_Obstacle场比传统Voronoi场的复杂度降低O(n0.5),且基于Voronoi_Obstacle场的路径规划时间比传统的基于Voronoi图的路径规划时间缩短34.53%,比改进的基于Voronoi图的路径规划时间缩短31.76%。研究结果表明,基于Voronoi_Obstacle场的移动机器人路径规划算法具有一定的可行性和优越性。

移动机器人导航路径规划是机器人的关键技术,其目标是高效、高质量寻找导航和运动规划路径。论文介绍了移动机器人通用控制平台的架构,提出了一种新的全局路径规划器,即采用Voronoi图提取环境中最安全的区域,并将快速行进法应用于由Voronoi图所提取的最安全区域中,从而获得最短的路径。另外,提出了通用机器人导航架构,在对导航架构描述的基础上将机器人导航和环境快速全局规划器相结合,并采用样条规划曲线对机器人的全局路径进行细化插补。该方法将地图尺寸缩小为一维地图,且是移动机器人环境中最安全的区域,这使得移动机器人具有速度快、可靠性强的特点。将提出的方法应用于实际的移动机器人导航路径规划中,结果表明该方法能够成功地完成移动机器人导航路径规划任务。

面对复杂的作战环境，如何快速地规划出满足约束条件的飞行轨迹，是实现无人机突防攻击的关键。提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划方法，该方法采取分层规划的思想，首先由Voronoi图生成初始航迹，并综合考虑约束条件，赋予各条航迹相应的权值；然后采用遗传算法在生成的航迹空间中寻优，从而得到满意的航迹。为避免产生不可行解，采取了基于优先级编码的改进遗传算法，详细介绍了其编码与解码原理，并给出了相应的操作算子。仿真结果表明，整个航迹规划的思路是可行的。

刀具轨迹规划算法是数控加工的核心技术,是多轴联动机床数控加工的重要基础。本文针对复杂曲面直接偏置法生成环形刀轨时经常出现轮廓局部自交与全局自交问题,将Voronoi图理论应用于平面多连通域环切刀具轨迹规划中。首先,分析了平面多连通域特点,提出了一种适合于多连通域Voronoi图的分治波阵面传播算法,该算法首先将多连通域看成若干单连通域的组合,采用波阵面传播算法构造各单连通域,即构建外轮廓和孤岛Voronoi图,然后将这些Voronoi图进行缝合,缝合线包括内外轮廓Voronoi图的缝合以及内轮廓相互之间Voronoi图的缝合。之后,基于构建的Voronoi图进行加工区域划分,然后在各小区域即区内保持偏置量一致的条件下依次对各边界轮廓作偏置来生成环形刀具轨迹,为使刀具轨迹满足实际加工的需要,对环间最优切削行距进行了分析和规划。最后,以核电站水室