基于辐射扫描算法的机器人路径规划与仿真

• 作者: 林彬 韩光辉 宋晨晨 张雅静
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 遍历路径规划 生物激励神经网络 模板模型 辐射扫描
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 物理效应/模拟器仿真技术
• 页码范围: 84-90
• 页数: 7页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0279

摘要

针对基于生物激励神经网络(Biologically Inspired Neural Network,BINN)算法的机器人路径存在重复率高、转弯次数多的问题,提出一种将模板模型与辐射扫描(Radiation Scanning,RS)算法相融合的改进遍历路径规划算法(Improved Traversal Path Planning Algorithm,ITPPA).利用BINN算法制定无障碍物行走策略;设计多个避障路径模板,保证机器人有序的避开障碍物;利用RS算法引导机器人迅速逃离死区.仿真结果表明:与BINN算法相比,ITPPA能够有效降低路径重复率和转弯次数,同时帮助机器人快速逃离死区,降低机器人能耗,提高了工作效率.