电子机械论文多机器人路径规划研究方法
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言在科技飞速发展的今天，移动机器人在众多领域内已经展现出巨大的应用潜力，例如无人驾驶车辆、自动扫地机器人、智能仓储机器人等。
路径规划作为移动机器人领域中的关键技术之一，对于提高机器人的工作效率和性能具有重要作用。
本文将深入探讨移动机器人路径规划算法的相关内容，包括相关概念、基本方法以及近年来的研究成果和未来发展趋势。
二、移动机器人路径规划的基本概念和方法1. 基本概念移动机器人路径规划是指在具有障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径。
这一过程需要考虑到多种因素，如路径长度、安全性、机器人的运动能力等。
路径规划算法的优劣直接影响到机器人的工作效率和性能。
2. 基本方法移动机器人路径规划的方法主要包括全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划是在已知环境中为机器人规划出一条从起点到终点的全局最优路径。
而局部路径规划则是在机器人实际运行过程中，根据实时感知的环境信息，对局部区域进行路径规划，以应对突发情况。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 传统算法传统的路径规划算法包括基于图论的算法、基于采样的算法等。
基于图论的算法将环境抽象为图，通过搜索图中的路径来寻找机器人的运动轨迹。
基于采样的算法则是在搜索过程中不断采样新的点来扩展搜索范围，如随机路标图（PRM）和快速探索随机树（RRT）等。
2. 智能算法随着人工智能技术的发展，越来越多的智能算法被应用于移动机器人路径规划领域。
如神经网络、遗传算法、蚁群算法等。
这些算法能够根据环境信息和任务需求，自主地寻找最优路径，具有较高的自适应性和鲁棒性。
四、近年来的研究成果近年来，移动机器人路径规划算法在研究方面取得了诸多进展。
一方面，传统的算法在面对复杂环境时，仍然存在着一定的局限性。
为了解决这些问题，研究者们对传统算法进行了改进和优化，提高了其适应性和性能。
另一方面，智能算法在移动机器人路径规划领域的应用也越来越广泛，取得了显著的成果。
机器人组合编队控制与路径规划研究
机器人组合编队控制与路径规划研究机器人技术的发展带来了人工智能领域的重大突破，机器人组合编队控制与路径规划成为了研究的重要方向之一。
通过研究机器人组合编队控制与路径规划，可以实现多个机器人之间的协同工作，提高工作效率和任务执行能力。
本文将从技术背景、研究方法、应用领域等方面对机器人组合编队控制与路径规划进行深入研究和分析。
一、技术背景机器人组合编队控制与路径规划是在多机器人系统中实现协同作业的一种技术。
在这种系统中，多个机器人之间需要相互协调，以完成复杂的任务，例如搜索、探测、救援等。
因此，研究机器人组合编队控制与路径规划成为了人工智能领域的热点之一。
机器人组合编队控制与路径规划主要涉及到以下几个方面的技术：传感器技术、路径规划算法、协同控制算法等。
通过传感器技术，机器人可以感知周围环境的信息，例如距离、方向、速度等。
路径规划算法是为机器人设定合适的路径，使其能够按照特定的顺序进行移动。
协同控制算法是为了实现多个机器人之间的协同工作，确保它们可以按照预定的方式进行组合编队控制。
二、研究方法在机器人组合编队控制与路径规划的研究中，主要采用如下几种方法：1. 集中式方法：在集中式方法中，一个中央控制器负责对多个机器人进行统一的控制和规划。
通过收集多个机器人的状态信息，中央控制器可以实时调整机器人的路径和行为，以实现组合编队控制。
2. 分布式方法：在分布式方法中，每个机器人都具有一定的自主性，能够根据自身的感知信息和任务要求进行自主决策。
通过相互通信和协作，多个机器人可以实现分布式的组合编队控制与路径规划。
3. 混合式方法：混合式方法是集中式方法和分布式方法的结合，通过将部分控制权交给中央控制器，并给予机器人一定的自主决策能力，实现对机器人组合编队控制与路径规划的综合管理和控制。
三、应用领域机器人组合编队控制与路径规划在很多领域都有广泛应用的前景，以下是其中几个典型的应用领域：1. 智能制造：在智能制造中，多个机器人可以协同工作，实现生产线的自动化操作。
多机器人协作的路径规划与控制
多机器人协作的路径规划与控制在工业自动化领域，多机器人系统广泛应用于各种生产环节，以提高工作效率和生产质量。
然而，在多机器人系统中，如何对机器人进行路径规划和控制成为一个重要的挑战。
本文将探讨多机器人协作的路径规划与控制，并介绍一些解决方案。
首先，路径规划是多机器人系统中不可避免的问题。
在一个复杂的生产环境中，机器人需要避免碰撞和冲突，同时完成任务。
一种常见的解决方案是利用传感器和算法来规划机器人的路径。
例如，使用视觉传感器可以检测机器人周围的障碍物，并根据其位置和形状进行路径规划。
此外，还可以使用激光传感器或红外传感器来检测障碍物的距离和方向，以便机器人能够避开它们。
当然，路径规划还需要考虑到任务的优先级和机器人之间的通信，以实现高效的协作。
其次，多机器人系统的控制也是一个关键问题。
在一个动态的生产环境中，机器人可能需要频繁地改变运动速度和姿态，以适应任务的需求。
为了实现多机器人之间的协作，需要确保机器人之间的运动协调和同步。
一种常见的控制方法是使用分布式算法，其中每个机器人都有自己的控制器。
通过交换信息和协商，机器人可以协调他们的运动，以实现任务的目标。
此外，还可以使用集中式控制方法，其中一个中央控制器负责协调所有机器人的运动。
这种方法可以提供更高级的控制策略，但也需要更多的计算资源和通信开销。
然而，多机器人协作的路径规划与控制并不仅仅是技术问题，还涉及到一些社会和人类因素。
例如，机器人之间的冲突和竞争可能会导致资源浪费和效率降低。
因此，需要设计合适的策略和机制来协调和管理多机器人系统。
一种常见的方法是使用协商和协作的方式，让机器人根据任务需求和环境因素进行合作。
此外，还可以利用人机协同的方法，将人类操作员的知识和经验与机器人系统结合起来，以提高系统的性能和可靠性。
这种人机协同的方式不仅可以减少机器人之间的冲突，还可以更好地适应变化的环境。
综上所述，多机器人协作的路径规划与控制是一个复杂而关键的问题。
《多移动机器人路径规划算法及实验研究》范文
《多移动机器人路径规划算法及实验研究》篇一一、引言随着机器人技术的快速发展，多移动机器人系统在许多领域得到了广泛应用，如物流运输、环境监测、军事侦察等。
多移动机器人路径规划是其中的关键技术之一，它涉及到如何使多个机器人协同工作，在复杂环境中找到最优路径。
本文将介绍多移动机器人路径规划算法的原理、方法及实验研究，以期为相关领域的研究提供参考。
二、多移动机器人路径规划算法1. 算法概述多移动机器人路径规划算法是一种优化算法，旨在为多个机器人找到从起点到终点的最优路径。
该算法考虑了机器人的运动学特性、环境因素以及与其他机器人的协同需求。
在路径规划过程中，需要考虑到机器人的避障、路径优化和协同作业等问题。
2. 算法原理多移动机器人路径规划算法主要包括环境建模、路径搜索和路径优化三个阶段。
首先，通过环境建模将实际环境转化为计算机可处理的模型；然后，利用路径搜索算法在模型中寻找可行的路径；最后，通过路径优化算法对路径进行优化，以获得最优解。
3. 常见算法（1）基于规则的路径规划算法：根据预设的规则和机器人的运动学特性，为机器人制定行动策略。
该算法简单易实现，但缺乏灵活性。
（2）基于图搜索的路径规划算法：将环境转化为图，通过搜索图中的节点来寻找路径。
常见的图搜索算法包括深度优先搜索、广度优先搜索和A算法等。
（3）基于人工智能的路径规划算法：利用人工智能技术，如神经网络、遗传算法等，对路径进行优化。
该类算法具有较强的自适应性和学习能力，但计算复杂度较高。
三、实验研究1. 实验环境与设备实验采用多个移动机器人作为研究对象，搭建了模拟实际环境的实验平台。
实验设备包括多个移动机器人、传感器、计算机等。
其中，移动机器人具有差速驱动和转向控制功能，可通过传感器感知周围环境信息。
2. 实验设计与方法（1）环境建模：通过传感器采集环境信息，将实际环境转化为计算机可处理的模型。
（2）路径搜索：利用不同的路径规划算法在模型中寻找可行的路径。
多机器人系统路径规划研究
多机器人系统路径规划研究随着机器人技术逐渐成熟，多机器人系统也越来越普及。
多机器人系统是指由多个智能机器人组成的一个团队，在不同的环境下能够实现协作完成任务。
而多机器人系统中的路径规划是其中重要的组成部分。
多机器人路径规划是指多个机器人在共享环境中分配空间和任务，以完成共同的目标，同时协调其位置和行动方式的过程。
在本文中，我们将探讨多机器人系统路径规划的研究进展。
一、多机器人路径规划的挑战多机器人路径规划的研究中，有两个主要的挑战：多机器人系统的互动和规划算法的复杂性。
首先，多机器人系统的互动使得路径规划过程更加复杂。
在多机器人系统中，机器人之间存在相互依存的关系，经常会发生位置冲突和环境交互等问题。
因此，路径规划需要考虑机器人间的相互协调和沟通，以确保每个机器人的行动都符合整个系统的共同目标。
其次，多机器人路径规划的算法复杂度问题也很重要。
多机器人路径规划需要考虑的变量非常多，包括环境、任务、机器人位置、机器人速度、障碍物等等。
这些变量之间的相互作用会使得路径规划的算法更加复杂。
二、多机器人路径规划的解决方案为了解决多机器人路径规划中的挑战，研究人员采用了不同的方法。
在本节中，将介绍其中一些重要的方法。
1、协同控制算法协同控制算法是使用集中式控制策略来管理多机器人系统的路径规划。
该算法将每个机器人的动作作为集中式规划的一个变量。
然后，该算法通过集中式协调机制来分配任务，并决定每个机器人的移动方式。
尽管该算法的协作性和控制能力较强，但存在着单点故障等问题，使得该算法的可靠性和安全性不够。
2、去中心化算法去中心化算法不需要中央控制器，因为每个机器人都可以通过周围机器人的信息来计算其下一步操作。
因此，它比协同控制算法更加灵活，在处理多机器人任务时更加适用。
该算法利用分布式算法实现多机器人之间的协调，以共同实现任务。
该方法的缺点是性能和准确性由于通信和协调限制较差。
3、混合算法混合算法是协同控制算法和去中心化算法的结合，它不仅采取协同控制算法中的集中逻辑，还允许机器人之间进行信息传递，从而避免了单点失败的问题。
机器人路径规划与碰撞检测方法研究与优化
机器人路径规划与碰撞检测方法研究与优化随着科技的不断发展，机器人的应用越来越广泛，特别是在工业生产、物流等领域。
而机器人的路径规划与碰撞检测是保证机器人能够高效、安全地完成任务的关键技术。
本文将对机器人路径规划与碰撞检测方法进行研究与优化，以进一步提高机器人的自主性和工作效率。
一、机器人路径规划方法研究与优化1.1 路径规划概述路径规划是指根据机器人的起始位置和目标位置，在环境中找到一条最优、安全的路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法。
A*算法通过估价函数来评估每个节点的优先级，然后选择优先级最高的节点进行拓展。
Dijkstra算法则是通过更新节点的代价值来寻找最短路径。
RRT算法则通过随机采样和构建树结构来实现路径搜索。
1.2 传统路径规划方法的问题尽管传统路径规划算法在某些场景下可以得到较好的结果，但仍存在一些问题。
例如，当环境复杂多变时，传统方法往往无法快速找到一个最优路径，计算时间较长；同时，由于只考虑到机器人本身的运动规划，容易导致碰撞的发生。
1.3 基于深度学习的路径规划方法为了解决传统路径规划方法的问题，研究人员开始探索基于深度学习的路径规划方法。
深度学习可以通过训练大量的数据样本，自动学习环境中的规律并进行路径规划。
其中，一种常用的方法是卷积神经网络（CNN）结合强化学习。
通过训练，机器人可以根据当前环境状态预测下一步的最佳动作。
1.4 优化路径规划方法的策略除了使用深度学习来优化路径规划算法之外，还可以采用一些优化策略来提高路径规划的效率。
例如，可以采用多目标优化来考虑不同因素的权重，使得路径规划更加符合实际需求。
此外，也可以考虑引入启发式算法来加速搜索过程，如遗传算法和蚁群算法等。
二、机器人碰撞检测方法研究与优化2.1 碰撞检测概述碰撞检测是指机器人在运动过程中，通过感知和分析周围环境，判断是否会与障碍物发生碰撞。
机器人路径规划算法设计与优化研究
机器人路径规划算法设计与优化研究近年来，机器人技术的快速发展，为各行各业带来了巨大的变革。
机器人路径规划是机器人导航和运动控制中的关键问题之一，它决定了机器人在工作环境中如何找到最优的路径来完成任务。
本文将探讨机器人路径规划算法的设计与优化方法。
一、机器人路径规划算法的基本原理机器人路径规划的目标是确定机器人从起始点到目标点的最优路径，使其能够避开障碍物、优化行走距离和时间。
机器人路径规划算法可以分为全局路径规划和局部路径规划两部分。
全局路径规划是在静态环境下进行，通过对整个地图的搜索和规划，确定机器人从起始点到目标点的最优路径。
经典的全局路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索算法。
局部路径规划是在动态环境下进行，即机器人在实际运动过程中需要根据外界环境的变化进行实时的路径规划调整。
常用的局部路径规划算法包括动态窗口方法、经典速度障碍算法和强化学习方法等。
二、机器人路径规划算法设计的关键问题1. 地图表示在机器人路径规划算法设计中，地图的表示方法是一个重要的问题。
一种常用的表示方法是网格地图，即将工作环境划分为一个个网格，并在每个网格上标记障碍物信息。
另一种方法是基于图的表示，将地图看作一个图，每个位置作为一个节点，邻近的位置之间存在边。
2. 碰撞检测在路径规划过程中，需要进行碰撞检测，以确定机器人的运动路径是否与环境中的障碍物相交。
碰撞检测通常通过计算几何形状的相交关系来实现，常用的方法包括线段相交法和包围盒法等。
3. 路径搜索和规划路径搜索和规划是机器人路径规划算法的核心部分。
搜索算法通过遍历可能的路径来找到从起始点到目标点的最优路径。
搜索算法的选择和设计对路径规划的效率和质量有着重要影响。
常用的搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法和遗传算法等。
三、机器人路径规划算法的优化方法1. 启发式算法启发式算法是一种基于经验或预估的算法，通过优化评估函数来加速路径规划过程。
机器人路径规划算法的研究与优化
机器人路径规划算法的研究与优化机器人在工业、农业、医疗等领域中的应用越来越广泛，而机器人的路径规划算法对于实现其自主导航、高效执行任务等方面起着关键作用。
本文将探讨机器人路径规划算法的研究现状，并介绍一些优化方法。
1. 背景介绍机器人路径规划是指在给定的环境中，寻找一条合适的路径使机器人从起始点到达目标点，并避免碰撞障碍物。
该问题属于一个多目标优化问题，需要兼顾路径的最短、最快、最安全等多个因素。
2. 常用的路径规划算法2.1. A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，通过综合考虑启发函数和代价函数，找到一条从起始状态到目标状态的最优路径。
它通过估计从当前节点到目标节点的代价来决定搜索方向，可以在有限时间内得到最优解。
2.2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，通过将图中的节点分为已访问和未访问两类，并动态更新节点的距离值，从起始节点开始逐步扩展到其他节点，直到到达目标节点。
该算法适用于无权图的路径规划，但对于大规模图存在计算效率较低的问题。
2.3. RRT算法RRT算法是一种基于随机采样的快速探索算法，通过在配置空间中随机采样点，并通过连接采样点和最近邻节点的方式构建一棵树状结构，以实现路径搜索。
该算法适用于高维空间的路径规划问题，在实时性要求较高的应用中具有优势。
3. 路径规划算法的优化方法3.1. 智能优化算法智能优化算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等，通过模拟生物进化和群体行为等机制，搜索最优解。
这些算法能够充分利用搜索空间，解决路径规划中的多目标问题，并具有较好的鲁棒性和全局搜索性能。
3.2. 深度学习与强化学习深度学习和强化学习结合路径规划算法，可以通过神经网络模型和强化学习算法，实现机器人路径规划的自主学习和优化。
通过训练和学习，机器人能够根据环境和任务要求，自主选择最优路径，并逐步优化路径规划算法。
3.3. 实时路径规划针对实时性要求较高的应用场景，可以使用动态行进规划（DWA）算法等实时路径规划方法。
多机器人系统协同控制与路径规划技术研究
多机器人系统协同控制与路径规划技术研究随着机器人技术的发展，多机器人系统的应用越来越广泛。
多机器人系统协同控制与路径规划技术研究是解决多机器人系统中协同工作和路径规划方面的一项重要研究内容。
本文将从多机器人系统的概述、协同控制技术和路径规划技术三个方面对该任务进行详细介绍。
一、多机器人系统概述多机器人系统是由多台机器人组成的一个集合体，这些机器人可以通过互相通信和协调来完成特定任务。
多机器人系统具有灵活性高、效率高、适应性强等优点，因此在工业、军事、医疗等领域得到了广泛应用。
二、协同控制技术协同控制技术是多机器人系统中实现机器人之间协调工作的关键。
协同控制技术包括任务分配、路径规划、运动控制等内容。
其中，任务分配是将任务合理地分配给各个机器人，路径规划是确定机器人的移动轨迹，运动控制是控制机器人按照规划的路径进行移动。
在任务分配方面，常用的方法有集中式方法和分布式方法。
集中式方法将任务分配问题建模为优化问题，并通过求解优化模型来确定任务分配方案。
分布式方法将任务分配问题分解为各个机器人之间的协商问题，通过协商和交流来达成共识并确定任务分配方案。
路径规划是指确定机器人在工作区域内的移动轨迹，以达到指定目标或完成特定任务。
路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。
全局路径规划是在整个工作区域内寻找一条最优路径。
局部路径规划是根据机器人当前的位置和周围环境来寻找一条避开障碍物的路径。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、人工势场法等。
运动控制是指根据路径规划确定的机器人移动轨迹，实现机器人的位置和速度控制。
运动控制主要包括轨迹跟踪和动力学控制两个方面。
轨迹跟踪是将机器人实际运动轨迹与预定轨迹进行对比，通过调整机器人的控制量来实现轨迹跟踪精度的优化。
动力学控制是根据机器人的动力学模型，设计控制器以实现对机器人位置和速度的精确控制。
三、路径规划技术研究路径规划技术研究是多机器人系统中的重要研究内容，主要考虑如何通过合理地规划机器人的移动路径来实现任务的高效完成。
机器人路径规划算法的研究与实现
机器人路径规划算法的研究与实现随着科技的不断发展，机器人在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的某些特点，如快速、精度高、耐力长等使得它在很多领域得到广泛应用。
机器人的一项核心技术是路径规划算法，这一算法可以让机器人在复杂的环境中完成路径规划，达到预期的目标。
本文将介绍机器人路径规划算法的研究与实现。
一、路径规划算法的意义机器人路径规划是指机器人在特定时间内，基于给定初始状态、终止状态、运行约束条件和环境信息等，规划出一条最佳轨迹或者避免致命危险的安全路径。
路径规划对于机器人行动是至关重要的，因为路径规划可以让机器人在敏锐环境和复杂环境中更好地使用。
在红外线、雷达或激光等无人驾驶技术基础上，机器人可以根据算法计算的前提下确定它们的路径。
另外路径规划还可以应用于工业自动化、智能排序系统、飞行器的自动驾驶系统、无人机的航迹规划，甚至是医学方面。
二、路径规划算法的分类路径规划算法可分为基于梯度下降的方法和基于搜索的方法。
其中基于搜索的方法中，包括了最经典的Dijkstra算法、A*算法及其衍生算法、动态规划算法。
这些算法各有特点，在应用时需要根据实际情况进行具体选择。
下面我们将重点介绍两种基于搜索的路径规划算法。
1. A*算法A*算法是一种基于启发式搜索的算法，它是由Dijkstra算法和贪心算法相结合的结果，可以完成高效、优秀的路径规划。
A*算法的特点是它可以在不完全的无向图中高效搜索，并根据对目标节点的期望距离和从起始节点到当前节点的实际距离估算出从起始节点到目标节点的总距离，再以此来制定搜索策略。
2. RRT算法RRT，全名为Rapidly-exploring Random Tree，是一种著名的路径规划算法，由全随机搜索和多叉树相结合而成。
该算法通过以节点为基础的方法进行搜索，非常适合于高维度规划。
与无数个随机生成的节点相结合，RRT算法使用随机采样进行树生成。
RRT算法可以在不断生成的点中进行随机采样，以此规划机器人的路径。
多机器人协作路径规划算法的研究
多机器人协作路径规划算法的研究近年来，机器人技术的快速发展使得多机器人系统(Multi-Robot System，MRS)成为了研究的热点问题。
多机器人系统的出现能够协同完成一些单机器人难以完成的任务，比如搜救任务、大规模机器人装配等。
然而，多机器人系统中机器人间的协作和路径规划问题也随之而来。
多机器人协作路径规划问题是指给定多个机器人和环境信息，在不碰撞的情况下规划它们的路径，使它们能够协同完成任务。
该问题具有较高的实际应用价值，同时也是一个复杂的数学优化问题。
针对多机器人协作路径规划问题，现有的解决方案主要有以下几种：一、集中式路径规划算法集中式路径规划算法是指将多个机器人信息集中到一个中央控制器进行规划和控制。
该算法优点是实现简单，容易扩展。
但是，当机器人数量增加时，集中式路径规划算法的计算量会变得十分庞大，而且，一旦中央控制器崩溃，整个系统将失去控制。
二、分布式路径规划算法分布式路径规划算法是指将多个机器人的控制器放在各自的机器人中，进行协作，共同完成路径规划。
该算法具有不依赖中央控制器的优点，能够适应较大规模机器人系统的使用。
缺点是算法设计复杂，容易出现死锁等问题。
三、混合路径规划算法混合路径规划算法则是将集中式路径规划算法和分布式路径规划算法相结合，同时利用两者各自的特点，完成路径规划。
其中，集中式路径规划算法主要负责确定机器人的总体路径，而分布式路径规划算法则负责机器人之间的协作。
该算法具有集中式和分布式算法的特点，能够充分利用每个算法的优点。
在路径规划算法中，分布式算法的应用较为广泛，其中最具代表性的算法是蚁群算法(Ant Colony Algorithm，ACA)和遗传算法(Genetic Algorithm，GA)。
以ACA为例，其基本思想是通过模拟蚂蚁在地图上找食物的过程，来找到机器人在环境中的最优路径。
在算法的每一步中，蚂蚁根据其前一步的记录和信息素分布，进行下一步行动。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而路径规划作为移动机器人实现自主导航和运动的关键技术之一，其算法的优劣直接关系到机器人的工作效率和性能。
因此，对移动机器人路径规划算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。
二、移动机器人路径规划概述移动机器人路径规划是指在有障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径。
该过程需要考虑机器人的运动学特性、环境信息、任务需求等多方面因素。
路径规划算法主要分为全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划主要依据环境信息生成一条从起点到终点的全局最优路径，而局部路径规划则主要在机器人运动过程中，根据实时感知的环境信息进行调整和优化。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 传统算法：包括遗传算法、蚁群算法、人工势场法等。
这些算法在解决特定问题时具有一定的优势，如计算速度快、易于实现等。
但它们往往难以处理复杂环境中的动态障碍物和不确定因素。
2. 智能算法：如神经网络、深度学习等。
这些算法能够处理复杂的非线性问题，具有较强的自学习和自适应能力。
在移动机器人路径规划中，可以通过训练神经网络或深度学习模型，使机器人根据环境信息自主规划路径。
3. 混合算法：结合传统算法和智能算法的优点，如基于采样的路径规划算法结合了遗传算法和人工势场法的思想，能够在复杂环境中快速生成可行的路径。
四、移动机器人路径规划算法的研究进展近年来，随着人工智能技术的不断发展，移动机器人路径规划算法的研究取得了显著的进展。
一方面，研究人员通过改进传统算法和智能算法，提高其在复杂环境中的性能和鲁棒性。
另一方面，越来越多的研究者开始将不同算法进行融合，以充分利用各种算法的优点。
此外，基于深度学习的路径规划算法也得到了广泛关注，通过大量数据训练神经网络模型，使机器人能够根据环境信息自主规划路径。
五、未来展望未来，移动机器人路径规划算法的研究将朝着更加智能化、自适应和鲁棒性的方向发展。
机器人控制中的路径规划算法研究与实现
机器人控制中的路径规划算法研究与实现随着科技的发展和人工智能的应用，机器人在社会生活和工业领域中发挥着越来越重要的作用。
机器人的控制是其实现自主行动和任务完成的基础，而路径规划算法则是机器人控制的核心之一。
本文将探讨机器人控制中的路径规划算法的研究与实现方法。
路径规划是指在给定地图和起始点、目标点的情况下，通过一系列的计算和决策过程，确定机器人从起始点到达目标点的最佳路线。
路径规划能够提高机器人的导航能力和任务完成效率，减少不必要的能量消耗和时间浪费。
目前，常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索算法等。
其中，A*算法是最常用的一种算法。
A*算法是一种启发式搜索算法，基于图的搜索理论。
它通过评估每个节点的启发值来指导搜索过程，选择最优的路径。
A*算法采用了两个评估函数，一个是启发式函数，用于估计从当前节点到目标节点的成本，另一个是累积成本函数，用于估计从起点到当前节点的成本。
A*算法的核心思想是通过启发式函数估计路径的优劣，以便选择更加接近目标节点的路径。
在搜索过程中，A*算法维护一个优先级队列，根据累积成本函数和启发式函数的和来确定节点的优先级。
每次从队列中选择优先级最高的节点进行扩展，直到找到目标节点或搜索空间被完全遍历。
另一个常用的路径规划算法是Dijkstra算法。
Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，用于计算从起始点到其他所有节点的最短路径。
Dijkstra算法通过不断更新节点的最短路径估计值，以及选择最小估计值的节点来确定最短路径。
与A*算法不同的是，Dijkstra算法不考虑到目标节点的距离，而是根据已知路径的长度来进行选择。
Dijkstra算法采用了贪心的策略，每次选择距离最短的节点，然后更新其相邻节点的最短路径估计值。
通过不断迭代，Dijkstra算法可以找到起点到其他节点的最短路径。
除了上述两种算法，深度优先搜索算法也是一种常用的路径规划算法。
《多移动机器人路径规划算法及实验研究》范文
《多移动机器人路径规划算法及实验研究》篇一一、引言随着机器人技术的快速发展，多移动机器人系统在许多领域得到了广泛应用，如物流运输、空间探索、灾难救援等。
在这些应用中，多移动机器人的路径规划算法成为了研究的热点。
本文将探讨多移动机器人路径规划算法的原理、实现及其实验研究。
二、多移动机器人路径规划算法概述多移动机器人路径规划算法是一种通过计算和优化，为多个机器人规划出最优路径的技术。
其目标是在复杂环境中，使机器人能够快速、安全、有效地到达目标位置。
该算法主要涉及环境建模、路径搜索和路径优化三个部分。
1. 环境建模：通过传感器获取环境信息，建立机器人的工作环境模型。
该模型应包括障碍物、地形、其他机器人的位置等信息。
2. 路径搜索：在已建立的环境模型中，寻找从起点到终点的可行路径。
该过程需要考虑到机器人的运动能力、避障能力以及与其他机器人的协作等因素。
3. 路径优化：对搜索到的路径进行优化，以实现最优的路径规划。
优化目标包括路径长度、时间消耗、能量消耗等。
三、多移动机器人路径规划算法的种类及原理目前，多移动机器人路径规划算法主要包括基于规则的方法、基于图的方法、基于势场的方法和基于优化的方法等。
1. 基于规则的方法：根据一定的规则和策略，为机器人制定行动计划。
该方法简单易实现，但灵活性较差。
2. 基于图的方法：将环境建模为图，通过搜索图中的路径来规划机器人的行动。
该方法适用于静态环境，但对于动态环境难以实时更新。
3. 基于势场的方法：通过构造势场来引导机器人避开障碍物并朝向目标。
该方法能够实现局部避障，但在复杂环境中可能产生陷阱问题。
4. 基于优化的方法：通过构建优化模型，对路径进行优化，以实现最优的路径规划。
该方法可以考虑到多种因素，如路径长度、时间消耗、能量消耗等，具有较高的灵活性和适应性。
四、实验研究本文采用基于优化的多移动机器人路径规划算法进行实验研究。
实验环境为一个模拟的复杂场景，包括多个障碍物和动态变化的环境因素。
面向多机器人协同作业的路径规划优化技术研究
面向多机器人协同作业的路径规划优化技术研究随着人工智能技术的飞速发展，机器人在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
在物流、制造等领域中，多机器人协同作业已经成为了一个普遍存在的问题。
其中，路径规划是一个非常关键的技术，而实现高效、精准的路径规划，则需要借助优化算法和优秀的规划策略。
多机器人协同作业的路径规划首先要解决的问题是如何避免机器人之间的碰撞。
常见的方法是利用碰撞检测技术和规避策略，将机器人的运动轨迹限制在相应的区域内。
在此基础上，还需求解出机器人的最短路径。
因此，路径规划最重要的挑战在于求解一个包含多个机器人的复杂规划问题。
为了实现高效的路径规划，需要结合启发式算法、智能算法等多种优化算法。
以下将从几个方面进行讨论。
一、单机器人路径规划的优化单机器人路径规划一般使用A*、Dijkstra等算法。
其中，A*算法是以最短路径为代价函数，寻找从起始状态到目标状态的最优路径。
然而，对于规模较大的问题，A*算法的计算复杂度也会大幅增加。
因此，引入启发式算法可以有效减小搜索空间，提高算法效率。
以智能移动卫星通讯面向的多机器人协同作业路径规划为例，该问题中的机器人数量较多，每个机器人还需要考虑避免其他机器人的干扰。
此时，引入遗传算法等其他种类启发式算法可以提高最优解的搜索效率。
二、多机器人协同路径规划的优化多机器人协同路径规划的优化是一个更为复杂的问题。
在多机器人问题中，每个机器人都有不同的起始状态和目标状态，每个机器人的运动轨迹也需要相互协调避免碰撞。
经典的算法如ASTAR、CBS等仅考虑单个机器人，并没有考虑其他机器人的影响。
因此，为实现多机器人协同路径规划的优化，需要引入更加复杂的算法。
在算法研究方面，一些学者提出了分层规划的方法。
例如，M*算法将所有机器人的路径规划问题分为不同的层级，然后根据整体最小代价函数求解机器人路径。
Han等人提出了针对分布式多机器人路径规划的混合整数规划方法，并在仿真实验中取得了不错的效果。
多机器人系统路径规划与避障技术研究
多机器人系统路径规划与避障技术研究摘要：多机器人系统路径规划与避障技术是现代机器人领域的重要研究方向。
本文通过对当前多机器人路径规划和避障技术的研究现状进行综述，探讨了多机器人系统中的路径规划和避障技术的关键问题，并对未来研究方向进行了展望。
1. 引言多机器人系统在工业自动化、军事作战、环境监测等领域具有广泛的应用前景。
路径规划和避障技术是多机器人系统中的核心问题，直接关系到系统的运行效率和安全性。
本文旨在对多机器人系统路径规划和避障技术的研究进行综述，为进一步推动该领域的发展提供参考。
2. 多机器人系统路径规划技术路径规划是多机器人系统中的重要课题，其目标是找到满足一定约束条件的机器人轨迹，从而实现多机器人协同工作的高效性和准确性。
现有的路径规划方法可以分为搜索算法和优化算法两大类。
2.1 搜索算法搜索算法是一种基于状态空间搜索的路径规划方法，常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
这些算法适用于静态环境下的路径规划，但在动态环境下的效果较差，容易陷入局部最优解。
2.2 优化算法优化算法通过建立数学模型来描述多机器人系统路径规划问题的最优性，然后使用数学优化方法求解最优解。
常见的优化算法包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
这些算法在解决多机器人系统路径规划问题方面具有较好的效果，但其计算复杂度相对较高。
3. 多机器人系统避障技术避障技术是多机器人系统中的另一个关键问题。
在实际应用中，机器人往往需要在复杂环境中进行运动，包括避开障碍物和规避其他机器人等。
现有的多机器人避障技术主要包括基于传感器的障碍物检测和回避方法、基于局部地图的避障策略和基于协同规划的避障算法等。
3.1 基于传感器的障碍物检测和回避方法传感器是机器人感知环境的重要工具，常用的传感器包括激光雷达、摄像头和超声波传感器等。
利用传感器获取环境信息后，机器人可以进行障碍物检测和回避。
多目标机器人路径规划问题的研究
多目标机器人路径规划问题的研究随着机器人技术的不断发展与应用，多目标机器人路径规划问题日益成为研究的热点。
这个问题常常出现在人们需要利用机器人进行物资或资料的收发、运输等任务的过程中。
对于多目标机器人而言，优化路径规划可以减少机器人在执行任务时的时间和能源成本，可以提高任务执行的效率和成功率，也可以增强机器人在复杂环境下的适应性和自主性。
现在，我将对多目标机器人路径规划问题的研究进展进行介绍。
1. 多目标机器人路径规划问题的描述多目标机器人路径规划问题，简单来说，就是在规划机器人行动路径时，需要考虑多个目标点与机器人间复杂的位置关系和环境条件。
一般来说，多目标机器人路径规划问题需要从以下两个方面描述：1) 目标点（任务点）和起始点的位置关系。
2) 各种避障和机器人运动约束条件。
在多目标机器人路径规划问题的描述中，目标点和机器人间的障碍是其中的关键要素。
从目标点的个数和分布情况来看，多目标机器人路径规划问题可以分为大规模多目标机器人路径规划和中小规模多目标机器人路径规划两类。
在大规模多目标机器人路径规划问题中，任务点的数量一般较多，但是占地面积一般较小，要求机器人行动途中路径优化，减少倒车或回头等操作。
在中小规模多目标机器人路径规划中，更多的考虑了任务点之间的关系和复杂度，机器人行动的路径要保证尽量不经过障碍点，同步完成任务。
2. 相关研究及算法在实际应用中，多目标机器人路径规划问题常常涉及到大量的数据和计算，因此，在数学、数字和计算机科学等领域涌现了很多基于优化的多目标机器人路径规划算法，包括前沿的微分进化算法、模拟退火算法、遗传算法等。
下面我们将针对其中一些常用的算法进行介绍。
(1) 遗传算法遗传算法是一种基于进化论和自然选择机制的优化算法，应用广泛。
在多目标机器人路径规划问题中，通过对随机序列进行组合交叉、基因变异等操作，形成一条新的路径。
在其繁衍的过程中，将被指定的关键目标点与机器人的位置以及方向进行计算，以求得最优解路径。
机器人路径规划算法研究及实现
机器人路径规划算法研究及实现随着人工智能和机器人技术的飞速发展，机器人逐渐应用于日常生活、工业生产、医疗保健、军事防卫等多个领域，成为人们关注的一个热点话题。
在机器人的实现过程中，路径规划算法是非常重要的一个环节，它能够帮助机器人实现自主导航和自主决策。
因此，在机器人领域，路径规划算法的研究一直是一个非常热门的课题。
本文将重点探讨机器人路径规划算法的研究和实现。
一、机器人路径规划算法的基础概念1.1 路径规划的概念路径规划是指在已知某些起始点和目标点的情况下，寻找一条从起始点到目标点的路径的问题。
1.2 路径规划的基本要素路径规划需要考虑起点、终点和障碍物三个基本要素，起点和终点相对固定，而障碍物会随着环境的变化而变化。
1.3 路径规划的方法路径规划的方法通常有以下几种：（1）全域搜索算法：采用启发式算法搜索整个搜索空间，并计算每个搜索状态的函数值。
（2）局部搜索算法：根据现有的知识和信息，利用某种策略生成可能的解，逐步搜索搜索空间。
（3）组合搜索算法：将全域搜索算法和局部搜索算法进行组合，从而更快地得到最优解。
二、机器人路径规划算法的研究2.1 自主路径规划自主路径规划是机器人技术实现的重要环节之一。
目前，自主路径规划主要依靠无人系统的激光雷达和压缩传感器等技术来获得环境信息。
机器人在自主行动过程中，通过对环境的感知和判断，可以实现适应环境的路径规划和执行，实现自主导航和自主决策。
2.2 基于遗传算法的路径规划遗传算法是一种基于自然进化学说的优化算法，它模拟了自然界的生物进化过程。
基于遗传算法的路径规划是将路径规划问题转化为一组遗传型，并利用遗传算法实现遗传进化过程，从而发现最短路径。
2.3 A*算法A*算法是一种经典的路径规划算法，他的优点是能够快速找到最短路径。
A*算法通过启发式搜索与剪枝策略相结合的优化方式，在保证寻找到最优解的前提下极大地提高了算法的效率。
2.4 其他常用算法机器人路径规划中还有很多常用算法，比如Dijkstra算法、Floyd算法、遗传算法、人工神经网络算法等，都可以应用于机器人路径规划场景中。
多机器人协作与路径规划研究
多机器人协作与路径规划研究随着科技的迅猛发展，多机器人系统在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
多机器人系统的协作与路径规划成为该领域研究的热点问题。
本文将介绍多机器人协作与路径规划的概念、意义以及相关研究进展，同时探讨其在日常生活和工业领域中的应用前景。
多机器人协作是指多个机器人之间通过交互、通信和协调实现共同目标的过程。
与单独工作的机器人相比，多机器人协作具有更高的效率、稳定性和灵活性。
在过去的几十年里，研究人员在多机器人协作领域取得了显著进展。
他们提出了各种协作策略和算法，如分工协作、互补协作和竞争合作等。
协作策略的选择取决于任务的性质和机器人的特点。
多机器人协作的核心问题之一是路径规划。
路径规划是指为机器人选择一条最优路径，以达到给定的目标。
在多机器人系统中，路径规划涉及到多个机器人同时在复杂环境下行动，需要避免碰撞、优化路径长度和时间。
为了解决这个问题，研究人员提出了各种路径规划算法，如基于图搜索的算法、基于遗传算法的算法和基于人工智能的算法等。
这些算法通过考虑机器人的动态约束和环境的障碍物来生成最优路径，以提高多机器人协作的效率和安全性。
多机器人协作与路径规划的研究不仅在实验室中进行，还在日常生活和工业领域中得到了广泛应用。
在日常生活中，多机器人协作可以应用于清洁、安防和物流等领域。
例如，多个机器人可以协同工作，清洁大型公共场所，提高清洁效率。
在安防领域，多机器人系统可以实现监控和巡逻任务，提高安全性。
在物流领域，多机器人协作可以用于仓库管理和货物分拣等任务，提高物流效率。
在工业领域中，多机器人协作与路径规划也发挥着重要作用。
在制造业中，多机器人系统可以协同完成产品组装和加工任务，提高生产效率和质量。
在仓储和物流中心，多机器人可以配合进行货物搬运和仓库管理，提高物流效率。
此外，多机器人协作还可以应用于危险环境下的任务，如火灾救援和核辐射清理等。
然而，多机器人协作与路径规划仍然存在一些挑战和问题。
多机器人路径实践论文
多机器人路径实践论文多机器人路径实践论文1多机器人路径规划方法单个机器人的路径规划是找出从起始点至终点的一条最短无碰路径。
多个机器人的路径规划侧重考虑整个系统的最优路径，如系统的总耗时间最少路径或是系统总路径最短等。
从目前国内外的研究来看，在规划多机器人路径时，更多考虑的是多机器人之间的协调和合作式的路径规划。
目前国内外多机器人路径规划研究方法分为传统方法、智能优化方法和其他方法三大类。
其中传统方法主要有基于图论的方法（如可视图法、自由空间法、栅格法、Voronoi图法以及人工势场方法等）；智能优化方法主要有遗传算法、蚁群算法、免疫算法、神经网络、强化学习等；其他方法主要有动态规划、最优控制算法、模糊控制等。
它们中的大部分都是从单个机器人路径规划方法扩展而来的。
1）传统方法多机器人路径规划传统方法的特点主要体现在基于图论的基础上。
方法一般都是先将环境构建成一个图，然后再从图中寻找最优的路径。
其优点是比较简单，比较容易实现；缺点是得到的路径有可能不是最优路径，而是次优路径。
薄喜柱等人[4]提出的一种新路径规划方法的基本思想就是基于栅格类的环境表示和障碍地图的。
而人工势场方法的基本思想是将移动机器人在环境中的运动视为一种虚拟人工受力场中的运动。
障碍物对移动机器人产生斥力，目标点产生引力，引力和斥力周围由一定的算法产生相应的势，机器人在势场中受到抽象力作用,抽象力使得机器人绕过障碍物。
其优点是适合未知环境下的规划，不会出现维数爆炸问题；但是人工势场法也容易陷入局部最小，并且存在丢失解的部分有用信息的可能。
顾国昌等人[5]提出了引用总体势减小的动态调度技术的多机器人路径规划，较好地解决了这个问题。
2）智能优化方法多机器人路径规划的智能优化方（算）法是随着近年来智能计算发展而产生的一些新方法。
其相对于传统方法更加智能化，且日益成为国内外研究的重点。
遗传算法是近年来计算智能研究的热点，作为一种基于群体进化的概率优化方法，适用于处理传统搜索算法难以解决的复杂和非线性问题，如多机器的路径规划问题。
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2 多机器人避碰和避障
避障和避碰是多机器人路径规划研究中需要考虑的重点问题之一。避障和避碰主要讨论的内容有防止碰撞；冲突消解、避免拥塞；如何避免死锁。在路径规划中常见的多机器人避障方法[21]有主从控制法、动态优先法（建立在机器人之间的通信协商上）、交通规则法、速率调整法，以及障碍物膨胀法、基于人工势场的方法等。
强化学习[10，11] (又称再激励学习)是一种重要的机器学习方法。它是一种智能体从环境状态到行为映射的学习，使得行为从环境中获得积累奖赏值最大。其原理如图1所示。
强化学习算法一般包含了两个步骤：a）从当前学习循环的值函数确定新的行为策略；b）在新的行为策略指导下，通过所获得的瞬时奖惩值对该策略进行评估。学习循环过程如下所示，直到值函数和策略收敛:
孙树栋等人[6，7]在这方面较早地展开了研究，提出的基于集中协调思想的一种混合遗传算法来规划多机器人路径方法较好地解决了避障问题。但不足的是该方法必须建立环境地图，在环境未知情况下的规划没有得到很好的解决；且规划只能保证找到一个比较满意的解，在求解全局最优解时仍有局限。
文献[8]中提出的一种基于定长十进编码方法有效降低了遗传算法的编码难度，克服了已有的变长编码机制及定长二进制编码机制需特殊遗传操作算子和特殊解码的缺陷, 使得算法更加简单有效。
Sarsa算法： Q(st,at)←Q(st,at)+α[γt+1+γQ(st+1,at.+1)-Q(st,at)]Qs′学习算法： Qπ(s,a)=∑Pαss′[Rass′+γVπ(s′)]
近年来，基于强化学习的路径规划日益成为国内外学者研究的热点。M. J. Mataric[12]首次把强化学习引入到多机器人环境中。而基于强化学习的多机器人路径规划的优点主要体现在：无须建立精确的环境模型，简化了智能体的编程；无须构建环境地图；强化学习可以把路径规划、避碰、避障、协作等问题统一解决。
1 多机器人路径规划方法
单个机器人的路径规划是找出从起始点至终点的一条最短无碰路径。多个机器人的路径规划侧重考虑整个系统的最优路径，如系统的总耗时间最少路径或是系统总路径最短等。从目前国内外的研究来看，在规划多机器人路径时，更多考虑的是多机器人之间的协调和合作式的路径规划。
摘 要：在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结，讨论了多机器人路径规划方法的评判标准，并阐述了研究遇到的瓶颈问题，展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。
关键词：多机器人；路径规划；强化学习；评判准则
Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multirobot.Then discussed the criterion of path planning research for multirobot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multirobot，forecasted the future development of multirobot path planning.
机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题，其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务，它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点，且已经有许多成果[1~3]，例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、DempsterShafer证据理论建图等；动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而，多机器人路径规划研究比单个机器人路径规划要复杂得多，必须考虑多机器人系统中机器人之间的避碰机制、机器人之间的相互协作机制、通信机制等问题。
3)其他方法 除了以上国内外几种比较常见且研究较多的方法外，还有唐振民等人[17]提出的基于动态规划思想的多机器人路径规划，把运筹学中的动态规划思想与Dijkstra算法引入到多机器人的路径规划中，用动态规划的基本思想来解决图论中的费用流问题和路径规划中的层级动态联盟问题。其选择距离邻近法作为联盟参考依据。一个机器人的邻居是指在地理位置上分布在这个机器人周围的其他机器人；与该机器人最近邻的机器人为第一层邻居,第一层邻居的邻居为该机器人的第二层邻居, 依此类推。那么层级越高（即越近)的邻居,它满足协作要求的可能性越大。动态规划算法实质上是一种以空间换时间的技术，它在实现的过程中，必须存储产生过程中的各种状态，其空间复杂度要大于其他算法，故动态规划方法比较适合多机器人的全局路径规划。
1）传统方法 多机器人路径规划传统方法的特点主要体现在基于图论的基础上。方法一般都是先将环境构建成一个图，然后再从图中寻找最优的路径。其优点是比较简单，比较容易实现；缺点是得到的路径有可能不是最优路径，而是次优路径。薄喜柱等人[4]提出的一种新路径规划方法的基本思想就是基于栅格类的环境表示和障碍地图的。而人工势场方法的基本思想是将移动机器人在环境中的运动视为一种虚拟人工受力场中的运动。障碍物对移动机器人产生斥力，目标点产生引力，引力和斥力,抽象力使得机器人绕过障碍物。其优点是适合未知环境下的规划，不会出现维数爆炸问题；但是人工势场法也容易陷入局部最小，并且存在丢失解的部分有用信息的可能。顾国昌等人[5]提出了引用总体势减小的动态调度技术的多机器人路径规划，较好地解决了这个问题。
目前国内外多机器人路径规划研究方法分为传统方法、智能优化方法和其他方法三大类。其中传统方法主要有基于图论的方法（如可视图法、自由空间法、栅格法、Voronoi图法以及人工势场方法等）；智能优化方法主要有遗传算法、蚁群算法、免疫算法、神经网络、强化学习等；其他方法主要有动态规划、最优控制算法、模糊控制等。它们中的大部分都是从单个机器人路径规划方法扩展而来的。
张芳等人[13]提出了基于再激励协调避障路径规划方法，把再励函数设计为基于行为分解的无模型非均匀结构，新的再励函数结构使得学习速度得以提高且有较好的鲁棒性。同时，证明了在路径规划中，机器人的趋向目标和避障行为密切相关，对反映各基本行为的再励函数取加权和来表示总的再励函数要优于取直接和的表示方式，也反映了再励函数设计得合理与否及其确切程度将影响再励学习的收敛速度。王醒策等人[14]在动态编队的强化学习算法方面展开了研究。宋一然[15]则提出了分段再励函数的强化学习方法进行路径规划。其缺点是学习次数较多、效率不高，当机器人数目增加时，它有可能面临维数灾难的困难。所以，基于强化学习的路径规划在多机器人环境下的学习将变得比较困难，需要对传统的强化学习加以优化，如基于人工神经网络的强化学习[16]等。
智能计算的另一种常见的方法——蚁群算法属于随机搜索的仿生算法。其基本思想是模拟蚂蚁群体的觅食运动过程来实现寻优，通过蚂蚁群体中各个体之间的相互作用，分布、并行地解决组合优化问题。该算法同样比较适合解决多机器人的路径规划问题。
朱庆保[9]提出了在全局未知环境下多机器人运动蚂蚁导航算法。该方法将全局目标点映射到机器人视野域边界附近作为局部导航子目标，再由两组蚂蚁相互协作完成机器人视野域内局部最优路径的搜索，然后在此基础上进行与其他机器人的碰撞预测与避碰规划。因此，机器人的前进路径不断被动态修改，从而在每条局部优化路径引导下，使机器人沿一条全局优化的路径到达目标点。但其不足是在动态不确定的环境中路径规划时间开销剧增，而且机器人缺乏必要的学习，以至于整个机器人系统路径难以是最优路径。
Key words:multirobot；path planning;reinforcement learning;evaluating criteria
近年来，分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS（distributed problem solving）和MAS（multiagent system）两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发，将智能体概念应用于多机器人系统的研究中，将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体，并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统（MARS）。因此，本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前，多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。
2）智能优化方法 多机器人路径规划的智能优化方（算）法是随着近年来智能计算发展而产生的一些新方法。其相对于传统方法更加智能化，且日益成为国内外研究的重点。
遗传算法是近年来计算智能研究的热点，作为一种基于群体进化的概率优化方法，适用于处理传统搜索算法难以解决的复杂和非线性问题，如多机器的路径规划问题。在路径规划中，其基本思想是先用链接图法把环境地图构建成一个路径节点链接网，将路径个体表达为路径中一系列中途节点，并转换为二进制串；然后进行遗传操作（如选择、交叉、复制、变异），经过N次进化，输出当前的最优个体即机器人的最优路径。遗传算法的缺点是运算速度不快，进化众多的规划要占据很大的存储空间和运算时间；优点是有效避免了局部极小值问题，且计算量较小。