工业机器人路径规划与避障算法研究
摘 要
本研究针对工业机器人路径规划与避障算法进行了深入探讨。随着工业自动化水平的不断提升，工业机器人在现代生产线上的应用愈发广泛，其路径规划与避障能力直接关系到生产效率和安全性。本研究旨在通过优化算法，提高机器人在复杂环境中的自主导航能力。研究方法上，我们结合了传统路径规划算法与现代机器学习方法，提出了一种新型的混合算法。该算法首先通过A*算法进行全局路径规划，再利用强化学习对局部路径进行实时调整，以实现动态避障。实验结果表明，新算法在复杂环境中能够显著提高机器人的避障效率和路径规划的准确性，同时减少了机器人的运动时间和能耗。
关键词：路径规划与避障 工业机器人 混合算法
Abstract
This study deeply discusses the path planning and obstacle avoidance algorithm of industrial robots. With the continuous improvement of industrial automation level, the application of industrial robots in modern production line is more and more extensive, and its path planning and obstacle avoidance ability are directly related to production efficiency and safety. This study aims to improve the autonomous navigation capability of robots in complex environments by optimizing the algorithm. In ologically, we combine traditional path planning algorithm with modern machine learning method to propose a new hybrid algorithm. The algorithm first conducts global path planning through the A * algorithm, and then uses reinforcement learning to adjust the local path in real time to realize dynamic obstacle avoidance. The experimental results show that the new algorithm can significantly improve the accuracy of obstacle avoidance efficiency and path planning in a complex environment, while reducing the movement time and energy consumption of the robot.
Keyword:Path planning and obstacle avoidance industrial robot hybrid algorithm
目 录
1绪论 1
1.1研究背景与意义 1
1.2研究现状 1
1.3研究方法与思路 1
2工业机器人路径规划基础 2
2.1工业机器人概述 2
2.2路径规划的基本概念 2
2.3常见的路径规划算法介绍 3
2.4路径规划的评价指标 3
3避障算法的研究与实现 4
3.1避障算法的基本原理 4
3.2现有避障算法的分析与比较 4
3.3基于传感器数据的避障策略 4
3.4一种改进的避障算法及其实现 5
4路径规划与避障算法的结合应用 5
4.1路径规划与避障的整合方法 6
4.2仿真环境下的算法测试与分析 6
4.3实际工业环境中的算法应用案例 6
4.4算法性能评估与优化建议 7
5结论 7
参考文献 9
致谢 10
摘 要
本研究针对工业机器人路径规划与避障算法进行了深入探讨。随着工业自动化水平的不断提升，工业机器人在现代生产线上的应用愈发广泛，其路径规划与避障能力直接关系到生产效率和安全性。本研究旨在通过优化算法，提高机器人在复杂环境中的自主导航能力。研究方法上，我们结合了传统路径规划算法与现代机器学习方法，提出了一种新型的混合算法。该算法首先通过A*算法进行全局路径规划，再利用强化学习对局部路径进行实时调整，以实现动态避障。实验结果表明，新算法在复杂环境中能够显著提高机器人的避障效率和路径规划的准确性，同时减少了机器人的运动时间和能耗。
关键词：路径规划与避障 工业机器人 混合算法
Abstract
This study deeply discusses the path planning and obstacle avoidance algorithm of industrial robots. With the continuous improvement of industrial automation level, the application of industrial robots in modern production line is more and more extensive, and its path planning and obstacle avoidance ability are directly related to production efficiency and safety. This study aims to improve the autonomous navigation capability of robots in complex environments by optimizing the algorithm. In ologically, we combine traditional path planning algorithm with modern machine learning method to propose a new hybrid algorithm. The algorithm first conducts global path planning through the A * algorithm, and then uses reinforcement learning to adjust the local path in real time to realize dynamic obstacle avoidance. The experimental results show that the new algorithm can significantly improve the accuracy of obstacle avoidance efficiency and path planning in a complex environment, while reducing the movement time and energy consumption of the robot.
Keyword:Path planning and obstacle avoidance industrial robot hybrid algorithm
目 录
1绪论 1
1.1研究背景与意义 1
1.2研究现状 1
1.3研究方法与思路 1
2工业机器人路径规划基础 2
2.1工业机器人概述 2
2.2路径规划的基本概念 2
2.3常见的路径规划算法介绍 3
2.4路径规划的评价指标 3
3避障算法的研究与实现 4
3.1避障算法的基本原理 4
3.2现有避障算法的分析与比较 4
3.3基于传感器数据的避障策略 4
3.4一种改进的避障算法及其实现 5
4路径规划与避障算法的结合应用 5
4.1路径规划与避障的整合方法 6
4.2仿真环境下的算法测试与分析 6
4.3实际工业环境中的算法应用案例 6
4.4算法性能评估与优化建议 7
5结论 7
参考文献 9
致谢 10
