移动机器人路径规划研究

论文摘要

机器人学是近40多年来迅速发展起来的综合性学科,它综合了机械学、电子学、计算机科学、自动控制工程、人工智能、仿生学等多个学科的最新研究成果,代表了机电一体化的最高成就,是当今世界科学技术发展最活跃的领域之一。移动机器人最优路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题,就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。移动机器人路径规划技术是机器人应用中的一项重要技术,许多学者在这方面做了大量的工作,但也遗留了一些问题。本文针对移动机器人路径规划问题进行了广泛的研究,在对传统方法进行改进的同时,提出了新的思想和视角。具体工作如下：首先,对智能优化方法进行了研究,尤其对蚁群算法进行了认真的研究和讨论,针对蚁群算法中信息素和启发函数之间的矛盾进行了分析,并针对蚁群算法中对启发函数依赖过大的问题,改造了启发函数。其次,本文认真分析了传统栅格法中所存在的安全性和最优性不能兼顾的固有缺陷,并首次提出了基于正六边形栅格的栅格法,有效地解决了这一问题。最后,本文对人工势场法进行了研究。该方法在移动机器人路径规划技术中应用广泛,但一些固有缺陷却难以克服,如在面对障碍物时会发生严重的抖振。本文改进了传统的人工势场法,有效地解决了该问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 智能优化算法介绍
• 1.2.1 遗传算法
• 1.2.2 模拟退化算法
• 1.2.3 蚁群算法
• 1.2.4 禁忌搜索
• 1.3 移动机器人路径规划方法概述
• 1.3.1 全局路径规划方法
• 1.3.2 局部路径规划方法
• 1.3.3 混合方法
• 1.4 论文组织结构
• 第2章 蚁群算法在路径规划中的应用
• 2.1 蚁群算法的基本原理
• 2.1.1 蚁群行为的描述
• 2.1.2 蚁群算法的机制原理
• 2.2 蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用
• 2.2.1 蚁群算法在移动机器人路径规划中的数学模型
• 2.2.2 蚁群算法在移动机器人路径规划中的具体实现
• 2.3 参数确定仿真结果
• 2.3.1 算法分析改进与参数确定
• 2.3.2 仿真实例
• 2.4 本章小结
• 第3章 正六边形栅格划分在移动机器人路径规划中的应用
• 3.1 传统栅格法的缺陷分析
• 3.2 正六边形栅格的提出与应用
• 3.3 正六边形栅格的编码分析与其在路径规划中的应用
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于速度保持法的人工势场法
• 4.1 传统人工势场法的数学描述和固有缺陷分析
• 4.2 人工势场法的改进
• 4.3 基于速度保持法的人工势场法的基本实现
• 4.4 仿真结果与结果分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢