基于蚂蚁自动分流的机器人路径规划新算法研究

论文摘要

移动机器人路径规划问题是机器人研究中的关键技术,一直以来是国内外学者们热衷的课题。然而,传统的路径规划方法都存在各自的缺陷,寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。本文首先依据真实蚂蚁具有自动分流功能这一本性,提出了一种机器人路径规划全新蚂蚁算法。该方法首先用栅格法对机器人运动环境进行建模,在此基础上,两组蚂蚁进行相向觅食,当某节点被多只蚂蚁选择时,则自动分流,并且采用了目标导引启发函数,从而扩大了搜索范围,增强了搜索的多样性,有利于获得最优解和加快收敛。随后本文提出了一种基于自动分流蚂蚁算法的机器人路径滚动规划方法。该方法首先将目标点映射在机器人视野域内侧边界附近,规划出机器人局部最优路径,机器人根据此局部路径前进一步。机器人每前进一步就重复这一过程,最终机器人可沿一条全局优化的路径安全的到达终点。接着针对自由链接图建模方法的不足,本文又研究了粒子群算法与自动分流蚂蚁算法融合的机器人路径规划算法。该方法首先用自由链接图建立机器人运动空间模型,在此基础上利用自动分流蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用粒子群算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径。文章最后针对栅格法建模的不足,研究了遗传算法与自动分流蚂蚁算法融合的机器人路径规划算法。该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用自动分流蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用遗传算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径。仿真结果表明,本文研究的算法都能有效的规划出机器人路径,效果十分令人满意。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.1.1 研究背景及意义
• 1.1.2 机器人路径规划国内外研究现状
• 1.1.3 本文的主要研究内容
• 1.1.4 本文主要解决的问题
• 1.1.5 本文的主要创新点
• 1.2 论文的组织结构
• 第二章 机器人路规划研究方法概述
• 2.1 基于蚂蚁算法的机器人路径规划
• 2.2 基于遗传算法的机器人路径规划
• 2.3 基于粒子群算法的机器人路径规划
• 2.4 其他机器人路径规划算法
• 2.5 常用的建模方法
• 2.5.1 栅格法
• 2.5.2 自由空间法
• 2.6 机器人路径规划技术的展望
• 2.7 本章小结
• 第三章 基于蚂蚁自动分流的机器人路径规划新算法
• 3.1 基于蚂蚁自动分流的规划算法基本思想
• 3.2 环境建模及其相关定义
• 3.2.1 环境建模
• 3.2.2 相关定义
• 3.3 基于蚂蚁自动分流的规划算法具体步骤
• 3.4 试验仿真
• 3.5 与其他算法的比较
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于蚂蚁自动分流的机器人滚动规划算法
• 4.1 滚动规划的基本原理
• 4.2 环境描述
• 4.3 算法的总体思路及相关定义
• 4.4 机器人与动态障碍物相碰的预测与避碰策略
• 4.5 算法步骤
• 4.6 局部子目标的确定
• 4.7 安全性分析
• 4.8 仿真实验结果
• 4.9 本章小结
• 第五章 自动分流蚂蚁粒子群融合的机器人路径规划
• 5.1 融合算法的提出
• 5.2 基本粒子群算法简介
• 5.3 环境描述
• 5.4 自动分流蚂蚁粒子群融合新算法
• 5.4.1 算法总体思路及其相关定义
• 5.4.2 算法步骤
• 5.5 仿真实验
• 5.6 本章小结
• 第六章 基于自动分流蚂蚁遗传算法机器人路径规划
• 6.1 自动分流蚂蚁遗传融合新算法
• 6.1.1 算法总体思路及其相关定义
• 6.1.2 算法具体步骤
• 6.2 仿真实验
• 6.3 算法比较
• 6.4 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 论文的主要工作和创新点
• 7.2 研究工作的展望
• 致谢
• 攻读硕士期间科研情况
• 参考文献