移动机器人路径规划技术研究

论文摘要

移动机器人在工业、军事、医疗、娱乐等领域显示出极大优越性,已受到高度关注。路径规划作为移动机器人研究领域的重要组成部分,一直是其研究热点,即依据特定的指标,为机器人在其作业环境中搜索出一条从起始位置到终点位置的最优（或者近似最优）无碰撞路径。在二维静态环境下,为降低敌方勘察的成功率,减少机器人侦察作业的危险性,本论文建立了虚拟半包围障碍模型（VSS,Virtual Semi-Siege）,系统研究了地面侦察型移动机器人进入观测区域角度的问题。仿真结果表明,此模型的建立可使移动机器人以人为拟定的角度进入观测区域,从而提高移动机器人作业的安全性。随后,基于D*算法和波阵面规划器的理论基础,提出了波阵面D*算法,简称WFD*（Wave-Front D* Algorithm）算法,解决了动态环境中移动机器人的路径规划问题。仿真表明,无论是对于全局路径规划还是局部路径重规划,该算法都能够迅速为机器人计算出一条最优路径。与传统的D*算法相比,它在保证全局最优性的同时具有更好的实时性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 机器人定义及应用价值
• 1.2 机器人发展简史
• 1.3 移动机器人的关键技术
• 1.4 论文工作安排
• 第2章 移动机器人路径规划技术
• 2.1 环境表示
• 2.2 路径规划算法
• 2.2.1 Dijkstra 路径规划算法
• 2.2.2 A*算法
• 2.2.3 D*路径规划算法
• 2.2.4 波阵面传播法
• 2.3 小结
• 第3章 机器人路径规划器设计
• 3.1 路径规划器模块设计
• 3.1.1 输入输出模块
• 3.1.2 威胁数据加载
• 3.1.3 数字地图预处理
• 3.1.4 威胁变更信息处理
• 3.1.5 路径规划算法功能模块
• 3.2 环境建模
• 3.3 路径规划器设计
• 3.3.1 基于改进A*算法的路径规划器设计
• 3.3.2 基于WFD*算法的路径规划器设计
• 3.3.3 相关通用化处理模型设计
• 3.4 小结
• 第4章 路径规划器数字仿真
• 4.1 改进的A*路径规划器数字仿真
• 4.1.1 软件设计信息
• 4.1.2 数字仿真结果及分析
• 4.1.3 改进的 A*路径规划技术研究结论 （Conclusion）
• 4.2 WFD*路径规划器数字仿真
• 4.2.1 软件设计信息
• 4.2.2 数字仿真结果及分析
• 4.2.3 WFD*路径规划器研究结论 （Conclusion）
• 4.3 小结
• 第5章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的研究成果