移动机器人路径规划研究及仿真实现

移动机器人路径规划研究及仿真实现

论文摘要

移动机器人是一个集多种功能于一体的综合系统。移动机器人的路径规划是机器人研究领域的一个重要组成部分,也是研究热点。它的目的是要在有障碍物的环境中按照某些优化指标找到近似最优的无障碍路径。本文通过对改进的遗传算法和粒子群算法分别进行研究,找到较好的路径规划方法。首先论述了移动机器人路径规划的一般概念,特点,分类以及几种常见的路径规划方法。其次,通过对遗传算法的深入研究,提出了基于改进遗传算法的解决方案。即通过可变长度的染色体编码方式,交叉算子和变异算子的设计,染色体的平滑和优化处理以及自适应参数调整等方法对路径进行优化。解决进化过程中因陷入局部极小值而不能到达目标点的问题。然后,对标准粒子群算法进行了改进,在线性改变惯性权重的同时,建立机器人工作空间障碍物顶点模型,根据障碍物顶点信息,构造一个移动机器人从起点到目标点的无碰距离约束函数,把离散问题变为连续问题,引入罚函数将上述问题转换为无约束优化问题,并将一些无效的粒子重新初始化为有效的随机粒子,这样做有助于扩大搜索范围,防止算法陷入局部最优解,最后用改进的粒子群算法对此路径进行优化,得到全局最优路径。在仿真部分,首先讨论不同的适值参数对路径规划结果的影响。然后在三种复杂程度不同的静态环境下对两种算法进行Matlab仿真并对仿真结果进行分析。针对改进遗传算法,进行了动态路径规划仿真。实验结果证明了算法的合理性和有效性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 机器人简述
  • 1.2 机器人路径规划
  • 1.3 课题来源和研究意义
  • 1.4 主要研究内容及章节安排
  • 第2章 路径规划方法
  • 2.1 概述
  • 2.2 全局规划方法
  • 2.2.1 构型空间法
  • 2.2.2 自由空间法
  • 2.2.3 栅格法
  • 2.3 局部规划方法
  • 2.3.1 人工势场法
  • 2.3.2 动态栅格法
  • 2.3.3 基于模糊逻辑的局部路径规划
  • 2.3.4 基于神经网络的局部路径规划
  • 2.3.5 基于行为的路径规划
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 基于改进遗传算法的路径规划
  • 3.1 遗传算法简介
  • 3.2 问题描述与建模
  • 3.3 染色体编码设计
  • 3.4 遗传算子设计
  • 3.4.1 交叉算子设计
  • 3.4.2 变异算子设计
  • 3.5 染色体的改进
  • 3.5.1 染色体的平滑处理
  • 3.5.2 染色体的优化处理
  • 3.6 适值函数及选择策略
  • 3.6.1 可行路径的适值函数
  • 3.6.2 不可行路径的适值函数
  • 3.6.3 选择策略
  • 3.7 初始种群的产生
  • 第4章 基于改进粒子群算法的路径规划
  • 4.1 粒子群算法简介
  • 4.1.1 基本粒子群算法
  • 4.1.2 标准粒子群算法
  • 4.2 问题描述与建模
  • 4.3 粒子群算法的参数设置与改进
  • 4.3.1 参数设置
  • 4.3.2 算法的改进
  • 第5章 路径规划的仿真结果及分析
  • 5.1 仿真环境
  • 5.2 遗传算法参数的影响分析
  • 5.2.1 自适应参数的影响
  • 5.2.2 适值参数的影响
  • 5.3 静态环境仿真与分析
  • 5.3.1 改进遗传算法仿真
  • 5.3.2 改进粒子群算法仿真
  • 5.4 基于改进遗传算法的动态环境仿真
  • 第6章 结论
  • 参考文献
  • 致谢
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