全自主機器人避障及路徑規(guī)劃研究.pdf

1、全自主機器人研究是機器人學(xué)中的一個重要分支。全自主機器人避障與路徑規(guī)劃又是機器人研究的一個重要方向。避障與路徑規(guī)劃的主要任務(wù)是在機器人所在的環(huán)境中尋求一條從己知起點到已知終點的最低代價的無碰撞路徑,而且還要求該路徑盡可能平滑并滿足一定的安全性。本文以上海廣茂達公司生產(chǎn)的AS-R機器人為研究平臺,進行了基于全自主機器人避障與路徑規(guī)劃研究。論文的主要工作和成果如下:
　　1.對傳統(tǒng)避障和路徑規(guī)劃控制方法進行了詳細的介紹,并對其各自的優(yōu)

2、缺點進行了概括,在此基礎(chǔ)上引入了基于蟻群算法的避障與路徑規(guī)劃控制方法。
　　2.詳細的介紹了蟻群算法的生物模型、算法特征、算法原理和算法模型的建立,對其運用于機器人避障及路徑規(guī)劃中的環(huán)境進行了描述,并對其算法的實現(xiàn)步驟進行了詳細闡述。
　　3.針對權(quán)值系數(shù)進行了動態(tài)確定。在一般的蟻群算法中,α和β是常數(shù),在算法執(zhí)行過程中不做改變。但在避障和路徑規(guī)劃問題中,由于螞蟻可經(jīng)過的點太多,很難確保每個點都獲得信息素,這樣將帶來一個嚴重

3、的問題,即如果獲得信息素的點越少,那么結(jié)果陷入局部解的可能性就越大。仿真實驗發(fā)現(xiàn)將設(shè)為常數(shù)后通常情況下不能找到較好的解。因此在本文設(shè)計的蟻群算法中,將隨時間變化而調(diào)整。
　　4.綜合使用當前點周圍的距離啟發(fā)式信息概率和轉(zhuǎn)移概率,產(chǎn)生由起點到終點的可行路徑。通過比例選擇,可交替使用三種概率:基于信息素軌跡的轉(zhuǎn)移概率;距離啟發(fā)式信息概率和綜合考慮上述兩種概率所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)移概率。
　　5.將蟻群算法和遺傳算法進行對比。通過大量仿真實