基于ARM平臺的移動機器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、機器人路徑規(guī)劃屬于智能機器人研究的核心內(nèi)容，它起始于20世紀70年代，迄今為止，已有大量的研究成果報道。人工智能路徑規(guī)劃技術(shù)是研究基于人工智能技術(shù)的移動機器人路徑規(guī)劃問題，如群智能計算、模糊邏輯與信息融合等，它是路徑規(guī)劃技術(shù)中相對較新的進展。
　　本文分析了國內(nèi)外移動機器人的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，闡述了目前移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)研究的主要方面。包括蟻群算法的改進、仿真對比分析，基于混沌蟻群算法的移動機器人路徑規(guī)劃的實驗步驟，算法參數(shù)對性

2、能影響的實驗分析，還有算法收斂性的研究。并以ARM作為機器人的核心處理器，自主設計了移動機器人的硬件平臺，同時在該平臺上對移動機器人避障進行了研究。
　　首先，介紹了嵌入式Linux文件系統(tǒng)類型及根文件系統(tǒng)的移植，研究了Linux設備驅(qū)動程序的功能、結(jié)構(gòu)，主要討論了驅(qū)動程序的內(nèi)核機制。介紹了S3C6410MPU的定時器配置以及PWM功能的設置。
　　其次，對蟻群算法進行了深入研究。改進了傳統(tǒng)的蟻群算法，對本文算法的有效性與已

3、有算法進行了仿真對比分析，本文應用于連續(xù)域的蟻群分層搜索算法全局搜索性更優(yōu)，收斂速度更快，基于鞅過程理論證明了算法的代價函數(shù)值序列是一個下鞅過程，給出了下鞅的一個停時，證明了本文算法以概率1收斂。
　　再次，深入研究了基于蟻群算法的移動機器人路徑規(guī)劃技術(shù)，重點介紹仿真環(huán)境的建立，蟻群算法的模型、仿真效果及參數(shù)確定。對ACS加入了混沌算子改善了算法的性能，仿真對比表明，即使在復雜地圖上，混沌蟻群算法搜索精度高，收斂速度快。