機(jī)器人自主移動(dòng)的研究.pdf

1、機(jī)器人自主移動(dòng)的研究是機(jī)器人領(lǐng)域中十分重要的一個(gè)分支。在機(jī)器人自主移動(dòng)的各項(xiàng)研究中，路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制是最基本、最重要的內(nèi)容。如何建立環(huán)境模型實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)環(huán)境的理解;如何在已有的環(huán)境模型中規(guī)劃出最優(yōu)的無(wú)碰路徑;如何控制機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的路徑或軌跡的跟蹤，這些問(wèn)題成了關(guān)鍵點(diǎn)。基于此，本文的研究分為兩個(gè)層次，首先是移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃層次，其次是移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制層次。
　　 在路徑規(guī)劃層次中，本文基于智能算法中的蟻群

2、算法，著重闡述了蟻群算法的基本原理、數(shù)學(xué)模型及蟻群算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用方法，并對(duì)其進(jìn)行仿真予以實(shí)現(xiàn)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)蟻群算法參數(shù)的選擇對(duì)算法性能影響很大，進(jìn)而構(gòu)建了基于蟻群算法的解決Oliver30cities實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，以多次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)確定了蟻群算法重要參數(shù)的取值范圍。并基于此范圍，設(shè)計(jì)了應(yīng)用微粒群算法對(duì)蟻群算法的參數(shù)進(jìn)行組合優(yōu)化方案，最終確定了基于機(jī)器人路徑規(guī)劃的蟻群算法參數(shù)取值的最優(yōu)組合，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)參數(shù)改進(jìn)前后的規(guī)劃性

3、能進(jìn)行對(duì)比。
　　 在運(yùn)動(dòng)控制層次中，首先闡述了基于PID控制法的機(jī)器人路徑跟蹤，并對(duì)上一層次規(guī)劃出來(lái)的路徑進(jìn)行跟蹤，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了其跟蹤效果;其次基于李雅普諾夫函數(shù)設(shè)計(jì)了速度跟蹤控制律，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的軌跡跟蹤，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法的正確性。
　　 到目前為止，機(jī)器人自主移動(dòng)中的路徑規(guī)劃和路徑及軌跡跟蹤問(wèn)題已經(jīng)有了一定的理論及實(shí)踐基礎(chǔ)，但仍是眾多學(xué)者研究的重點(diǎn)及難點(diǎn)。蟻群算法等智能化方法引入到機(jī)器人路徑規(guī)劃及軌