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文檔簡介
1、基于環(huán)境地圖的機(jī)器人全局路徑規(guī)劃是在環(huán)境已知的條件下,通過一定的算法規(guī)劃出符合機(jī)器人運(yùn)動條件的較優(yōu)路徑的過程。相比基于傳感器的局部路徑規(guī)劃,基于環(huán)境地圖的全局路徑規(guī)劃可以有效的減少路徑規(guī)劃時間,減小機(jī)器人的轉(zhuǎn)彎半徑及路徑長度,從而降低機(jī)器人能耗。論文融合人工勢場法和蟻群算法,提出了一種具有自主學(xué)習(xí)能力的智能路徑規(guī)劃算法。論文主要工作內(nèi)容包括四個部分。
(1)對環(huán)境地圖的柵格建模。首先建立基于機(jī)器人尺寸和環(huán)境地圖大小的柵格粒
2、度計(jì)算方法;然后根據(jù)障礙物間的位置信息,對柵格模型進(jìn)行膨脹運(yùn)算,數(shù)學(xué)分析及仿真實(shí)驗(yàn)表明柵格模型可有效減小路徑規(guī)劃的運(yùn)算量;最后,對所建立的柵格進(jìn)行標(biāo)定及存儲。
(2)建立改進(jìn)的人工勢場。首先從引力場、合力方向、強(qiáng)制跳出死循環(huán)等三個方面對人工勢場算法進(jìn)行改進(jìn):第一以當(dāng)前位置到目標(biāo)點(diǎn)距離的倒數(shù)作為引力場的大小;第二,將合力方向由360°離散為8個方向,以簡化運(yùn)算量,第三路徑規(guī)劃陷入死循環(huán)時,添加垂直于合力方向的附加力,強(qiáng)制跳出
3、死循環(huán)。然后基于改進(jìn)的人工勢場算法,求取每個柵格的合力大小和方向,并存儲。最后通過對比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證改進(jìn)人工勢場算法路徑規(guī)劃的正確性。
(3)基于改進(jìn)蟻群算法的路徑規(guī)劃。將整個規(guī)劃過程分為兩個階段,第一個階段,在路徑規(guī)劃初期以改進(jìn)人工勢場算法獲得的合力場方向作為啟發(fā)因子,使得螞蟻在人工勢場的作用下,有傾向性的移動;第二個階段,當(dāng)蟻群算法收斂于較優(yōu)路徑時,消除啟發(fā)因子的作用,使得蟻群轉(zhuǎn)移完全依據(jù)信息素的更新,克服了螞蟻的惰性,強(qiáng)
4、制蟻群探索新的更優(yōu)路徑。通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,確定最優(yōu)效果下的算法參數(shù),并制定四項(xiàng)評價指標(biāo)即最佳性能指標(biāo)、時間性能指標(biāo)、魯棒性能指標(biāo)和綜合評價指標(biāo),以評價路徑的質(zhì)量高低;最后通過實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證算法的有效性。
(4)移動機(jī)器人運(yùn)行實(shí)驗(yàn)與分析。搭建了基于旅行家二號輪式移動機(jī)器人的實(shí)驗(yàn)平臺,開發(fā)了相應(yīng)的算法程序。首先對實(shí)驗(yàn)平臺運(yùn)動建模,獲得實(shí)驗(yàn)平臺的控制方程;然后在多組環(huán)境下,依據(jù)所提出的方法及算法,進(jìn)行機(jī)器人路徑規(guī)劃和追蹤,并以
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