自主移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃及軌跡跟蹤的研究.pdf

1、移動(dòng)機(jī)器人是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門綜合學(xué)科，集中了機(jī)械、電子、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制以及人工智能等多學(xué)科的最新研究成果，代表了機(jī)電一體化的最高成就。近年來(lái)，移動(dòng)機(jī)器人已經(jīng)成為自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)和人工智能等領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。和傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人相比，具有自主感知、決策和執(zhí)行功能的移動(dòng)機(jī)器人具有廣闊的應(yīng)用前景，在國(guó)防、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、搶險(xiǎn)等領(lǐng)域中都具備著人類所無(wú)法比擬的巨大優(yōu)勢(shì)，本文以自主移動(dòng)機(jī)器人為研究對(duì)象，針對(duì)它的路徑規(guī)劃及軌跡跟蹤問題，做了以下研究工

2、作： 1．簡(jiǎn)述了機(jī)器人的發(fā)展歷史和移動(dòng)機(jī)器人的特點(diǎn)，較為系統(tǒng)、全面地綜述了移動(dòng)機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)、多傳感器信息融合、定位技術(shù)、路徑規(guī)劃以及軌跡跟蹤控制等技術(shù)。 2．提出一種基于異質(zhì)傳感器信息融合的機(jī)器人自定位方法。首先，建立機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型和CCD攝像機(jī)觀測(cè)模型，利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行狀態(tài)觀測(cè)和抑制模型的隨機(jī)噪聲，并實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)機(jī)器人的自定位。然后，建立超聲波傳感器的觀測(cè)模型，借助于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將CCD攝像機(jī)獲取的自定位

3、信息與超聲波傳感器獲取的自定位信息進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)兩種傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)互補(bǔ)．仿真結(jié)果表明，通過(guò)這種異質(zhì)傳感器的信息融合后，自主移動(dòng)機(jī)器人的自定位精度得到明顯的提高。 3．針對(duì)特定的靜態(tài)環(huán)境，提出了一種改進(jìn)的十進(jìn)制可變長(zhǎng)度編碼機(jī)制，并設(shè)計(jì)出了對(duì)應(yīng)于該編碼機(jī)制的遺傳算子，將遺傳算法應(yīng)用于靜態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃，仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性．簡(jiǎn)要敘述了基本蟻群算法的原理，研究了自適應(yīng)蟻群算法在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用。 4

4、．結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于動(dòng)態(tài)環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型描述機(jī)器人工作空間的動(dòng)態(tài)環(huán)境信息，并建立起機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障與網(wǎng)絡(luò)輸出間的關(guān)系，將路徑的二維編碼簡(jiǎn)化為一維編碼，然后用粒子群優(yōu)化算法獲得最優(yōu)無(wú)碰路徑。介紹了距離信息傳播算法的基本原理，以追捕運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為目的，在動(dòng)態(tài)環(huán)境中，運(yùn)用距離信息傳播算法快速規(guī)劃出了移動(dòng)機(jī)器人的最優(yōu)路徑． 5．研究了具有量測(cè)噪聲、模型噪聲和輸入信號(hào)干擾的四輪移動(dòng)機(jī)器人軌跡跟蹤控制。