基于學(xué)習(xí)分類(lèi)器的多機(jī)器人路徑規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著機(jī)器人技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，在研究和應(yīng)用雙重需求的推動(dòng)下，多機(jī)器人系統(tǒng)的研究已逐漸成為熱門(mén)領(lǐng)域。在一些面向任務(wù)的應(yīng)用中，合理的體系結(jié)構(gòu)和高效的導(dǎo)航技術(shù)是多機(jī)器人系統(tǒng)迅速發(fā)展的要求，也是多機(jī)器人導(dǎo)航的核心關(guān)鍵技術(shù)。本文主要研究了以學(xué)習(xí)分類(lèi)器為核心算法的多機(jī)器人在狹隘環(huán)境的路徑規(guī)劃和以路徑規(guī)劃為目標(biāo)的多機(jī)器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、行為控制等關(guān)鍵技術(shù)。目的在于探索多機(jī)器人在狹隘特殊環(huán)境下進(jìn)行路徑規(guī)劃的有效方法，構(gòu)建適合多機(jī)器人系統(tǒng)路

2、徑規(guī)劃的體系結(jié)構(gòu)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法、行為控制等關(guān)鍵技術(shù)，從而提高多機(jī)器人系統(tǒng)路徑規(guī)劃水平，最終高效實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人系統(tǒng)在未知復(fù)雜、特殊、狹隘環(huán)境下的路徑規(guī)劃。
　　 本文所做的主要研究工作如下：
　　 (1)合理的機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)是完成多機(jī)器人路徑規(guī)劃至關(guān)重要的基礎(chǔ)，本文在對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上，融合了學(xué)習(xí)分類(lèi)器系統(tǒng)算法與勢(shì)場(chǎng)柵格法技術(shù)，提出了基于學(xué)習(xí)分類(lèi)器的多機(jī)器人路徑規(guī)劃控制體系結(jié)構(gòu)；實(shí)現(xiàn)了多機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)基本功能模

3、塊的靈活組合，使得功能和知識(shí)都具有良好的擴(kuò)展性。
　　 (2)機(jī)器人路徑規(guī)劃離不開(kāi)環(huán)境信息，如何通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)獲得及時(shí)準(zhǔn)確的環(huán)境信息是尤為重要的。因此將梯度下降法映射到學(xué)習(xí)分類(lèi)器，融合支持向量機(jī)算法與學(xué)習(xí)分類(lèi)器系統(tǒng)，提出了基于梯度策略的學(xué)習(xí)分類(lèi)器在多機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用方法。
　　 (3)行為控制是機(jī)器人自主導(dǎo)航過(guò)程中最主要的功能之一，本文在融合學(xué)習(xí)分類(lèi)器系統(tǒng)與人工勢(shì)場(chǎng)算法的基礎(chǔ)上，嘗試研究了機(jī)器人在未知狹隘環(huán)境中的四種

4、覆蓋策略，提出了基于多學(xué)習(xí)分類(lèi)器和人工勢(shì)場(chǎng)法的多機(jī)器人行為控制策略。
　　 (4)提出了基于學(xué)習(xí)分類(lèi)器的多機(jī)器人在狹隘環(huán)境中的避碰規(guī)劃，在理論上推導(dǎo)并證明了信用分配算法的收斂性，為本文提出的路徑規(guī)劃算法的收斂提供了理論保證。
　　 (5)提出了基于精度的學(xué)習(xí)分類(lèi)器在有易燃、易爆、易碎等障礙物的危險(xiǎn)狹隘環(huán)境中的多機(jī)器人避碰規(guī)劃，精確地解決了多機(jī)器人在特殊狹隘環(huán)境下的路徑規(guī)劃和避碰問(wèn)題。
　　 (6)本文在最后一章對(duì)