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基于生物智能的移动机器人路径规划研究

作 者: 鄢小虎
导 师: 柳长安
学 校: 华北电力大学(北京)
专 业: 计算机应用技术
关键词: 移动机器人 路径规划 改进遗传算法 狼群算法
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 41次
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内容摘要


本文研究了基于生物智能的移动机器人路径规划方法。首先,介绍了三种常用的路径规划方法。其次,研究了基于改进遗传算法的移动机器人动态路径规划方法。改进遗传算法用爬山法搜索更优的个体来替代变异个体,避免搜寻陷入局部最优;用粒子群的更新机制对每一代群体进行更新,提高算法的收敛速度。再次,提出了狼群算法,算法中狼群首先派出少数人工狼在猎物的活动范围内游猎,当游猎人工狼发现猎物时,通过嚎叫召来同伴对猎物进行围攻,然后狼群按先强后弱的分配原则更新群体。最后将狼群算法应用于移动机器人路径规划中,实验结果证明了该方法进行路径规划的可行性和有效性。

全文目录


摘要  3
ABSTRACT  3-6
第一章 引言  6-12
  1.1 课题的研究背景  6
  1.2 课题的研究现状  6-9
    1.2.1 移动机器人的研究现状  6-8
    1.2.2 移动机器人路径规划的研究现状  8-9
  1.3 课题的研究目的和意义  9-10
  1.4 本文的研究内容及组织结构  10-12
第二章 移动机器人路径规划的常用方法  12-17
  2.1 引言  12
  2.2 可视图法  12-13
  2.3 栅格法  13-15
  2.4 人工势场法  15-16
  2.5 本章小结  16-17
第三章 基于改进遗传算法的动态路径规划  17-29
  3.1 引言  17
  3.2 遗传算法及其改进  17-22
    3.2.1 标准的遗传算法  17-20
    3.2.2 爬山法改进变异操作  20
    3.2.3 粒子群算法更新群体  20-22
  3.3 基于改进遗传算法的动态路径规划  22-26
    3.3.1 改进可视图法的全局路径规划  22-23
    3.3.2 路径的个体编码  23
    3.3.3 遗传算法中的适应度函数  23-24
    3.3.4 基于改进遗传算法的动态路径规划算法步骤  24-26
  3.4 仿真实验结果及分析  26-28
  3.5 本章小结  28-29
第四章 狼群算法及其在路径规划中的应用  29-40
  4.1 引言  29
  4.2 狼群算法  29-32
    4.2.1 人工狼游猎行为  30
    4.2.2 人工狼的围攻行为  30-31
    4.2.3 狼群分配原则  31-32
  4.3 狼群算法性能分析  32-35
  4.4 基于狼群算法的移动机器人路径规划  35-39
    4.4.1 建立环境模型  35-36
    4.4.2 基于狼群算法的移动机器人路径规划算法步骤  36-37
    4.4.3 仿真实验及分析  37-39
  4.5 本章小结  39-40
第五章 总结与展望  40-42
参考文献  42-46
致谢  46-47
在学期间发表论文和参加科研情况  47

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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