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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。
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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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