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基于遗传算法的移动机器人路径规划研究

作　者: 王坤
导　师: 杨名利
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 遗传算法 基于案例推理 路径规划 移动机器人
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


机器人正逐渐地走进我们，并将深远的影响人们的生活。其中，路径规划技术是移动机器人完成任务的关键技术，复杂的环境和人们的期望对该技术提出了更高的要求。智能优化算法在路径规划中的应用有其独特的优势，更能适应多变的环境，更像人一样进行决策。遗传算法对于所解的优化问题没有太多限制，可以灵活的处理问题，善于解决复杂问题和非线性问题，具有良好的隐含并行性和全局搜索能力。在移动机器人路径规划中得到了广泛的重视，并取得了一系列的成果。但是遗传算法往往出现早熟和收敛耗时较长的缺点。本文将应用基于案例推理方法对遗传算法进行优化，尝试在动态环境中应用，主要研究内容如下所示。基于案例推理方法储存了过去大量的案例，拥有很多经验，能够为遗传算法提供与当前问题相似的案例，改善初始群体，加速收敛过程。在进化过程中，基于案例推理方法对其进行保优操作，避免最优解的流失，促进收敛到全局最优解。在动态环境中，通过周期的注入与环境匹配的案例，诱导遗传算法进行有偏重的搜索，达到最优解，避免过早收敛。迅速的适应环境变化，快速寻找到可行路径。进化的过程也是案例修正的过程，将得到的最优解再储存到案例库中，从而更新案例库并指导今后问题的解决。受多级决策问题的启发，引入对搜索所得个体的再次优化策略，消除了一些因环境建模和个体编码造成的限制。在简单和复杂的静态环境中，对遗传算法和基于案例推理与遗传算法融合的方法进行了仿真比较，该融合算法表现出了优越性，加快了收敛速度，有效地避免了早熟。运用融合算法在动态环境中进行路径规划的尝试，取得了不错的效果。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第1章 绪论  9-21
  1.1 研究课题的背景及意义  9
  1.2 国内外移动机器人发展概况  9-11
  1.3 移动机器人路径规划介绍  11-15
    1.3.1 移动机器人路径规划分类  12
    1.3.2 移动机器人路径规划典型方法介绍  12-15
    1.3.3 移动机器人路径规划发展趋势  15
  1.4 环境创建类型  15-18
  1.5 遗传算法在路径规划中的研究进展  18-19
  1.6 主要研究内容  19-21
第2章 遗传算法的分析与基于案例推理理论  21-36
  2.1 遗传算法的描述  21
  2.2 遗传算法的基本原理  21-29
    2.2.1 遗传算法的基本步骤  21-22
    2.2.2 个体编码  22-23
    2.2.3 初始种群设定  23
    2.2.4 适应值函数  23-24
    2.2.5 选择算子  24-26
    2.2.6 交叉算子  26-27
    2.2.7 变异算子  27-29
    2.2.8 终止条件  29
  2.3 基于案例推理基本理论  29-35
    2.3.1 概述  29-30
    2.3.2 案例的表示和索引  30-31
    2.3.3 案例的检索  31-32
    2.3.4 相似性计算  32-33
    2.3.5 案例的复用和修正  33
    2.3.6 案例的存储  33-34
    2.3.7 案例的学习和维护  34-35
    2.3.8 两种算法的融合  35
  2.4 本章小结  35-36
第3章 遗传算法的优化设计  36-45
  3.1 环境的设定  36-37
  3.2 遗传算法的设定  37-41
    3.2.1 个体的编码  37
    3.2.2 群体的设定  37-38
    3.2.3 适应值函数的设定  38
    3.2.4 选择算子  38-40
    3.2.5 交叉算子  40
    3.2.6 变异算子  40-41
  3.3 所得个体的再优化  41-42
  3.4 基于案例推理的设定  42-44
    3.4.1 案例的表示  42
    3.4.2 案例的索引与检索  42-44
    3.4.3 案例库的修正与维护  44
  3.5 本章小结  44-45
第4章 基于遗传算法的移动机器人路径规划仿真结果分析  45-57
  4.1 简单的静态环境中的仿真研究  45-47
  4.2 复杂的静态环境中的仿真研究  47-51
  4.3 动态环境中的仿真研究  51-55
  4.4 融合算法与 CBR 算法的关系  55-56
  4.5 本章小结  56-57
结论  57-59
参考文献  59-64
致谢  64

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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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