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移动机器人路径规划研究

作　者: 白金柯
导　师: 陈立家
学　校: 河南大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 路径规划全局路径规划局部路径规划蚁群算法可视点绕行算法子目标算法
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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引　用: 1次
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内容摘要

移动机器人路径规划是机器人研究领域中的重要内容。本文基于研究课题实际需要,针对机器人在静态环境下的路径规划问题和机器人动态未知环境下的路径规划问题进行了深入探索。最终的解决方案在全局已知的环境下路径规划中使用蚁群算法并针对初期信息素缺乏进行改进,在动态未知环境路径规划提出了一个新的局部路径规划方法。针对传统路径算法中存在的问题对已知和未知环境下路径规划均进行了改进和创新,并进行了仿真实验;试验结果证明新算法在可靠性和有效性方面表现良好。本文的主要内容如下:一、针对全局路径规划中蚁群算法在路径规划中存在的搜索时间长、易陷于停滞早熟等缺陷,提出了一种随机扩展蚁群算法。通过初始化信息素,用绕行法给出一条可行路径,作为蚁群算法初始信息素分布,缩小了算法的搜索范围,提高了搜索速度。同时在蚁群算法中引入随机扩展因子,提高生成路径多样性和全局寻优能力。仿真结果表明,该蚁群算法在路径规划的求解中,收敛速度和全局寻优能力均得到较大的提高。二、针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法。该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划。针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环及极小值问题。本文方法用于凸形障碍物,凹形障碍物共存的动态环境,仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-20
  1.1 移动机器人路径规划概述  8-9
  1.2 移动机器人路径规划的研究现状  9-12
    1.2.1 全局路径规划算法概述  9-10
    1.2.2 局部路径规划算法概述  10-12
  1.3 移动机器人路径规划技术的展望  12-13
  1.4 课题研究的意义  13-14
  1.5 本论文的主要研究工作  14-16
  参考文献  16-20
第二章移动机器人路径规划的数学分析  20-26
  2.1 非完整系统  20-21
  2.2 移动机器人系统模型  21-23
  2.3 单纯行法  23
  2.4 SQP 法介绍  23-24
  2.5 本章小结  24-25
  参考文献  25-26
第三章基于随机扩展蚁群算法的机器人路径规划  26-48
  3.1 引言  26-27
  3.2 问题描述与环境建模  27
  3.3 蚁群算法的描述  27-33
    3.3.1 蚁群算法的基本原理  27-29
    3.3.2 蚁群算法的数学模型分析  29-31
    3.3.3 基本蚁群算法的系统学特征  31-33
  3.4 基本蚁群算法中参数的设置  33-38
    3.4.1 参数定义  33-34
    3.4.2 参数对算法性能的影响分析  34-38
  3.5 基于改进蚁群算法的路径规划  38-45
    3.5.1 信息素的构建  38-39
    3.5.2 搜索初始路径  39-41
    3.5.3 路径节点的选择  41-42
    3.5.4 信息素的更新规则  42-43
    3.5.5 仿真实验  43-45
  3.6 本章小结  45-46
  参考文献  46-48
第四章动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法  48-62
  4.1 动态环境路径规划简介  48-49
  4.2 环境描述与定义  49
  4.3 滚动窗口与子目标的路径规划  49-53
    4.3.1 滚动窗口路径规划  49-50
    4.3.2 滚动窗口虚拟子目标的设置  50-53
  4.4 动态环境下的场景预测分析  53-54
  4.5 基于滚动窗口的动态路径规划步骤  54-55
  4.6 仿真实验与分析  55-58
  4.7 结束语  58-59
  参考文献  59-62
结束语  62-64
攻读硕士学位期间主要科研成果  64-66
致谢  66-67

移动机器人路径规划研究

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