自動化導(dǎo)引物流車（Automated Guided Vehicle,簡稱AGV）已經(jīng)成為當(dāng)今工業(yè)生產(chǎn)、自動化倉儲、港口運輸系統(tǒng)中的重要工具之一,路徑規(guī)劃問題是研究AGV系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,即在已知環(huán)境信息地圖中規(guī)劃出一條繞過障礙物到達(dá)目標(biāo)位置的最短路徑。本文從碰撞概率最低和距離最短兩個方面研究問題,提出了一種結(jié)合改進(jìn)Dijkstra算法和改進(jìn)遺傳算法的路徑規(guī)劃算法,并搭建了AGV平臺驗證算法有效性。論文主要研究內(nèi)容如下:（1）針對傳統(tǒng)柵格地圖構(gòu)建過程只包含障礙物信息的不足,提出了一種融合AGV碰撞概率的改進(jìn)柵格地圖構(gòu)建方法。通過分析兩輪差速驅(qū)動AGV的尺寸和運動狀態(tài),設(shè)計了一種全局柵格碰撞概率的計算方法,并融入到傳統(tǒng)的柵格地圖中。（2）針對傳統(tǒng)Dijkstra算法效率低下的缺點,提出了一種跨層搜索Dijkstra算法。設(shè)計了一種跨越k階鄰接?xùn)鸥竦乃阉鞣椒?在大范圍的自由柵格區(qū)域采用跨層搜索方式,在靠近障礙物邊緣區(qū)域采用逐層搜索方式,同時應(yīng)用預(yù)處理方法進(jìn)一步提高了計算效率。最后通過仿真驗證了本文改進(jìn)Dijkstra算法最多提升了41%的效率。（3）針對路徑安全和路徑最短問題,提出了一種基... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：99 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 課題研究背景
        1.1.2 課題研究意義
    1.2 路徑規(guī)劃算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 非智能路徑規(guī)劃算法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 智能路徑規(guī)劃算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于安全的路徑規(guī)劃算法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要章節(jié)及內(nèi)容安排
第二章 融合碰撞概率導(dǎo)航地圖的構(gòu)建
    2.1 傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖
        2.1.1 拓?fù)涞貓D
        2.1.2 特征地圖
        2.1.3 柵格地圖
    2.2 融合碰撞概率的改進(jìn)柵格地圖
        2.2.1 兩輪差速驅(qū)動AGV的運動建模分析
        2.2.2 碰撞概率定義
        2.2.3 改進(jìn)的碰撞概率柵格地圖
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)遺傳算法的安全路徑規(guī)劃
    3.1 跨層搜索Dijkstra算法求解基準(zhǔn)路徑
        3.1.1 傳統(tǒng)Dijkstra算法
        3.1.2 改進(jìn)的跨層搜索Dijkstra算法
        3.1.3 改進(jìn)Dijkstra算法的仿真對比分析
    3.2 改進(jìn)遺傳算法偏移優(yōu)化安全路徑
        3.2.1 遺傳算法的基本理論
        3.2.2 染色體編碼設(shè)計
        3.2.3 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計
        3.2.4 選擇、交叉與變異
    3.3 仿真驗證及算法對比
        3.3.1 MATLAB仿真分析
        3.3.2 路徑規(guī)劃算法對比
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于ROS的 AGV路徑規(guī)劃平臺搭建
    4.1 ROS機(jī)器人操作系統(tǒng)
        4.1.1 ROS平臺簡介
        4.1.2 ROS軟件框架
        4.1.3 ROS分布式運行框架與通訊方式
    4.2 AGV平臺硬件系統(tǒng)設(shè)計
        4.2.1 AGV平臺硬件架構(gòu)設(shè)計
        4.2.2 核心處理器
        4.2.3 底層驅(qū)動控制板
        4.2.4 驅(qū)動電機(jī)
        4.2.5 激光雷達(dá)傳感器
        4.2.6 AGV平臺硬件搭建
    4.3 基于ROS的 AGV平臺模型及軟件架構(gòu)設(shè)計
        4.3.1 基于ROS的 AGV平臺模型及軟件架構(gòu)
        4.3.2 傳感器數(shù)據(jù)采集與處理
        4.3.3 SLAM地圖構(gòu)建與定位
        4.3.4 路徑規(guī)劃與AGV運動控制
    4.4 本章小結(jié)
第五章 改進(jìn)遺傳路徑規(guī)劃算法的AGV平臺驗證
    5.1 模擬工廠環(huán)境實驗
        5.1.1 模擬工廠環(huán)境建模
        5.1.2 模擬工廠AGV路徑規(guī)劃
    5.2 模擬曲折路徑實驗
        5.2.1 模擬曲折路徑環(huán)境建模
        5.2.2 模擬AGV曲折路徑規(guī)劃
    5.3 實際環(huán)境實驗
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]求解機(jī)器人路徑規(guī)劃的改進(jìn)螢火蟲優(yōu)化算法[J]. 湯雅連,楊期江.  東莞理工學(xué)院學(xué)報. 2019(05)
[2]基于模擬退火蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法[J]. 袁佳泉,李勝,吳益飛,郭健.  計算機(jī)仿真. 2019(10)
[3]兩輪差速的服務(wù)機(jī)器人底盤驅(qū)動系統(tǒng)設(shè)計[J]. 陳秋霞,范燁,倪麗慧.  單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(04)
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[6]智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J]. 周濟(jì).  中國機(jī)械工程. 2015(17)
[7]基于改進(jìn)遺傳算法的狹窄空間路徑規(guī)劃[J]. 盧月品,趙陽,孟躍強(qiáng),劉佳.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2015(02)
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[10]基于自適應(yīng)混沌遺傳算法的路徑規(guī)劃[J]. 胡喜玲,李洪波,胡俊.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(09)

碩士論文
[1]基于激光雷達(dá)的同時定位與建圖方法研究[D]. 李鑫.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[2]基于遺傳算法的C煙廠AGV路徑規(guī)劃研究[D]. 宋光兵.昆明理工大學(xué) 2015
[3]兩輪差速驅(qū)動移動機(jī)器人運動模型研究[D]. 馬勤勇.重慶大學(xué) 2013



本文編號：3170080