隨著人工智能的發(fā)展,研究人員不斷嘗試提高機器人的智能化水平。路徑規(guī)劃問題涉及環(huán)境感知、數(shù)據(jù)處理等多方面跨學科技術(shù),是移動機器人導航技術(shù)研究的重要環(huán)節(jié)之一。目前雖然提出了多種算法來解決路徑規(guī)劃問題,但仍有很多問題需要解決。因此,需要更深入對路徑規(guī)劃算法進行研究。針對傳統(tǒng)蟻群算法易出現(xiàn)搜索停滯、規(guī)劃耗時較長的問題,提出一種改進蟻群算法。通過對算法的啟發(fā)信息進行改進,加入轉(zhuǎn)向代價,減少不必要的轉(zhuǎn)折。提出一種自適應(yīng)的參數(shù)選擇策略,動態(tài)改變參數(shù)值,增強搜索的全面性。在信息素濃度上,采用全局信息素更新和信息素揮發(fā)因子智能調(diào)整策略,來加快算法收斂。最后進行matlab仿真及實驗驗證,結(jié)果顯示改進算法優(yōu)于常規(guī)蟻群算法,驗證了改進算法的可行性和有效性。其次,針對動態(tài)避障問題,將改進的蟻群算法引入到動態(tài)路徑規(guī)劃當中。首先應(yīng)用改進A*算法在環(huán)境地圖中規(guī)劃出一條全局最優(yōu)路徑。當移動機器人在前進過程中搜索到動態(tài)障礙物時,利用改進蟻群算法確立局部目標點,避障后繼續(xù)沿著全局最優(yōu)路徑移動。通過仿真證明,移動機器人可以有效的避開臨時添加靜態(tài)和動態(tài)障礙物,到達目標點。最后,針對機器人在三維環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題,將三維立體... 

【文章來源】：河北科技大學河北省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Shakey機器人

究機器人系統(tǒng)對自主感知、規(guī)劃行為和環(huán)境分析的效果，美國斯坦福大學的Nilssen設(shè)計了一臺如下圖1-1所示叫做Shakey的機器人，它是第一臺依靠人工智能研究出的機器人，象征著在機器人研究范疇內(nèi)取得了巨大突破[8]。隨著科技的不斷進步，各種機器人層出不窮的出現(xiàn)，到1970年，通過不斷地對移動機器人進行研究，科學技術(shù)水平更上一層[9]。工程上使用的機器人也得到了改善，添置反饋控制環(huán)節(jié)，最具代表性使用的是Unimation公司制造的PUMA系列機器人，如圖1-2所示，使用VAL進行編程，在提高自適應(yīng)方面表現(xiàn)明顯。圖1-1Shakey機器人圖1-2PUMA系列機器人

OSENSE)可以配備探測地震損害的儀器，以此來判斷地震達到了什么程度；而移動機器人(TOURBOT)則是用來指導旅游的游客觀賞風景，進而體驗獨具一格的臨場感覺。不僅僅包含這些，對在戰(zhàn)場中的人道主義排雷移動機器人也進行了相關(guān)研究。德國獨立設(shè)計的VaMoRs智能車，如下圖1-3所示，駕駛在道路上最快跑到96km/h[11]。2003年被稱為“機遇號”的火星表面檢測機器人如下圖1-4所示，在火星漫游機器人最上端均配備有微小型優(yōu)質(zhì)拍攝儀和能夠進行探測的熱福射分光計，同時配備多樣的剖析設(shè)備對火星表面巖石紋理及組成成分進行勘察[12]。圖1-3VaMoRs智能車圖1-4機遇號機器人QRIO機器人，在2004年向大家陳列擺出，它可以十分靈活的運動，同時還擁有極強的自我辨識本領(lǐng)。QRIO能進行的活動很多，可以像人一樣即時互動、甚至是打太極拳，同時也可以在狹小場地前進且順利躲避障礙物。PackBot510是一個可以拆解偵測炸彈的機器人，因為能夠很好的穿過障礙物，運行安全可靠、適應(yīng)性強等優(yōu)點，在國防安全軍隊偵查中使用最多。Aethon研發(fā)制造的機器人Tug，遍及到醫(yī)院和倉儲環(huán)境中，Tug機器人可以承擔醫(yī)院內(nèi)的各種任務(wù)，如搬送回收餐具、處理管理醫(yī)用中丟棄的產(chǎn)品等，如圖1-5所示。面對物流倉儲行業(yè)，對貨物的搬運需要耗盡

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于代價函數(shù)的無人駕駛汽車局部路徑規(guī)劃算法[J]. 郭蓬,吳學易,戎輝,唐風敏,李鑫慧,華一丁.  中國公路學報. 2019(06)
[2]QuaPra: Efficient transcript assembly and quantification using quadratic programming with Apriori algorithm[J]. Xiangjun Ji,Weida Tong,Baitang Ning,Christopher E.Mason,David P.Kreil,Pawel P.Labaj,Geng Chen,Tieliu Shi.  Science China（Life Sciences）. 2019(07)
[3]機遇號火星漫游器結(jié)束任務(wù)[J]. 韓淋.  空間科學學報. 2019(03)
[4]基于搜索集中度和動態(tài)信息素更新的蟻群算法[J]. 王曉婷,錢謙.  電子測量技術(shù). 2019(09)
[5]基于模糊控制算法的六自由度工業(yè)機器人運動路徑規(guī)劃[J]. 李寶華,劉麒,王影,茍垚,李碩,梁凱.  科技經(jīng)濟導刊. 2019(13)
[6]嵌入式智能機器人路徑規(guī)劃應(yīng)用[J]. 蔡敏.  中國新通信. 2018(24)
[7]基于模擬遺傳退火算法的RCPSP問題研究[J]. 趙衛(wèi)東,林雙雙.  軟件導刊. 2018(12)
[8]移動機器人競賽對日常教學的意義[J]. 王海燕,朱文彬.  河北農(nóng)機. 2018(12)
[9]基于改進蟻群算法的農(nóng)用噴藥機器人路徑規(guī)劃[J]. 莊麗陽,陳樹林,朱龍彪,王輝.  機床與液壓. 2018(21)
[10]移動機器人路徑規(guī)劃仿真研究[J]. 梁凱,陳志軍,閆學勤.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(17)

碩士論文
[1]基于改進蟻群算法的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 王飛.安徽工程大學 2019
[2]多移動微小型機器人編隊控制與協(xié)作避碰研究[D]. 孟森森.鄭州大學 2017
[3]基于勢場蟻群算法的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 劉亮.南昌大學 2013
[4]基于蟻群算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法[D]. 馬洪偉.青島大學 2009
[5]機器人軌跡規(guī)劃方法研究[D]. 田西勇.北京郵電大學 2008



本文編號：2959962