隨著科學技術的發(fā)展,關于智能服務機器人的自主移動問題一直備受研究人員的關注,而路徑規(guī)劃作為此問題的主要技術之一,具有深遠的研究意義。路徑規(guī)劃是智能服務機器人自由行走的關鍵問題,它的本質是機器人在沒有人參與的情況下,從起始位置到目標點尋求的一條無碰撞的路徑。根據(jù)機器人對工作環(huán)境的掌握程度,路徑規(guī)劃可分為兩種類型:全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。前者是用于運動區(qū)域內(nèi)地圖環(huán)境已知的情況;后者可以在地圖環(huán)境完全未知的情況下工作,進行路徑規(guī)劃時需要機器人自身傳感器來不斷收集和分析環(huán)境數(shù)據(jù),使機器人能夠在找到目標點的同時不斷更新路徑。常見的全局路徑規(guī)劃算法有A^*算法、可視圖法、遺傳算法、蟻群算法等。局部規(guī)劃算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡算法、人工勢場法、模糊邏輯算法、RRT算法等。本文針對智能服務機器人路徑規(guī)劃的實際需求,通過對已有算法的優(yōu)缺點以及對外部環(huán)境的實用能力進行比較,提出了一種基于A^*和人工勢場法相結合的路徑規(guī)劃算法,用于動態(tài)環(huán)境下智能服務機器人的路徑規(guī)劃,可以讓智能服務機器人同時具有強大的路徑搜索能力和避障能力。首先,針對傳統(tǒng)A^*算法路徑... 

【文章來源】：曲阜師范大學山東省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

柵格環(huán)境圖

覆蓋父節(jié)點的路徑代價，則將當前節(jié)點設置為子節(jié)點的父節(jié)點 ( )值，否則將忽略子節(jié)點。不滿足上述情況，則找到一個新生成的節(jié)點，并將其插入到*算法存在很多的問題，如：n 列表中存在的節(jié)點重復出現(xiàn)在當前節(jié)點的擴展節(jié)點組內(nèi)，說重復過程。的選擇缺乏其他約束條件，僅僅依靠最小 ( )值作為其約束會使大量無關節(jié)點成為備選路徑點而存放在 open 列表中，增大用量和所需時間。 A*算法從起點開始搜索最優(yōu)路徑。與改進后的 A*算法在最優(yōu)相比，有一定差距。的環(huán)境地圖，對傳統(tǒng) A*算法進行仿真。假設智能服務機器人標點的位置為（13.5,11.5），運動環(huán)境中的障礙物為 7 個，各障（4.5,3.5）（5.5,6.5）（6.5,6.5）（7.5,3.5）（9.5,7.5）（9.5,9.5），

第 3 章 基于 A*算法的全局路徑規(guī)劃及其改進取三個節(jié)點，如果第一個節(jié)點和第三個節(jié)點之間不存在障礙物，那么第二個節(jié)除，如此循環(huán)，最后規(guī)劃的路徑將由這些所保留的點組成。機器人用綠色的點標點用紅色的三角形進行表示，去除不必要的節(jié)點之前與之后的路徑如圖 3.5

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于A*算法和B樣條函數(shù)的月球車路徑規(guī)劃研究[D]. 王利敏.吉林大學 2016
[4]輪式機器人運動系統(tǒng)設計與研究[D]. 井超超.西安電子科技大學 2012
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本文編號：3370598