發(fā)布時間：2024-02-16 06:40

　　移動機器人路徑規(guī)劃是目前機器人領(lǐng)域中的研究熱點。移動機器人路徑規(guī)劃指的就是移動機器人以某種性能指標,根據(jù)路徑規(guī)劃算法搜索出一條從起始點到終止點的路徑,同時在移動的過程中根據(jù)避障模塊實時的完成障礙躲避和環(huán)境監(jiān)測。本文對傳統(tǒng)人工勢場法進行分析和討論,對人工勢場法進行改進,并融合RRT*算法與RRT*-Smart算法,提出兩種算法:基于人工勢場法的RRT*-Smart優(yōu)化算法、人工勢場法與RRT*結(jié)合的優(yōu)化算法,解決局部極小值問題,同時提高路徑規(guī)劃效率。人工勢場法建立虛擬的人工勢場模型,在引力勢場與斥力勢場的共同作用下,移動機器人向著人工勢場內(nèi)的低勢能點運動。傳統(tǒng)人工勢場法存在兩大問題:目標不可達問題與局部極小值問題。本文針對局部極小值問題引入子目標點,改進人工勢場法函數(shù),使移動機器人先向子目標點移動,再向最終目標點移動,逃離局部極小值點。通過研究采樣的快速擴展隨機樹算法(RRT算法)的基本原理和步驟,分析算法的優(yōu)勢和缺陷,接著引入改進算法RRT*算法與RRT*-Smart算法。提出兩個融合算法:基于人工勢場法的RRT*-Smart優(yōu)化算法、人工勢場法與RRT*結(jié)合的優(yōu)化算法�；谌斯輬龇�...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２蟻群算法路徑選擇示意圖??

?第１章緒論???質(zhì)，該物質(zhì)稱為信息素，其余的螞蟻通過判別濃度來讀取信息素所包含的信息??＿。通常情況下，螞蟻往往會向信息素較多的地方前進，給隊友留下更多的信??息素，距離短的路徑上會留下更多螞蟻散布的信息素，而距離遠的路徑上的螞??蟻留下的信息素會隨著時間減少，沿著距離遠路徑運....

圖１．３遺傳算法原理流程圖??

?第１章緒論???精度往往要求較大的種群數(shù)量，同時由于其較高的復(fù)雜度，這兩方面因素導(dǎo)致??其收斂時間過長、收斂速度較慢；除此之外，同時蟻群算法會受到選擇某個個??體時的影響而出現(xiàn)陷入局部最優(yōu)解的情況，使其收斂結(jié)果不能實現(xiàn)全局最優(yōu)［１１１。??所以，蟻群算法未來還有很大的進步空間。....

圖１．４遺傳算法路徑規(guī)劃示意圖??遺傳算法在路徑規(guī)劃中應(yīng)用，第一步是根據(jù)傳感器監(jiān)測的環(huán)境進行柵格化??

?第１章緒論???遺傳算法通過對生物進化論的深入學(xué)習(xí)和深度總結(jié)，把原本需要處理的問??題轉(zhuǎn)化成傳統(tǒng)的生物進化的過程，下一代的結(jié)果由一系列數(shù)學(xué)、化學(xué)等方式轉(zhuǎn)??化得出，保留適應(yīng)度高的解，并遺傳至下一代，適應(yīng)度函數(shù)值高的解的數(shù)量逐??漸增加。在進行多次迭代之后，適應(yīng)度高的解趨于平穩(wěn)不....

圖１．５利用模擬退火算法的求解過程??遺傳算法的特點是以概率性的方式搜索全局最優(yōu)解，但它的缺點也很明顯，??尤其是在實際應(yīng)用時出現(xiàn)早熟現(xiàn)象、局部尋優(yōu)能力差問題等

?第１章緒論???路徑編碼卜——Ｉ評價路徑適應(yīng)性??，－???路徑集合�。�???????????路徑復(fù)制操作尸’的?丨進化ｆ作????Ｉ?“???????路徑交叉操作廣⑦?ｄ局部最優(yōu)路徑???］＇?????路徑變異操作Ｉ?Ｉ模擬退火過程??????Ｉ????路徑解碼?？｜實際路徑....

本文編號：3901000