本文關(guān)鍵詞：基于多智能體粒子群優(yōu)化算法的移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與建圖，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：SLAM(simultaneous localization and mapping)問(wèn)題是移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航的核心技術(shù)之一,涉及運(yùn)動(dòng)控制、信息交互、通信等領(lǐng)域的知識(shí),該技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于航空航天、農(nóng)業(yè)、工商業(yè)等領(lǐng)域。未知環(huán)境中精確定位和地圖構(gòu)建是移動(dòng)機(jī)器人SLAM問(wèn)題的重中之重,精確的定位取決于高效的地圖構(gòu)建,而高效的地圖構(gòu)建反過(guò)來(lái)基于精確的定位。本文主要從以下四個(gè)方面介紹對(duì)SLAM問(wèn)題的研究:1.結(jié)合希爾伯特(Hilbert)探測(cè)的原理和多智能體粒子群優(yōu)化粒子濾波算法(multi-agent particle swarm optimized particle filter,MAPSOPF),分別完成了對(duì)未知區(qū)域探測(cè)和未知區(qū)域的合理劃分的任務(wù)。2.對(duì)柵格法、人工場(chǎng)法、模糊法和MAPSOPF算法進(jìn)行融合,用于處理動(dòng)態(tài)障礙物環(huán)境下的路徑規(guī)劃問(wèn)題,在機(jī)器人不與障礙物發(fā)生碰撞的前提下,保證機(jī)器人快速到達(dá)終點(diǎn)位置。3.利用多智能體(multi-agent particle,MA)系統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制對(duì)粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)的算法用于解決機(jī)器人的定位問(wèn)題,提高定位精度。4.采用完全網(wǎng)絡(luò)型結(jié)構(gòu)、黑板機(jī)制和MAPSOPF算法解決多機(jī)器人的協(xié)作定位問(wèn)題,相比于單機(jī)器人,多機(jī)器人可通過(guò)其他機(jī)器人的觀測(cè)值對(duì)自身的定位信息進(jìn)行更新,從而提高自身的定位精度。本文在最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)今后的研究進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)機(jī)器人 粒子群優(yōu)化算法 多智能體機(jī)制 希爾伯特探測(cè) 柵格法
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP242;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 引言8-16
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法10
• 1.2.2 粒子濾波算法10-11
• 1.2.3 粒子群優(yōu)化的粒子濾波11
• 1.2.4 遺傳算法、神經(jīng)模糊系統(tǒng)、免疫算法11-12
• 1.3 MAPSOPF算法原理介紹12-14
• 1.3.1 PSO算法原理介紹12-13
• 1.3.2 MAPSOPF算法介紹13-14
• 1.4 論文主要工作14-15
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 基于MAPSO算法和希爾伯特（Hilbert）探測(cè)的多機(jī)器人協(xié)作建圖16-31
• 2.1 希爾伯特（Hilbert）曲線生成原理16-21
• 2.1.1 Hilbert曲線簡(jiǎn)介及生成原理16-17
• 2.1.2 Hilbert曲線探測(cè)算法17-19
• 2.1.3 Hilbert曲線探測(cè)障礙物19-21
• 2.2 GUI界面設(shè)計(jì)21-23
• 2.2.1 GUI簡(jiǎn)介21
• 2.2.2 Hilbert曲線探測(cè)仿真的GUI設(shè)計(jì)21-23
• 2.3 實(shí)驗(yàn)分析23-28
• 2.3.1 一鍵運(yùn)行24-25
• 2.3.2 分步運(yùn)行25-28
• 2.4 適應(yīng)度函數(shù)介紹28-29
• 2.5 MAPSOPF算法流程29-30
• 2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果30-31
• 第3章 動(dòng)態(tài)環(huán)境下多機(jī)器人路徑規(guī)劃31-40
• 3.1 柵格地圖表示31-32
• 3.2 適應(yīng)度函數(shù)介紹32-33
• 3.2.1 適應(yīng)度函數(shù)一32
• 3.2.2 適應(yīng)度函數(shù)二32-33
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析33-40
• 3.3.1 仿真環(huán)境33-34
• 3.3.2 粒子數(shù)目對(duì)算法性能的影響34-36
• 3.3.3 MAPSOPF算法與PSOPF算法對(duì)比36-38
• 3.3.4 MAPSOPF算法與改進(jìn)遺傳算法對(duì)比38-40
• 第4章 基于MAPSOPF算法的單機(jī)器人定位方法40-50
• 4.1 定位問(wèn)題描述40-41
• 4.2 適應(yīng)度函數(shù)分析41-43
• 4.3 對(duì)比試驗(yàn)及結(jié)果分析43-50
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)一：研究粒子數(shù)目對(duì)算法的影響43
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)二：簡(jiǎn)單環(huán)境下PF、PSOPF和MAPSOPF算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)43-45
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)三：復(fù)雜環(huán)境下PF、PSOPF和MAPSOPF算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)45-46
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)四：EKF、PSOPF和MAPSOPF算法的仿真誤差對(duì)比46-48
• 4.3.5 實(shí)驗(yàn)五：EKF、PSOPF和MAPSOPF算法在較復(fù)雜環(huán)境的誤差對(duì)比48-50
• 第5章 多機(jī)器人協(xié)作定位研究50-57
• 5.1 多機(jī)器人和黑板機(jī)制原理介紹50-51
• 5.1.1 多機(jī)器人系統(tǒng)介紹50-51
• 5.1.2 黑板機(jī)制簡(jiǎn)介51
• 5.2 適應(yīng)度函數(shù)值51-52
• 5.3 協(xié)作定位算法流程52-54
• 5.3.1 地圖初始化52
• 5.3.2 數(shù)據(jù)初始化52-53
• 5.3.3 預(yù)測(cè)53
• 5.3.4 更新53-54
• 5.3.5 采樣54
• 5.3.6 更新黑板信息54
• 5.4 實(shí)驗(yàn)分析54-57
• 5.4.1 仿真環(huán)境54-55
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析55-57
• 第6章 總結(jié)與展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 致謝62-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果63

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：基于多智能體粒子群優(yōu)化算法的移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與建圖，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：426263