本文關(guān)鍵詞：基于改進蟻群算法的撿球機器人多目標路徑規(guī)劃研究　出處：《蘭州理工大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 撿球機器人 改進蟻群算法 自適應(yīng) 多目標 路徑規(guī)劃

【摘要】：路徑規(guī)劃算法是撿球機器人搜索到有效路徑的核心技術(shù),目前已經(jīng)成為機器人技術(shù)中的研究熱點。路徑規(guī)劃算法眾多,但對于解決多目標路徑規(guī)劃問題,每種算法都存在不同程度的缺陷。蟻群算法雖然也有自身的不足,但其具有并行性和正反饋性,并且容易和其他智能算法結(jié)合,相對來說,比較適合于解決多目標路徑規(guī)劃問題。本文將針對蟻群算法存在的問題進行研究。主要工作如下:(1)設(shè)計智能撿球機器人并對其撿球環(huán)境建模。編程實現(xiàn)配合撿球機器人工作的遠程監(jiān)控終端,為后續(xù)算法的實驗搭建硬件平臺。撿球機器人工作環(huán)境為網(wǎng)球場,通過場內(nèi)頂部視覺傳感器獲取環(huán)境信息后,直接對信息進行數(shù)據(jù)處理。全部環(huán)境數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)完成后,采用柵格法對環(huán)境進行劃分,柵格大小可根據(jù)實際需要和處理能力調(diào)整。文中將對每個柵格做標識,只考慮機器人在二維空間XY上的信息。(2)研究適于撿球機器人多目標路徑規(guī)劃的改進蟻群算法,采用MFC編程實現(xiàn)多目標路徑規(guī)劃算法仿真軟件,并在仿真軟件中實現(xiàn)算法的實驗。針對蟻群算法存在搜索速度慢,且容易陷入局部最優(yōu)的問題,通過對蟻群算法在多目標路徑規(guī)劃的過程中搜索路徑機理的深入分析,發(fā)現(xiàn)不同的搜索階段對算法參數(shù)有不同的需求。文中利用算法參數(shù)因子對算法搜索性能的重要性,提出一種根據(jù)迭代次數(shù)自適應(yīng)改變算法參數(shù)的改進蟻群算法,使得算法能夠快速高效地規(guī)劃出理想路徑。(3)針對蟻群算法搜索速度慢的問題,在改進蟻群算法的基礎(chǔ)上,研究適于撿球機器人多目標路徑規(guī)劃的融合算法,并在仿真軟件中實現(xiàn)算法的實驗。由于蟻群算法依靠信息素的積累和更新尋找路徑,初始階段所有路徑上的信息素相等,體現(xiàn)不出解的多樣性,進而導(dǎo)致收斂速度慢,且規(guī)劃出的路徑往往不是最優(yōu)或者接近最優(yōu)的路徑。而遺傳算法雖然可在路徑搜索初期快速地建立初始路徑信息,增加解的多樣性,但卻忽略了反饋信息,導(dǎo)致大量的冗余迭代,求解效率低�；诖�,文中首先利用遺傳算法的快速隨機搜索性生成初始路徑信息,然后充分利用改進蟻群算法的優(yōu)勢,研究兩者的融合算法,進一步提高路徑搜索效率。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP242;TP18

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