本文關(guān)鍵詞：自主式移動機器人路徑規(guī)劃算法研究　出處：《青島科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：21世紀以來,隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和智能水平的快速發(fā)展,移動機器人技術(shù)也得到了越來越多專家的關(guān)注和研究。移動機器人技術(shù)涉及眾多研究領(lǐng)域,如機械制造、計算機編程、電子科學(xué)、控制科學(xué)等。近年來,該技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于倉儲物流、機械制造、醫(yī)療康復(fù)、公共服務(wù)以及航天航海等諸多領(lǐng)域。因此人們對于機器人的智能化程度、穩(wěn)定性、安全性以及工作效率等性能要求越來越高。路徑規(guī)劃技術(shù)是移動機器人導(dǎo)航技術(shù)研究中的關(guān)鍵問題之一。本課題旨在自主式移動機器人路徑規(guī)劃的算法研究,運用MATLAB/2014b對所研究的智能算法進行仿真。首先,本文對智能移動機器人路徑規(guī)劃的背景、意義、發(fā)展水平、應(yīng)用領(lǐng)域以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了介紹。分析當(dāng)前路徑規(guī)劃技術(shù)在機器人探索領(lǐng)域遇到的一些復(fù)雜狀況,總結(jié)出需要解決的難題。同時分析了粒子群算法和蟻群算法的產(chǎn)生、基本原理以及研究現(xiàn)狀。針對粒子群算法容易陷入過早收斂進行了改進,加入了過早收斂判定機制。對于蟻群算法,隨著迭代次數(shù)的增加,螞蟻群體極易陷進局部最優(yōu)解。針對這個問題,本文在信息素更新規(guī)則上作了改進并且引入了最大-最小螞蟻系統(tǒng)。其次,將改進后的兩種算法進行融合,得到粒子群蟻群融合算法。該融合算法的基本思想是:先應(yīng)用粒子群算法在障礙物空間對全局路徑進行粗略的搜索,在搜索的同時進行信息素動態(tài)智能分布。并且根據(jù)信息素的含量對部分較差路徑進行淘汰。然后采用改進的蟻群算法對沒有被淘汰的較優(yōu)路徑進行二次搜索,直到找出最優(yōu)解。該融合算法能夠提高最優(yōu)路徑的搜索效率和搜索精度。最后,使用MATLAB/2014b對融合算法進行仿真,并將得到的仿真結(jié)果與改進前后的粒子群算法和蟻群算法進行比較。通過將五組算法的最優(yōu)路徑、全部路徑和收斂曲線進行對比可以得出,改進粒子群蟻群融合算法相比于其它四組路徑規(guī)劃算法求解精度更高且收斂速度更快。
[Abstract]:This paper introduces the background , significance , development level , application field and the research status of the mobile robot . The basic idea of this algorithm is to improve the search efficiency and search accuracy of the robot .

【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

【參考文獻】

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本文編號：1357699