【摘要】：機器人路徑規(guī)劃是機器人技術中最重要的研究方向之一,隨著國內外學者對路徑規(guī)劃方法的研究不斷增多,使得機器人的應用范圍越來越寬,對人們的生活、社會的發(fā)展以及科學技術的創(chuàng)新都有很大的影響。路徑規(guī)劃,即為在給定的工作環(huán)境中,機器人能根據(jù)任務要求尋找到一條路徑,且這條路徑能連接起點和終點,還能繞開所有障礙物的過程。本文的主要研究內容如下所示:1.對移動機器人路徑規(guī)劃的意義、發(fā)展趨勢、國內外研究現(xiàn)狀等進行了了解,并研究分析了傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法和智能的路徑規(guī)劃方法。2.學習了基本遺傳算法(GA),并分析了其優(yōu)缺點,針對由于初始種群質量的影響使得遺傳算法尋優(yōu)精度低和收斂速度慢的問題,提出間斷無障礙的方法來生成初始種群,并對遺傳操作進行了新的設計。將改進后的遺傳算法應用到路徑規(guī)劃中來驗證其有效性。3.學習人工魚群算法(AFSA)的理論知識、優(yōu)化步驟等,分析其優(yōu)缺點。針對由于行為選擇而使得人工魚群算法容易陷入局部最優(yōu)的情況,提出了新的行為選擇策略,同時對覓食行為也進行了改進。將改進后的人工魚群算法應用到機器人路徑規(guī)劃中,改進效果良好。4、通過對人工魚群算法和遺傳算法優(yōu)缺點的分析,提出了將人工魚群算法和遺傳算法相結合的路徑規(guī)劃方法。其主要思路是在柵格環(huán)境中通過人工魚的聚群、追尾及覓食行為對節(jié)點進行尋優(yōu)選擇,實現(xiàn)路徑的搜索,搜索到的路徑看成是遺傳算法的初始種群,再通過遺傳算法來實現(xiàn)最優(yōu)路徑的求解;最后通過仿真對三種算法進行了對比,驗證了人工魚群遺傳算法的可行性和優(yōu)越性。
【圖文】：

由于一些科研技術的發(fā)展使得研究出來的機器人更具有高級性。1990 年，第一臺名叫 Helpmate 的機器人被設計出來，如圖 1-4 所示。這也標志著機器人開始在醫(yī)療服務上進行應用。它的機身設計使用了大量的傳感器原件并且使用了大量的控制器，使這款機器人能夠用于傳遞醫(yī)療用品。

圖 1-1AS-R 移動機器人 圖 1-2 變電站尋維機器人圖 1-1 是 AS-R 移動機器人，，其采用了雙輪驅動的驅動方式，同時也采用了模塊化設計，這對功能擴展非常有利。圖 1-2 為變電站尋維機器人，具有很強的數(shù)據(jù)分析和學習能力，大大提高了巡視效率。
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP242

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 呂太之;周武;趙春霞;;采用粒子群優(yōu)化和B樣條曲線的改進可視圖路徑規(guī)劃算法[J];華僑大學學報(自然科學版);2018年01期

2 李江偉;許倫輝;;退火算法與神經(jīng)網(wǎng)絡算法結合在路徑規(guī)劃中的研究[J];自動化與儀表;2017年11期

3 張文輝;林子安;劉彤;張延豪;;基于改進人工魚群算法的機器人路徑規(guī)劃[J];計算機仿真;2016年12期

4 張成;凌有鑄;陳孟元;;改進蟻群算法求解移動機器人路徑規(guī)劃[J];電子測量與儀器學報;2016年11期

5 蔡炯;汪小志;;基于粗糙集與遺傳算法的采摘機器人路徑規(guī)劃[J];農機化研究;2016年08期

6 柴寅;唐秋華;鄧明星;胡進;;機器人路徑規(guī)劃的柵格模型構建與蟻群算法求解[J];機械設計與制造;2016年04期

7 董琦;;遺傳算法的理論研究[J];數(shù)字技術與應用;2016年02期

8 張毅;代恩燦;羅元;;基于改進遺傳算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J];計算機測量與控制;2016年01期

9 徐曉晴;朱慶保;;動態(tài)環(huán)境下基于多人工魚群算法和避碰規(guī)則庫的機器人路徑規(guī)劃[J];電子學報;2012年08期

10 錢夔;宋愛國;章華濤;熊鵬文;;基于自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人路徑規(guī)劃方法[J];東南大學學報(自然科學版);2012年04期

相關博士學位論文 前2條

1 劉傳領;基于勢場法和遺傳算法的機器人路徑規(guī)劃技術研究[D];南京理工大學;2012年

2 李曉磊;一種新型的智能優(yōu)化方法-人工魚群算法[D];浙江大學;2003年

相關碩士學位論文 前10條

1 胡楠;移動機器人路徑規(guī)劃的仿真與實現(xiàn)[D];安徽工程大學;2017年

2 邵芳;多機器人路徑規(guī)劃與協(xié)作作業(yè)設計及應用研究[D];哈爾濱商業(yè)大學;2017年

3 王淼弛;基于A*算法的移動機器人路徑規(guī)劃[D];沈陽工業(yè)大學;2017年

4 尹國強;基于改進人工勢場法的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D];天津理工大學;2017年

5 田欣;基于改進遺傳算法的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D];鄭州大學;2016年

6 朱天宇;移動機器人路徑規(guī)劃的研究[D];重慶大學;2014年

7 吳晨晨;一種智能移動機器人通用控制系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D];南京航空航天大學;2012年

8 李滿;移動機器人環(huán)境建模與路徑規(guī)劃的研究[D];燕山大學;2012年

9 劉婭;基于可視圖法的避障路徑生成及優(yōu)化[D];昆明理工大學;2012年

10 曹道友;基于改進遺傳算法的應用研究[D];安徽大學;2010年

本文編號：2657724