【摘要】：機器人的產(chǎn)生是時代進步的象征,而使機器人能夠安全地在人類環(huán)境下自主導航是移動機器人應用的前提。由于室內環(huán)境復雜,實現(xiàn)該環(huán)境下的自主導航不僅需要規(guī)劃出最優(yōu)路徑,而且需要安全避障。所以,路徑規(guī)劃與避障的研究就尤為重要。論文的主要工作如下:首先,對移動機器人導航相關技術研究現(xiàn)狀、路徑規(guī)劃與避障主要技術展開研究,選擇ROS為機器人操作系統(tǒng),激光傳感器來獲取環(huán)境信息,完成了基于ROS的機器人路徑規(guī)劃與避障的總體方案設計。其次,針對蟻群算法初始時刻隨機搜索路徑效率低和容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出一種新型的優(yōu)化混合蟻群算法。該算法結合人工勢場產(chǎn)生的目標引力構造啟發(fā)因子,將啟發(fā)因子與蟻群算法的初始啟發(fā)因子相結合,構建綜合啟發(fā)式信息,提高搜索速度,降低搜索時間;將蟻群算法中的信息素采用狼群算法原理進行計算改進,避免其陷入局部最優(yōu);最后,利用路徑優(yōu)化算法對規(guī)劃路徑進行改進,使路徑拐點減少,增加路徑適用性。再次,文中設計了一種預測避障方法。該方法首先利用激光傳感器得到障礙物數(shù)據(jù),然后通過對激光傳感器檢測數(shù)據(jù)進行處理并建立障礙物模型,最后調用預測避障算法,通過智能計算,預測判斷障礙物是否會與機器人碰撞,使機器人對將要與之碰撞的動態(tài)障礙物提前做出反應,增加避障的成功率。然后使用優(yōu)化混合蟻群算法進行全局路徑規(guī)劃,使用預測避障方法進行局部避障,通過坐標對比檢測動態(tài)障礙物,在機器人前進過程中調用局部避障算法,實現(xiàn)機器人的動態(tài)路徑規(guī)劃。最后,以ROS2-bot機器人作為實驗平臺,利用ROS操作系統(tǒng),調用全局路徑規(guī)劃與局部避障算法,在不同的場景下進行實驗,實驗表明該算法具有較高的可靠性和適應性。
【圖文】：

(e) Easom 測試函數(shù)圖 3.1 4 種算法對 5 種測試函數(shù)的尋優(yōu)迭代曲線表 3.2 測試函數(shù)最優(yōu)值及統(tǒng)計分析測試函數(shù)Booth Matyas Griewank Restrig 0.057065 0.032071 1.13678 1.0401 0.000435 0.000540 0.224761 0.0002差 0.032143 0.021086 0.394722 0.3145 0.055183 0.031532 1.67932 1.0456 0.000134 0.0002901 0.272257 0.0007差 0.013323 0.016342 0.531783 0.2241 0.004432 0.018034 0.962141 0.8064 0.0000105 0.000104 0.153862 0.10400差 0.001349 0.004791 0.3765871 0.50676 0.001514 0.001727 0.046773 0.6016 0.000001942 0.000000725 0.020581 0.00550差 0.000971 0.000891 0.003868 0.4031表 3.3 函數(shù)收斂迭代次數(shù)

(c) (d)圖 3.2 路徑優(yōu)化示例圖每個柵格邊長為 1，把生成路徑頂點和拐點進行編號 1 2 3 4s , s , s , s 所得路徑 1 2 3 4 5 6, , , , ,aPath s s s s s s，路徑長度為 8.828。而實際線最短原則，從起點開始，與路徑上下一個節(jié)點相連接然后做去掉一些不必要的點，直到留下與障礙物不發(fā)生碰撞的最少的路徑 1 4 5 6, , ,aPath s s s s，路徑長度為 8.537，同時路徑具有更小的器人執(zhí)行。具體步驟如下：p 1：首先將某條路徑中第一點和第三點賦值給 S 和 N ；p 2：判斷 和 之間的連線是否穿越了障礙柵格，如果是，則轉到 Step 3；p 3：將 N 節(jié)點所在的上一節(jié)點賦值給 S ，，轉到 Step 2 繼續(xù)判斷；
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP242;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2701955