【摘要】：全覆蓋路徑規(guī)劃技術(shù)廣泛應(yīng)用于資源探測(cè)、海圖繪制、智能清潔等行業(yè),是移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。隨著任務(wù)規(guī)模和難度不斷增加,多機(jī)器人協(xié)作成為解決復(fù)雜覆蓋問(wèn)題的重要途徑�，F(xiàn)有方法的不足之處在于:側(cè)重于區(qū)域覆蓋率的提高,容易導(dǎo)致重復(fù)覆蓋率的增加;將環(huán)境中的行人作為一般移動(dòng)障礙物,忽略行人特有的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。針對(duì)這些問(wèn)題,本文研究與人共融的多機(jī)器人全覆蓋路徑規(guī)劃方法。主要工作總結(jié)如下:1.針對(duì)生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BINN)覆蓋算法存在的死區(qū)問(wèn)題,結(jié)合元胞自動(dòng)機(jī)(CA)和快速隨機(jī)樹(shù)(RRT)算法提出具有脫困機(jī)制的全覆蓋路徑規(guī)劃方法。首先,為了獲取最佳脫困點(diǎn),建立CA系統(tǒng),并根據(jù)搜索脫困點(diǎn)的需求設(shè)計(jì)系統(tǒng)的演化規(guī)則,提出一種不受障礙物分布影響的脫困點(diǎn)搜索方法;其次,為了實(shí)現(xiàn)脫困規(guī)劃,使用BINN算法的神經(jīng)元活性值對(duì)RRT算法存在的全局采樣問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn),提出BINN-RRT路徑規(guī)劃方法,縮短運(yùn)行時(shí)間;然后,利用脫困點(diǎn)搜索方法和BINN-RRT方法組成主動(dòng)脫困機(jī)制,避免機(jī)器人在死區(qū)陷入迷茫,減少重復(fù)路徑;最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),分別驗(yàn)證所提方法的可行性。2.為了提高行人軌跡預(yù)測(cè)的精度,融合社會(huì)力模型(SFM)和卡爾曼濾波(KF)提出一種考慮行人運(yùn)動(dòng)特性的軌跡預(yù)測(cè)方法。首先,建立KF預(yù)測(cè)模型,并分析該模型存在的局限性;其次,基于SFM建立行人運(yùn)動(dòng)模型,并通過(guò)粒子群算法對(duì)部分參數(shù)進(jìn)行辨識(shí);然后,融合行人運(yùn)動(dòng)模型和KF預(yù)測(cè)模型提出SFM-KF軌跡預(yù)測(cè)方法;最后,通過(guò)Gazebo軟件設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證行人交互避讓時(shí),SFM-KF方法比KF具有更小的預(yù)測(cè)誤差。3.針對(duì)多區(qū)域人機(jī)共存環(huán)境下的覆蓋問(wèn)題,提出一種與人共融的多機(jī)器人全覆蓋路徑規(guī)劃方法。首先,基于牛耕法對(duì)任務(wù)空間進(jìn)行分解,分析機(jī)器人進(jìn)入子區(qū)域的初始運(yùn)動(dòng)方向?qū)θ蝿?wù)分配的影響,并基于蟻群算法提出運(yùn)動(dòng)方向自適應(yīng)的多機(jī)器人任務(wù)分配方法;其次,在具有行人的子區(qū)域中,基于SFM-KF行人軌跡預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)與人共融的區(qū)域全覆蓋;然后,結(jié)合任務(wù)分配方法和與人共融的全覆蓋方法,研究多機(jī)器人協(xié)作覆蓋多區(qū)域人機(jī)共存環(huán)境;最后,通過(guò)仿真研究,驗(yàn)證該方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242
【圖文】：

圖 1-1 手術(shù)機(jī)器人Figure 1-1 Surgical robot圖 1-2 掃地機(jī)器人Figure 1-2 Sweeping robot圖 1-3 機(jī)場(chǎng)服務(wù)機(jī)器人

圖 1-1 手術(shù)機(jī)器人Figure 1-1 Surgical robot圖 1-2 掃地機(jī)器人Figure 1-2 Sweeping robot圖 1-3 機(jī)場(chǎng)服務(wù)機(jī)器人

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本文編號(hào)：2739858