【摘要】：全覆蓋路徑規(guī)劃技術(shù)廣泛應(yīng)用于資源探測、海圖繪制、智能清潔等行業(yè),是移動機器人領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵問題。隨著任務(wù)規(guī)模和難度不斷增加,多機器人協(xié)作成為解決復(fù)雜覆蓋問題的重要途徑。現(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障礙物,忽略行人特有的運動規(guī)律。針對這些問題,本文研究與人共融的多機器人全覆蓋路徑規(guī)劃方法。主要工作總結(jié)如下:1.針對生物激勵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BINN)覆蓋算法存在的死區(qū)問題,結(jié)合元胞自動機(CA)和快速隨機樹(RRT)算法提出具有脫困機制的全覆蓋路徑規(guī)劃方法。首先,為了獲取最佳脫困點,建立CA系統(tǒng),并根據(jù)搜索脫困點的需求設(shè)計系統(tǒng)的演化規(guī)則,提出一種不受障礙物分布影響的脫困點搜索方法;其次,為了實現(xiàn)脫困規(guī)劃,使用BINN算法的神經(jīng)元活性值對RRT算法存在的全局采樣問題進行改進,提出BINN-RRT路徑規(guī)劃方法,縮短運行時間;然后,利用脫困點搜索方法和BINN-RRT方法組成主動脫困機制,避免機器人在死區(qū)陷入迷茫,減少重復(fù)路徑;最后,通過仿真實驗,分別驗證所提方法的可行性。2.為了提高行人軌跡預(yù)測的精度,融合社會力模型(SFM)和卡爾曼濾波(KF)提出一種考慮行人運動特性的軌跡預(yù)測方法。首先,建立KF預(yù)測模型,并分析該模型存在的局限性;其次,基于SFM建立行人運動模型,并通過粒子群算法對部分參數(shù)進行辨識;然后,融合行人運動模型和KF預(yù)測模型提出SFM-KF軌跡預(yù)測方法;最后,通過Gazebo軟件設(shè)計仿真實驗,驗證行人交互避讓時,SFM-KF方法比KF具有更小的預(yù)測誤差。3.針對多區(qū)域人機共存環(huán)境下的覆蓋問題,提出一種與人共融的多機器人全覆蓋路徑規(guī)劃方法。首先,基于牛耕法對任務(wù)空間進行分解,分析機器人進入子區(qū)域的初始運動方向?qū)θ蝿?wù)分配的影響,并基于蟻群算法提出運動方向自適應(yīng)的多機器人任務(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)測方法實現(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,研究多機器人協(xié)作覆蓋多區(qū)域人機共存環(huán)境;最后,通過仿真研究,驗證該方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP242
【圖文】：

圖 1-1 手術(shù)機器人Figure 1-1 Surgical robot圖 1-2 掃地機器人Figure 1-2 Sweeping robot圖 1-3 機場服務(wù)機器人

圖 1-1 手術(shù)機器人Figure 1-1 Surgical robot圖 1-2 掃地機器人Figure 1-2 Sweeping robot圖 1-3 機場服務(wù)機器人

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本文編號：2739858