發(fā)布時間：2020-07-13 20:48

【摘要】：路徑規(guī)劃是機器人運動規(guī)劃的主要研究內(nèi)容之一。路徑規(guī)劃的任務是使機器人在作業(yè)環(huán)境中尋求一條從起點到終點的最優(yōu)路徑�，F(xiàn)有路徑規(guī)劃的研究中,通常將環(huán)境分為可通過和不可通過兩類區(qū)域。對應于常用的柵格建模法,即自由柵格和障礙柵格。然而,在移動機器人執(zhí)行任務的現(xiàn)實世界環(huán)境中,并非只包括“自由”和“障礙”兩類屬性單一的區(qū)域,許多區(qū)域模糊地介于二者之間。同樣是自由柵格,由于環(huán)境特征(如地形等)不同,通過的代價也可能不同;同樣是障礙柵格,有些在任務執(zhí)行時可以也應該突破的,有些則是必須避開的。本文基于移動機器人作業(yè)環(huán)境特征的模糊特性,提出廣義障礙的概念,進一步研究了廣義障礙環(huán)境下移動機器人路徑規(guī)劃的建模及規(guī)劃算法,主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)針對移動機器人作業(yè)環(huán)境特征的模糊特性,給出了廣義障礙的定義與建模方法。基于特殊地形的特征參數(shù),通過模糊隸屬度函數(shù)獲得這類障礙的通過代價;通過柵格建模法建立廣義障礙模型。(2)對靜態(tài)環(huán)境下的特殊地形與破障任務,提出了廣義障礙下混合勢場蟻群算法的離線規(guī)劃算法。利用人工勢場法改進蟻群算法相關(guān)要素;并結(jié)合群智能優(yōu)化算法的迭代特點,提出一種種群迭代的交叉優(yōu)化策略。(3)對未知動態(tài)環(huán)境,提出了一種廣義障礙下生物激勵神經(jīng)網(wǎng)絡的在線規(guī)劃算法。移動機器人以虛擬目標作為尋優(yōu)依據(jù)并利用滾動優(yōu)化方式;采用直覺模糊集與多屬性決策方法建立動態(tài)障礙的威脅評估模型;并且提出一種導向掃描的神經(jīng)元激勵傳遞方式,較好地傳遞神經(jīng)元激勵。(4)對廣義障礙建模方法以及規(guī)劃算法進行了仿真試驗驗證。在Matlab2014b平臺上使用編程語言搭建了用于路徑規(guī)劃仿真的可視化界面,并進行了相關(guān)的試驗分析。試驗結(jié)果表明與傳統(tǒng)障礙模型進行的路徑規(guī)劃相比,本文提出的廣義障礙下的離線路徑規(guī)劃算法得到的路徑更短更平滑,也能得到更合理更優(yōu)的規(guī)劃路徑;本文提出的廣義障礙下在線路徑規(guī)劃算法可有效規(guī)避不同速度的動態(tài)障礙物,在未知動態(tài)障礙物動機的環(huán)境下具有更好的規(guī)劃能力。
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP242
【圖文】：

武漢科技大學碩士學位論文研究現(xiàn)狀器人路徑規(guī)劃建模研究現(xiàn)狀首個移動機器人 Shakey 在美國開始研制[6]（如圖 用人工智能技術(shù)，可實現(xiàn)自主感知、環(huán)境建模、行能。此后，國內(nèi)外大量學者對移動機器人相關(guān)問題機器人研究中具有代表性的問題之一，路徑規(guī)劃問到了廣泛的探索與積累。目前，該問題的研究已取于成熟[8]。研究表明，若移動機器人應用場合不同略與側(cè)重點也應不同。其中，能否充分解決路徑規(guī)的優(yōu)劣的基礎。

及在軍事場合等特殊任務中，并不只存在避障任務，也可能存在破障需求，但常用的建模手段無法滿足或不能擴展出符合特殊場合下的路徑規(guī)劃需要。目前有限的文獻主要集中于相應機器人的硬件設計方面（如圖1.2所示）。Zang X等[27]針對在狹窄空間和危險區(qū)域未能進行救援的問題設計一種抬高特定碎片式障礙物的救援機器人。Mori M等[28]設計了一種應用于大型救援行動中將特定重型障礙物進

max maxh h50 ，mins 5，隸屬函數(shù)曲面如圖 2.2 所示。圖 2.2 路面高差類障礙隸屬曲線圖2.2.2 坡道障礙在地面環(huán)境中，坡道也是具有代表性的障礙。與高差類障礙相比，坡道障礙的坡度角是處理該類障礙物的重要標志。坡道類障礙按幾何角度分為上升型坡道和下降型坡道，并采用坡角a 描述，其特征如圖 2.3 所示。 min max min max 圖 2.3 坡道障礙特征圖

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2 王文東;許志城;何麗晶;史儀凱;姜沁沁;;新型輪式按摩機器人的路徑規(guī)劃算法[J];機械與電子;2017年01期

3 周嶸;張志翔;翟曉暉;閔慧芹;孔慶杰;;機器人室內(nèi)路徑規(guī)劃算法的實用性研究[J];機械與電子;2016年08期

4 徐博;徐e

本文編號：2753958