服務(wù)機(jī)器人的導(dǎo)航任務(wù)主要包括對(duì)環(huán)境地圖構(gòu)建、自主定位、路徑規(guī)劃和動(dòng)態(tài)避障等。其中路徑規(guī)劃是導(dǎo)航技術(shù)中最重要的功能。但單一的路徑規(guī)劃算法只能滿足服務(wù)機(jī)器人在某一種環(huán)境中的路徑規(guī)劃需求。本文針對(duì)服務(wù)機(jī)器人復(fù)雜環(huán)境下的混合路徑規(guī)劃技術(shù)進(jìn)行了深入研究和探討。主要工作內(nèi)容如下:針對(duì)蟻群算法難以確定重要參數(shù)的最優(yōu)組合問題,在根據(jù)展覽大廳環(huán)境建模的地圖中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了蟻群算法重要參數(shù)對(duì)算法尋優(yōu)質(zhì)量的影響大,并得到在展覽大廳環(huán)境地圖中能夠發(fā)揮蟻群算法最佳性能的算法參數(shù)的取值范圍,分別為自由柵格的數(shù)量是螞蟻數(shù)量的6倍左右、α?[1,2]、β?[5,9]、ρ?（0.2,0.8）。分析了粒子群算法和蟻群算法所存在的問題。針對(duì)采用蟻群算法求解服務(wù)機(jī)器人全局路徑規(guī)劃時(shí),會(huì)出現(xiàn)規(guī)劃效率低,算法參數(shù)的改變對(duì)規(guī)劃效果影響大等問題,提出了一種粒子群參數(shù)優(yōu)化的改進(jìn)蟻群算法。針對(duì)改進(jìn)后算法耗時(shí)大的問題,給出了粒子群算法的動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重調(diào)整策略和改進(jìn)蟻群算法信息素更新策略,保證求解質(zhì)量的同時(shí),提高了優(yōu)化效率。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法能夠發(fā)揮蟻群算法最佳性能,規(guī)劃路徑縮短了約12%,轉(zhuǎn)折點(diǎn)數(shù)量減少了約50%,提高了移動(dòng)機(jī)... 

【文章來源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

拓?fù)浞窂揭?guī)劃示意圖

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文4圖1-2可視圖法路徑規(guī)劃示意圖Fig.1-2Schematicdiagramofpathplanningwithviewablemethod（3）A*算法研究現(xiàn)狀A(yù)*算法是由Nilsson提出來的一種典型的啟發(fā)式搜索算法。針對(duì)應(yīng)用A*算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，國內(nèi)外學(xué)者做了大量研究。趙曉等[25]在A*算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合跳點(diǎn)搜索算法，提出一種改進(jìn)的A*算法，解決了較大場景下A*尋路算法存在的內(nèi)存開銷大、運(yùn)行時(shí)間長等問題。王維等[26]通過對(duì)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)及其父節(jié)點(diǎn)的估計(jì)路徑代價(jià)進(jìn)行指數(shù)衰減的方式加權(quán)，提出了對(duì)A*算法的進(jìn)一步改進(jìn)思路，使得移動(dòng)機(jī)器人在離目標(biāo)點(diǎn)較遠(yuǎn)時(shí)能夠很快地向目標(biāo)點(diǎn)靠近，在離目標(biāo)點(diǎn)較近時(shí)能夠局部精確搜索，確保障礙物較多時(shí)目標(biāo)可達(dá)。Wang等[27]提出了一種基于車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的等步長采樣的A*算法，以盡可能提高自動(dòng)駕駛車輛路徑的舒適性。A*算法是比較有效地獲得最短路徑的算法，它具有數(shù)據(jù)簡單、復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)。但其規(guī)劃的路徑往往轉(zhuǎn)折點(diǎn)較多，不利于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。（4）蟻群算法研究現(xiàn)狀意大利學(xué)者Dorigo等受到螞蟻覓食的啟發(fā)提出了蟻群算法（antcolonyoptimization，ACO）。應(yīng)用蟻群能算法解決移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃問題是國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。Stutzle等[28]提出最大最小螞蟻系統(tǒng)（MMAS），通過限制路徑上信息素的上下限，在一定程度上避免了陷入局部最優(yōu)解問題。JuntaoCheng等[29]通過改變ACO中螞蟻初始位置的分布，來減少算法迭代最初時(shí)螞蟻之間的影響，從而提高了蟻群算法的搜索效率。王曉燕等[30]使用人工勢(shì)場法求得初始路徑與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)和下一節(jié)點(diǎn)之間的距離結(jié)合構(gòu)造啟發(fā)函數(shù)，并加入啟發(fā)信息遞減系數(shù)，避免了蟻群算法易陷入局部最優(yōu)的問題。劉杰等[31]將路徑幾何優(yōu)化方法與蟻群算法相結(jié)合解決了移動(dòng)機(jī)?

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文8圖1-3技術(shù)路線Fig.1-3Technicalroute1.3.3結(jié)構(gòu)安排第一章主要介紹課題的研究背景與意義、國內(nèi)外移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)的研究現(xiàn)狀，分別介紹了移動(dòng)機(jī)器人全局路徑規(guī)劃方法、局部路徑規(guī)劃方法和混合路徑規(guī)劃方法的研究現(xiàn)狀。第二章針對(duì)展廳服務(wù)機(jī)器人的工作環(huán)境構(gòu)建環(huán)境地圖模型。分析了蟻群算法的數(shù)學(xué)模型和算法流程。在展廳服務(wù)機(jī)器人工作環(huán)境地圖模型中對(duì)蟻群算法求解質(zhì)量受參數(shù)影響大的問題進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，得到蟻群算法重要參數(shù)的取值范圍。第三章進(jìn)行了服務(wù)機(jī)器人全局路徑規(guī)劃方法的研究。分析了粒子群算法的基本原理，詳細(xì)分析了粒子群算法、蟻群算法所存在的問題。提出一種基于粒子群參數(shù)優(yōu)化改進(jìn)蟻群算法的全局路徑規(guī)劃方法。針對(duì)改進(jìn)算法運(yùn)行時(shí)間長等問題，提出粒子群算法的動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重調(diào)整策略和改進(jìn)蟻群算法信息素更新策略。對(duì)障礙物分布不同的地圖中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。第四章進(jìn)行了服務(wù)機(jī)器人局部路徑規(guī)劃方法的研究。分析了人工勢(shì)場法的基本原理和人工勢(shì)場法的缺陷。針對(duì)應(yīng)用人工勢(shì)場法進(jìn)行局部路徑規(guī)劃時(shí)存在的問題，提出在斥力勢(shì)場中引入目標(biāo)距離函數(shù)和動(dòng)態(tài)障礙物的速度斥力勢(shì)場函數(shù)的解

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]A review:On path planning strategies for navigation of mobile robot[J]. B.K.Patle,Ganesh Babu L,Anish Pandey,D.R.K.Parhi,A.Jagadeesh.  Defence Technology. 2019(04)
[2]移動(dòng)機(jī)器人中激光雷達(dá)測(cè)距測(cè)角標(biāo)定方法[J]. 趙海鵬,杜玉紅,丁娟,趙地,史屹君.  紅外與激光工程. 2019(06)
[3]改進(jìn)遺傳算法在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 孫波,姜平,周根榮,盧易天.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(17)
[4]基于改進(jìn)粒子群算法的路徑規(guī)劃[J]. 賈會(huì)群,魏仲慧,何昕,張磊,何家維,穆治亞.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(12)
[5]基于負(fù)反饋機(jī)制的蟻群算法及其在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J]. 白建龍,陳瀚寧,胡亞寶,何茂偉,梁曉丹,PARK Dongwon.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(07)
[6]一種混合路徑規(guī)劃方法在裝甲車輛CGF中的應(yīng)用[J]. 鄧青,薛青,陳琳,陳俊.  兵器裝備工程學(xué)報(bào). 2018(07)
[7]基于改進(jìn)A*算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 趙曉,王錚,黃程侃,趙燕偉.  機(jī)器人. 2018(06)
[8]一種動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法[J]. 董紅斌,李冬錦,張小平.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(02)
[9]復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下自主機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[J]. 王志中.  組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2018(01)
[10]改進(jìn)A*算法的移動(dòng)機(jī)器人最短路徑規(guī)劃[J]. 王維,裴東,馮璋.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(05)

博士論文
[1]移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃與定位技術(shù)研究[D]. 張琦.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014

碩士論文
[1]導(dǎo)航機(jī)器人的地圖構(gòu)建和定位研究[D]. 王鵬.天津工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于ROS的全向移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 張鵬.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[3]面向樓宇環(huán)境的移動(dòng)機(jī)器人行為規(guī)劃技術(shù)的研究與應(yīng)用[D]. 劉曉濤.南京理工大學(xué) 2017
[4]結(jié)合粒子群算法和改進(jìn)人工勢(shì)場法的移動(dòng)機(jī)器人混合路徑規(guī)劃[D]. 許源.浙江大學(xué) 2013
[5]基于蟻群和人工魚群混合群智能算法在物流配送路徑優(yōu)化問題中的應(yīng)用研究[D]. 鄒挺.蘇州大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3231166