路徑規(guī)劃研究是機(jī)器人技術(shù)的重要組成部分,是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)的關(guān)鍵所在。蟻群算法,顧名思義即是模擬螞蟻?zhàn)迦盒袨榈乃惴āＯ伻核惴ǖ恼Q生最早是由來自意大利的學(xué)者M(jìn).Dorigo通過對自然界中螞蟻覓食行為的觀察分析,并以此為靈感設(shè)計(jì)的一種新型仿生進(jìn)化算法。蟻群算法對于解決時(shí)間復(fù)雜度較高的離散優(yōu)化問題極為擅長,基于其較強(qiáng)的抗干擾性、易于并行計(jì)算的能力,目前已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在機(jī)器人路徑規(guī)劃、旅行商問題、任務(wù)分配、交通調(diào)度等領(lǐng)域,并取得了不錯(cuò)的結(jié)果。本文是在靜態(tài)環(huán)境下,利用蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃研究。詳細(xì)介紹了蟻群算法的基本原理,建立了數(shù)學(xué)模型,定義了節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移概率、啟發(fā)函數(shù)以及信息素殘留等相關(guān)概念,對基本蟻群算法的改進(jìn)版本進(jìn)行了深入研究。利用柵格法對機(jī)器人工作空間進(jìn)行環(huán)境建模,對蟻群算法模型進(jìn)行部分改進(jìn)以適應(yīng)路徑規(guī)劃問題。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)蟻群算法在解決路徑規(guī)劃問題時(shí)存在收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺陷,并且規(guī)劃路徑平滑性差、安全性低,不利于機(jī)器人的精確跟蹤控制。本文提出了基于蟻群分類搜索策略的改進(jìn)蟻群算法,設(shè)計(jì)了近鄰啟發(fā)因子和目標(biāo)啟發(fā)因子相結(jié)合的啟發(fā)函數(shù),并對螞蟻種群進(jìn)行分類,針對每類螞蟻采用側(cè)重... 

【文章來源】：河北工程大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀Fig.1-1Researchstatusofpathplanning

終以多邊形的形式展現(xiàn)出來。標(biāo)明空間中的起始點(diǎn)、終止點(diǎn)以及各點(diǎn)，并將這些點(diǎn)進(jìn)行兩兩連接，需要注意的是，連接的線段不允許障礙物。通過上述方法確定的連線圖即為機(jī)器人允許通過的路徑集搜索算法對此路徑集合進(jìn)行搜索從而確定最優(yōu)路徑。可視圖空間法線路清晰明確，極易搜索出最優(yōu)路徑；而其缺陷是如果空間內(nèi)的始變化，往往需要構(gòu)建新的可視圖，增加了算法搜索的復(fù)雜度。因此法不適用于機(jī)器人局部路徑的規(guī)劃，而對機(jī)器人全局路徑的規(guī)劃是模方法。自由空間法(如圖 1-2(b)所示)是在可視圖法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改動(dòng)以改活性較差的缺點(diǎn)，其在構(gòu)建空間時(shí)通常是將空間障礙物包含在提前圖形中(如凸多邊形、廣義錐形等)，并通過連通圖的形式加以表示，索算法對機(jī)器人的移動(dòng)路線進(jìn)行規(guī)劃。采用自由空間法對機(jī)器人工境建模時(shí)，即使機(jī)器人的始點(diǎn)和終點(diǎn)發(fā)生了變化，也無需對整個(gè)連構(gòu)建，只要在已構(gòu)建好的空間中重新確立機(jī)器人的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)空間中的障礙物較為密集的情況下，將導(dǎo)致算法的復(fù)雜度較高。

河北工程大學(xué)碩士學(xué)位論文障礙物的有效范圍內(nèi)，障礙物將對機(jī)器人產(chǎn)生斥力作生碰撞，目標(biāo)點(diǎn)將對機(jī)器人產(chǎn)生引力作用以避免機(jī)器力與斥力共同作用于機(jī)器人，其將按合力方向進(jìn)行移將沿著最優(yōu)的線路逐漸向目標(biāo)點(diǎn)安全靠近。應(yīng)用虛擬時(shí)，其優(yōu)勢是計(jì)算復(fù)雜度較低，模型架構(gòu)并不復(fù)雜，較為密集時(shí)，機(jī)器人可能會(huì)同時(shí)受到多個(gè)障礙物的斥器人難以穿過機(jī)器人間的空隙導(dǎo)致最終的求解路線并


本文編號：3547808