發(fā)布時(shí)間：2022-12-11 09:07

　　目前,智能機(jī)器人的研究領(lǐng)域發(fā)展迅猛,機(jī)器人廣泛出現(xiàn)在人類生活的各個(gè)方面,人們對(duì)其可靠性和安全性也有著越來(lái)越復(fù)雜的要求。智能機(jī)器人研究的相關(guān)課題具有復(fù)雜性、約束性和非線性等眾多特點(diǎn),包含導(dǎo)航技術(shù)、傳感器技術(shù)、硬件控制技術(shù)、路徑規(guī)劃技術(shù)等多技術(shù)融合。路徑規(guī)劃技術(shù)是機(jī)器人眾多研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題。路徑規(guī)劃問(wèn)題的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)環(huán)境建模、導(dǎo)航定位和算法等技術(shù)的支撐。本文選擇人工魚(yú)群算法作為基礎(chǔ)算法,回顧人工魚(yú)群算法的原理、特點(diǎn)以及人工魚(yú)個(gè)體的行為特性,研究各參數(shù)對(duì)算法的影響和作用原理。通過(guò)算例分析得知人工魚(yú)群算法后期搜索精確度不高以及局搜索能力的不足。針對(duì)人工魚(yú)群算法前期搜索的盲目性,人工魚(yú)個(gè)體分散,搜索精度不高的問(wèn)題,本文提出了一種精英保留與淘汰策略。該策略源于生物的進(jìn)化思想,提出精英魚(yú)群的概念,包含生物的淘汰和克隆機(jī)制,將有精英個(gè)體作為父代進(jìn)行克隆,淘汰相對(duì)劣化的個(gè)體,實(shí)驗(yàn)證明該方法可提高算法搜尋的高效性和精確性,但對(duì)于局部最優(yōu)問(wèn)題仍存在不足。針對(duì)單一改進(jìn)方式的局限性,本文采取多算法混合的思想,提出了一種基于和聲搜索算法的混合人工魚(yú)群算法。首先對(duì)和聲搜索算法的原理、搜索方式以及特點(diǎn)進(jìn)行分析,... 

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 智能機(jī)器人國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 路徑規(guī)劃技術(shù)的現(xiàn)狀及展望
        1.3.1 傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法
        1.3.2 智能路徑規(guī)劃方法
        1.3.3 路徑規(guī)劃方法發(fā)展方向
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 人工魚(yú)群算法基礎(chǔ)分析
    2.1 人工魚(yú)群算法概述
    2.2 人工魚(yú)的行為模式
    2.3 人工魚(yú)群算法的參數(shù)設(shè)置原則
    2.4 人工魚(yú)群算法的流程
    2.5 人工魚(yú)群算法的不足
    2.6 本章小結(jié)
第3章 改進(jìn)的人工魚(yú)群算法
    3.1 基于精英保留和淘汰策略的人工魚(yú)群算法
        3.1.1 算法改進(jìn)的背景
        3.1.2 精英保留和淘汰策略的引入
        3.1.3 基于精英保留和淘汰策略魚(yú)群算法流程
    3.2 基于精英保留和淘汰策略魚(yú)群算法的算例分析
        3.2.1 測(cè)試函數(shù)
        3.2.2 全局搜索能力測(cè)試
        3.2.3 局部搜索能力測(cè)試
    3.3 基于和聲算法的混合魚(yú)群算法
        3.3.1 和聲搜索算法的原理
        3.3.2 和聲搜索算法與混沌因子的引入
        3.3.3 基于和聲搜索的混合魚(yú)群算法流程
    3.4 基于和聲算法混合魚(yú)群算法的算例分析
        3.4.1 測(cè)試函數(shù)
        3.4.2 參數(shù)設(shè)置
        3.4.3 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究
    4.1 環(huán)境建模
        4.1.1 模型建立
        4.1.2 路徑表示方法
        4.1.3 行走約束條件
        4.1.4 確定適應(yīng)度函數(shù)
        4.1.5 路徑規(guī)劃流程概述
    4.2 仿真分析
        4.2.1 改進(jìn)算法的路徑規(guī)劃研究
        4.2.2 基于不同算法的路徑規(guī)劃對(duì)比
        4.2.3 25×25柵格復(fù)雜環(huán)境下的路徑規(guī)劃對(duì)比
        4.2.4 死胡同環(huán)境下的路徑規(guī)劃測(cè)試
    4.3 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]綜述智能機(jī)器人的發(fā)展與組成[J]. 陸昱方.  通訊世界. 2019(01)
[2]復(fù)雜環(huán)境下煤礦救災(zāi)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 陳爾奎,吳梅花,張英杰.  煤炭技術(shù). 2018(10)
[3]基于多約束條件的改進(jìn)遺傳算法路徑規(guī)劃[J]. 賀盼博,鄔春學(xué).  軟件導(dǎo)刊. 2018(07)
[4]未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃模糊控制器的設(shè)計(jì)[J]. 沈飛.  自動(dòng)化與儀表. 2018(07)
[5]基于模擬退火-蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 王正存,張曉玲,吳作君.  科技風(fēng). 2018(20)
[6]改進(jìn)的可視圖法在路徑規(guī)劃中的運(yùn)用[J]. 邵偉偉,駱正磊.  南陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(04)
[7]月面服務(wù)機(jī)器人研究進(jìn)展及發(fā)展設(shè)想[J]. 韓亮亮,陳萌,張崇峰,張玉花.  載人航天. 2018(03)
[8]多自主式水下機(jī)器人的路徑規(guī)劃和控制技術(shù)研究綜述[J]. 趙蕊,許建,向先波,徐國(guó)華.  中國(guó)艦船研究. 2018(06)
[9]基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的研究[J]. 葛勇,牛成水,杜美云,徐娟,張玉安.  青海大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[10]視網(wǎng)膜顯微手術(shù)機(jī)器人的約束運(yùn)動(dòng)規(guī)劃及仿真[J]. 肖晶晶,楊洋,沈麗君,陳亦棋,張恩來(lái).  機(jī)器人. 2018(06)

博士論文
[1]一種新型的智能優(yōu)化方法-人工魚(yú)群算法[D]. 李曉磊.浙江大學(xué) 2003

碩士論文
[1]人工魚(yú)群算法的應(yīng)用研究[D]. 楊鵬.西北師范大學(xué) 2017
[2]輪腿混合式攀爬機(jī)器人的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 申晨陽(yáng).西南大學(xué) 2017
[3]變電站智能巡檢機(jī)器人全局路徑規(guī)劃設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳瑤.山東大學(xué) 2015
[4]基于和聲優(yōu)化算法的研究與應(yīng)用[D]. 張彪.聊城大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3718508