多移動機(jī)器人協(xié)同路徑規(guī)劃是機(jī)器人導(dǎo)航研究領(lǐng)域中極具挑戰(zhàn)性的問題。復(fù)雜環(huán)境下多移動機(jī)器人協(xié)同路徑規(guī)劃,需要為各機(jī)器人尋求一條從起始點到目標(biāo)點的最優(yōu)路徑,同時保證機(jī)器人間以及機(jī)器人與動、靜態(tài)障礙物之間無碰撞。因此,如何實現(xiàn)機(jī)器人間的避碰和機(jī)器人與動態(tài)障礙物的避障是該問題的研究難點。當(dāng)前大部分研究仍聚集于靜態(tài)環(huán)境下單機(jī)器人路徑規(guī)劃,復(fù)雜環(huán)境下多移動機(jī)器人協(xié)同路徑規(guī)劃問題仍是亟待解決的難題。本文主要工作如下:1)針對單機(jī)器人全局路徑規(guī)劃問題,采用約束滿足法構(gòu)建優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,并結(jié)合問題屬性提出一種改進(jìn)蟻群算法。利用當(dāng)前節(jié)點的局部路徑方向與起始點至終點的歐式路徑方向夾角設(shè)計新啟發(fā)式函數(shù),引導(dǎo)機(jī)器人沿最短路徑行走;根據(jù)可選節(jié)點數(shù)量設(shè)計避障規(guī)則,提高避障能力;依據(jù)路徑長度對信息素進(jìn)行比較更新,提高算法收斂速度。實驗表明,改進(jìn)算法性能優(yōu)于原始蟻群算法。2)針對靜態(tài)環(huán)境下多移動機(jī)器人協(xié)同路徑問題,構(gòu)建以路徑長度短和暫停時間少為目標(biāo)的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型。考慮到機(jī)器人之間存在碰撞沖突,研究啟發(fā)式規(guī)則對沖突進(jìn)行消除。以單機(jī)器人全局路徑規(guī)劃為基礎(chǔ),研制出一種基于全局路徑規(guī)劃和融入啟發(fā)式規(guī)則的局部路徑調(diào)整的兩階段規(guī)劃算法...

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【學(xué)位級別】：碩士

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圖1.1移動機(jī)器人應(yīng)用環(huán)境

a)智能車間AGVb)亞馬遜智能倉庫AGV圖1.1移動機(jī)器人應(yīng)用環(huán)境機(jī)器人的初始研究階段主要集中于機(jī)器人的機(jī)械結(jié)構(gòu)、運動控制、信息處理能等方面。目前，對于該方面的研究已經(jīng)獲得了較大的研究成果。科學(xué)技術(shù)呈現(xiàn)日

圖2.1亞馬遜智能倉庫

圖2.1亞馬遜智能倉庫器人協(xié)同路徑規(guī)劃問題描述人協(xié)同路徑規(guī)劃問題：在同一工作環(huán)境下，存在要保證機(jī)器人彼此間在任意時刻都保持安全距離環(huán)境中障礙物不發(fā)生碰撞的要求條件下，需要在

圖 2.7 編號后的柵格地圖

2)直角坐標(biāo)法，在直角坐標(biāo)系中以坐標(biāo)(0,0)為原點，x軸的正方向為水平向右，y軸正方向為垂直向上，則可用坐標(biāo)(x,y)來各表示柵格。本文采用序號法標(biāo)識柵格，如圖2.7所示。圖2.7編號后的柵格地圖由圖2-6可知，柵格編號為32所對應(yīng)的直角坐標(biāo)為(1.5,2....

圖3.8信噪比-主效應(yīng)圖

武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位論文主要指的是影響產(chǎn)品質(zhì)量特性的主效應(yīng)與誤差效應(yīng)的比值。該值越小，反之，則穩(wěn)定性越好。由圖3.8可知各參數(shù)的最優(yōu)組合方案，即為(1,5,

本文編號：4017874