本文選題：移動(dòng)機(jī)器人 + 路徑規(guī)劃　； 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：路徑規(guī)劃問題是移動(dòng)機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)最基本、最關(guān)鍵的課題,它解決的是移動(dòng)機(jī)器人在工作環(huán)境中如何行走的問題。本文主要研究移動(dòng)機(jī)器人在不同環(huán)境下的路徑規(guī)劃,包括一般環(huán)境下點(diǎn)對(duì)點(diǎn)之間的路徑規(guī)劃與改善,溫室環(huán)境下圍繞農(nóng)作物生長區(qū)域半包圍式的路徑規(guī)劃和三維立體環(huán)境下的路徑規(guī)劃。針對(duì)在這三種環(huán)境下機(jī)器人路徑規(guī)劃的不同特點(diǎn)分別開發(fā)了相應(yīng)的算法,并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了相應(yīng)算法的有效性。本文的研究工作主要分為以下三個(gè)部分:1.提出用于改善路徑質(zhì)量的平滑蟻群算法。在利用蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí),機(jī)器人所走路徑節(jié)點(diǎn)都是自由柵格的中心點(diǎn),這樣就造成了機(jī)器人會(huì)出現(xiàn)不必要的轉(zhuǎn)彎和行走一些多余的路徑。應(yīng)用平滑蟻群算法將蟻群算法規(guī)劃出來的最優(yōu)路徑進(jìn)行平滑處理,在處理過程中,將機(jī)器人所在的當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與轉(zhuǎn)折點(diǎn)后的其它節(jié)點(diǎn)連接,如果連接線沒有穿越障礙物區(qū)域,則當(dāng)前連接的線段就可以作為新的路徑代替原來路徑,并將中間不必要的節(jié)點(diǎn)刪除,否則對(duì)當(dāng)前路徑不作任何改動(dòng)。2.提出一種溫室環(huán)境下的路徑規(guī)劃方法。在溫室環(huán)境下,農(nóng)民會(huì)將農(nóng)作物按照一定結(jié)構(gòu)來種植,機(jī)器人在溫室內(nèi)工作,就需要圍繞著農(nóng)作物進(jìn)行運(yùn)動(dòng),運(yùn)動(dòng)的同時(shí)對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行噴藥、施肥等工作。針對(duì)溫室內(nèi)機(jī)器人的特殊路徑規(guī)劃方式,將蟻群算法和人工勢(shì)場法相結(jié)合,綜合利用蟻群算法全局搜索和正反饋的特點(diǎn)以及人工勢(shì)場法能夠定向運(yùn)動(dòng)和預(yù)先規(guī)避障礙物的優(yōu)點(diǎn),在規(guī)定機(jī)器人的工作區(qū)域和起止點(diǎn)之后,新的勢(shì)場蟻群算法會(huì)根據(jù)要求規(guī)劃出機(jī)器人的最優(yōu)路徑。3.提出一種在三維環(huán)境下利用蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃的方法。在構(gòu)建三維地圖時(shí),首先將移動(dòng)機(jī)器人所處的三維環(huán)境劃分為一個(gè)個(gè)的平面,然后再將這些平面進(jìn)行柵格化。在利用蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃的過程中,將螞蟻釋放的信息素全部存儲(chǔ)在路徑節(jié)點(diǎn)上,而不是放在螞蟻的行走路徑中,這樣能大大減少信息素的存儲(chǔ)空間,同時(shí)構(gòu)建了新的期望啟發(fā)函數(shù),提高了路徑搜索效率。
[Abstract]:Path planning is one of the most basic and critical topics in the field of mobile robot research. It solves the problem of how mobile robot walks in the working environment. This paper mainly studies the path planning of mobile robot in different environments, including the path planning and improvement between point to point in general environment. Semi-bounding path planning around crop growing area in greenhouse environment and path planning in three-dimensional environment. According to the different characteristics of robot path planning in these three environments, the corresponding algorithms are developed, and the effectiveness of the corresponding algorithms is verified by simulation experiments. The research work of this paper is divided into the following three parts: 1. A smoothing ant colony algorithm for improving path quality is proposed. When the ant colony algorithm is used in path planning, the path nodes taken by the robot are all the center points of the free grid, which causes the robot to make unnecessary turns and walk some redundant paths. The smooth ant colony algorithm is used to smooth the optimal path of the ant colony algorithm. In the process of processing, the current node of the robot is connected with the other nodes after the turning point, if the connecting line does not cross the obstacle area, Then the line segment of the current connection can replace the original path as a new path, and remove unnecessary nodes from the middle, otherwise, no changes to the current path. 2. A path planning method in greenhouse environment is proposed. In the greenhouse environment, farmers will plant crops according to a certain structure, robot work in the greenhouse, it is necessary to move around the crops, while the movement of crops spraying, fertilization and other work. Aiming at the special path planning method of robot in greenhouse, this paper combines ant colony algorithm and artificial potential field method, synthesizes the characteristics of global search and positive feedback of ant colony algorithm and the advantages of artificial potential field method which can orient movement and avoid obstacles in advance. After defining the working area and starting and ending points of the robot, the new ant colony algorithm of potential field will plan the optimal path of the robot according to the requirement. An ant colony algorithm for path planning in three-dimensional environment is proposed. In the construction of 3D map, the 3D environment of the mobile robot is first divided into one plane, and then these planes are rasterized. In the course of path planning using ant colony algorithm, the pheromone released by ant is stored on the path node instead of in the walking path of ant, which can greatly reduce the storage space of pheromone. At the same time, a new expected heuristic function is constructed to improve the efficiency of path search.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：1896088