本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)自主導(dǎo)航移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著公共服務(wù)、倉(cāng)儲(chǔ)物流、探險(xiǎn)救援、醫(yī)療護(hù)理等行業(yè)的發(fā)展,自主導(dǎo)航移動(dòng)機(jī)器人正面臨著巨大的應(yīng)用需求。應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜化對(duì)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)提出了更高的要求,路徑規(guī)劃技術(shù)是移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一。路徑規(guī)劃涉及避障、最優(yōu)化和地圖構(gòu)建等問(wèn)題,同時(shí)對(duì)實(shí)時(shí)性和魯棒性要求較高。目前仍不存在單一的路徑規(guī)劃方法能同時(shí)解決上述問(wèn)題,因此,對(duì)路徑規(guī)劃的研究具有理論和現(xiàn)實(shí)的意義。本文將Pioneer3-DX移動(dòng)機(jī)器人作為研究對(duì)象,對(duì)室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃方法進(jìn)行研究,提出解決路徑規(guī)劃問(wèn)題的新方法。按照移動(dòng)機(jī)器人對(duì)環(huán)境信息的掌握情況,路徑規(guī)劃方法可分為全局路徑規(guī)劃法和局部路徑規(guī)劃法。A-star算法是一種啟發(fā)式的全局路徑規(guī)劃算法,本文結(jié)合Pioneer3-DX移動(dòng)機(jī)器人的兩輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)特性,針對(duì)該算法的缺陷對(duì)其柵格地圖、啟發(fā)函數(shù)、搜索策略、估價(jià)函數(shù)和路徑轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,提高路徑規(guī)劃的避障性能、時(shí)效性和安全性;人工勢(shì)場(chǎng)法是一種局部路徑規(guī)劃算法,本文對(duì)該算法的目標(biāo)不可達(dá)、局部極小點(diǎn)和全局最優(yōu)性差等問(wèn)題進(jìn)行了分析,通過(guò)改進(jìn)FIRAS函數(shù)、勢(shì)場(chǎng)填平法和邏輯重搜索法,提高路徑規(guī)劃的時(shí)效性和魯棒性;由于單一路徑規(guī)劃算法不能滿足復(fù)雜環(huán)境的需求,本文提出了提出基于改進(jìn)A-star算法和改進(jìn)APF算法的混合路徑規(guī)劃方法,提高路徑規(guī)劃的全局最優(yōu)性、局部避障能力和魯棒性。本文通過(guò)仿真和搭建的Pioneer3-DX移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了文中提出的新路徑規(guī)劃方法是可行、有效的。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)機(jī)器人 路徑規(guī)劃 A-star算法 人工勢(shì)場(chǎng)算法 混合路徑規(guī)劃法
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 機(jī)器人技術(shù)9-11
• 1.2 移動(dòng)機(jī)器人的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 移動(dòng)機(jī)器人的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.2 移動(dòng)機(jī)器人的分類14
• 1.3 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 課題研究的意義16
• 1.5 論文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-19
• 2 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃概述19-33
• 2.1 引言19-20
• 2.2 移動(dòng)機(jī)器人全局路徑規(guī)劃方法20-23
• 2.2.1 柵格法20-21
• 2.2.2 自由空間法21-22
• 2.2.3 可視圖法22
• 2.2.4 拓?fù)浞?/span>22-23
• 2.3 移動(dòng)機(jī)器人局部路徑規(guī)劃方法23-27
• 2.3.1 蟻群優(yōu)化算法23-24
• 2.3.2 遺傳算法24-25
• 2.3.3 滾動(dòng)窗口法25-26
• 2.3.4 人工勢(shì)場(chǎng)法26-27
• 2.4 其他路徑規(guī)劃方法27-28
• 2.5 移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型28-32
• 2.5.1 兩輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)移動(dòng)機(jī)器人坐標(biāo)系29-30
• 2.5.2 兩輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型分析30-32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 3 基于柵格地圖的A-star全局路徑規(guī)劃算法33-53
• 3.1 引言33
• 3.2 環(huán)境建模33-38
• 3.2.1 柵格尺寸34-37
• 3.2.2 柵格法的信息編碼37-38
• 3.3 A-star算法簡(jiǎn)介38-42
• 3.4 A-star算法的優(yōu)化42-48
• 3.4.1 柵格模型的優(yōu)化42-43
• 3.4.2 啟發(fā)函數(shù)與估價(jià)函數(shù)的設(shè)置43-45
• 3.4.3 搜索策略的優(yōu)化45-46
• 3.4.4 路徑轉(zhuǎn)折點(diǎn)平滑處理46-48
• 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-52
• 3.6 本章小結(jié)52-53
• 4 基于人工勢(shì)場(chǎng)法的局部路徑規(guī)劃算法53-73
• 4.1 引言53
• 4.2 APF算法簡(jiǎn)介53-55
• 4.3 傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法的缺陷及優(yōu)化方法55-69
• 4.3.1 目標(biāo)不可達(dá)問(wèn)題的分析及解決56-65
• 4.3.2 局部極小點(diǎn)問(wèn)題分析及解決65-68
• 4.3.3 APF算法路徑的全局優(yōu)化68-69
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析69-72
• 4.5 本章小結(jié)72-73
• 5 基于改進(jìn)A-star算法和改進(jìn)APF算法的混合路徑規(guī)劃73-79
• 5.1 引言73
• 5.2 A-star算法與APF算法混合路徑規(guī)劃方法73-77
• 5.2.1 改進(jìn)A-star路徑規(guī)劃算法的缺陷73
• 5.2.2 改進(jìn)APF路徑規(guī)劃算法的缺陷73-75
• 5.2.3 A-star算法與APF算法混合路徑規(guī)劃方法描述75-77
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析77-78
• 5.4 本章小結(jié)78-79
• 6 移動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)79-93
• 6.1 引言79
• 6.2 Pioneer3-DX移動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)79-86
• 6.2.1 硬件設(shè)備80-84
• 6.2.2 客戶端仿真及軟件構(gòu)成84-86
• 6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析86-92
• 6.4 本章小結(jié)92-93
• 7 結(jié)論93-95
• 7.1 全文總結(jié)93-94
• 7.2 研究展望94-95
• 參考文獻(xiàn)95-100
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果100-101
• 致謝101-102

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本文編號(hào)：254976