本文關(guān)鍵詞：室內(nèi)機(jī)器人全覆蓋路徑規(guī)劃方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：室內(nèi)機(jī)器人全覆蓋路徑規(guī)劃是移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的一種特殊形式,要求機(jī)器人合理而高效地覆蓋除障礙物以外的所有工作區(qū)域。它在我們的日常生活中有著非常廣泛的應(yīng)用,如擦窗機(jī)器人、清潔機(jī)器人等。本文采用柵格地圖模型對(duì)室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行建模,研究了基于生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全覆蓋路徑規(guī)劃算法。針對(duì)生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在冗余神經(jīng)元活性值和路徑規(guī)劃結(jié)果受機(jī)器人移動(dòng)速度影響的問題,對(duì)生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離散化改進(jìn),利用MATLAB對(duì)基于離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全覆蓋路徑規(guī)劃算法進(jìn)行仿真研究。最后將基于離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全覆蓋路徑規(guī)劃算法應(yīng)用于Voyager-II A型機(jī)器人,驗(yàn)證了算法的可行性。本文主要工作和結(jié)果如下:(1)對(duì)比分析了幾種常用的地圖模型,指出了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)合生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),采用柵格地圖模型對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模,每個(gè)柵格對(duì)應(yīng)一個(gè)神經(jīng)元。為仿真全覆蓋路徑規(guī)劃算法的性能,建立典型室內(nèi)環(huán)境和隨機(jī)障礙物環(huán)境的柵格地圖。研究了隨機(jī)環(huán)境下障礙物數(shù)量對(duì)路徑規(guī)劃結(jié)果的影響,給出了全覆蓋路徑規(guī)劃結(jié)果最差時(shí)的障礙物數(shù)量。(2)分別在典型室內(nèi)環(huán)境和隨機(jī)障礙物環(huán)境的柵格地圖上,研究了機(jī)器人移動(dòng)速度對(duì)基于生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全覆蓋路徑規(guī)劃算法的影響。仿真結(jié)果表明,當(dāng)機(jī)器人移動(dòng)速度與未覆蓋神經(jīng)元活性值的上升時(shí)間互為倒數(shù)時(shí),算法性能達(dá)到最好。(3)針對(duì)基于生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全覆蓋路徑規(guī)劃算法存在冗余神經(jīng)元活性值和路徑規(guī)劃結(jié)果受機(jī)器人移動(dòng)速度影響的問題,對(duì)生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離散化改進(jìn)。對(duì)離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,給出了離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大采樣周期。研究了采樣周期對(duì)基于離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全覆蓋路徑規(guī)劃算法的影響,仿真結(jié)果表明,當(dāng)采樣周期等于與未覆蓋神經(jīng)元活性值的上升時(shí)間時(shí),算法性能達(dá)到最好。對(duì)比了生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳全覆蓋路徑規(guī)劃結(jié)果,兩者覆蓋路徑總長(zhǎng)度和轉(zhuǎn)彎次數(shù)相近,離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真耗時(shí)明顯減少,能有效減少計(jì)算量。(4)本文采用Voyager-II A型機(jī)器人作為全覆蓋路徑規(guī)劃算法的實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證平臺(tái),利用紅外線傳感器和超聲波傳感器進(jìn)行環(huán)境信息的感知,并構(gòu)建柵格地圖。采用航跡推算法對(duì)機(jī)器人進(jìn)行定位,最后通過Voyager-II A型機(jī)器人驗(yàn)證了算法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：全覆蓋路徑規(guī)劃 室內(nèi)環(huán)境建模 離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 柵格地圖
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(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5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 室內(nèi)環(huán)境建模11
• 1.2.2 CCPP算法11-12
• 1.2.3 BINN算法12-13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線13-14
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容13
• 1.3.2 技術(shù)路線13-14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 室內(nèi)環(huán)境建模16-21
• 2.1 環(huán)境地圖16-17
• 2.1.1 環(huán)境地圖描述16
• 2.1.2 環(huán)境地圖模型16-17
• 2.2 基于柵格地圖模型的環(huán)境建模方法17-18
• 2.3 基于柵格地圖模型的典型室內(nèi)環(huán)境建模18-19
• 2.3.1 柵格大小的選擇18
• 2.3.2 典型室內(nèi)環(huán)境建模18-19
• 2.4 隨機(jī)障礙物環(huán)境19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-21
• 第三章 基于BINN的CCPP算法研究21-27
• 3.1 BINN模型21-22
• 3.2 基于BINN的CCPP算法22-24
• 3.2.1 機(jī)器人移動(dòng)路徑的生成方法22-23
• 3.2.2 基于BINN的CCPP算法流程23-24
• 3.3 基于BINN的CCPP算法仿真24-25
• 3.4 機(jī)器人移動(dòng)速度對(duì)算法性能的影響25-26
• 3.5 本章小結(jié)26-27
• 第四章 基于離散BINN的CCPP算法研究27-37
• 4.1 BINN離散化改進(jìn)27-31
• 4.1.1 離散BINN模型27-28
• 4.1.2 離散BINN的穩(wěn)定性28-29
• 4.1.3 離散BINN的參數(shù)分析29-31
• 4.2 基于離散BINN的CCPP算法31-32
• 4.3 基于離散BINN的CCPP算法仿真32-34
• 4.4 采樣周期對(duì)算法性能的影響34-35
• 4.5 離散BINN與BINN性能對(duì)比35-36
• 4.6 本章小結(jié)36-37
• 第五章 CCPP算法在移動(dòng)機(jī)器人上的實(shí)現(xiàn)37-44
• 5.1 移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)37
• 5.2 柵格地圖構(gòu)建37-41
• 5.2.1 柵格地圖的表示方法37-38
• 5.2.2 基于紅外和超聲傳感器的柵格地圖構(gòu)建38-39
• 5.2.3 基于離散生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柵格地圖更新39-41
• 5.3 機(jī)器人定位技術(shù)41-42
• 5.4 基于移動(dòng)機(jī)器人的CCPP算法實(shí)現(xiàn)42-43
• 5.5 實(shí)際環(huán)境下實(shí)驗(yàn)43
• 5.6 本章小結(jié)43-44
• 第六章 總結(jié)與展望44-46
• 6.1 總結(jié)44-45
• 6.2 展望45-46
• 參考文獻(xiàn)46-50
• 致謝50-51
• 作者簡(jiǎn)介51

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