【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器人得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。路徑規(guī)劃是機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)重要課題,特別對(duì)于復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下障礙物的處理是動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的一個(gè)重要問(wèn)題。粒子群的優(yōu)化算法在解決路徑規(guī)劃問(wèn)題上具有尋優(yōu)精度高,收斂速度快的優(yōu)點(diǎn);Q學(xué)習(xí)算法在動(dòng)態(tài)環(huán)境下具有很強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)能力,通過(guò)直接估算狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的值函數(shù)Q(s,a)來(lái)快速獲得最優(yōu)策略?~((9))。本文將兩種算法有機(jī)融合來(lái)解決復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境的路徑規(guī)劃問(wèn)題。本文提出了結(jié)合全局靜態(tài)和局部動(dòng)態(tài)環(huán)境的IHPSO-Q動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法。首先在粒子群算法中引入健康度概念,通過(guò)粒子在迭代過(guò)程中的震蕩數(shù)與停滯數(shù)來(lái)識(shí)別粒子群中的懶惰粒子,避免算法陷入局部最優(yōu)解,再用接近最優(yōu)解的引導(dǎo)因子更新懶惰粒子的位置與速度,提升粒子群整體的健康度,加快算法迭代速度,規(guī)劃出全局路徑。其次,定義了機(jī)器人行進(jìn)方向的動(dòng)作集合A,通過(guò)BOX離散方法得到機(jī)器人與障礙物之間風(fēng)險(xiǎn)度量的狀態(tài)集合S,將連續(xù)的環(huán)境信息離散化做為算法的有效輸入信息,設(shè)計(jì)Q值矩陣用來(lái)記錄機(jī)器人當(dāng)前環(huán)境下面臨的周邊狀態(tài)與下一步的決策動(dòng)作之間的預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)值,并且通過(guò)加入回溯法使后續(xù)巡查機(jī)器人動(dòng)作學(xué)習(xí)過(guò)程所產(chǎn)生的影響能夠快速傳遞給當(dāng)前狀態(tài),使Q值傳遞的滯后性得到改善,更新規(guī)則更加合理有效。第三,機(jī)器人在全局規(guī)劃路徑的巡查中,將巡查機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)基于優(yōu)先級(jí)分解為導(dǎo)向與避障兩種行為,周圍環(huán)境沒(méi)有障礙物時(shí)以全局規(guī)劃路徑為導(dǎo)向,當(dāng)探測(cè)到障礙物時(shí),以避障行為優(yōu)先,對(duì)Q值矩陣進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算,并根據(jù)預(yù)先定義規(guī)則確定獎(jiǎng)勵(lì)值,由此選擇執(zhí)行新動(dòng)作的策略。機(jī)器人通過(guò)對(duì)動(dòng)態(tài)避障的強(qiáng)化學(xué)習(xí),構(gòu)建成一個(gè)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的最優(yōu)策略模型,支持機(jī)器人的智能巡查。最后在MATLABR2016a實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)八個(gè)CEC標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)測(cè)試表明,本文提出的IHPSO-Q算法在尋優(yōu)時(shí)間、收斂速度、抗干擾能力及最佳性能指標(biāo)上相比于傳統(tǒng)HPSO算法都有所提升,IHPSO-Q算法比傳統(tǒng)的Q算法迭代次數(shù)更少,收斂效果較好,達(dá)到了研究目標(biāo)。
【圖文】：

圖 2-1 柵格地圖Fig. 2-1 grid map家 Nils J.Nilsson 于 1969 年發(fā)表新的路徑規(guī)下，將智能移動(dòng)機(jī)器人的起始點(diǎn)，目標(biāo)終目標(biāo)點(diǎn)之間的連線并沒(méi)有障礙物的阻隔，明智能移動(dòng)機(jī)器人可以安全無(wú)碰撞的通過(guò)如圖 2-2 所示的一般步驟是，首先智能移動(dòng)機(jī)器人利用將所得環(huán)境內(nèi)容進(jìn)行模式識(shí)別與匹配，一如通過(guò)使用點(diǎn)來(lái)表示智能移動(dòng)機(jī)器人起始使用四邊形五邊形等多邊形來(lái)描述移動(dòng)機(jī)

圖 2-2 可視圖法Fig2-2. Visual graph method非常簡(jiǎn)單宜行，根據(jù)智能移動(dòng)機(jī)器人傳感設(shè)用已有的計(jì)算機(jī)圖論方法便可以在該可視圖法的缺點(diǎn)也很明顯：首先在比較復(fù)雜的環(huán)境間過(guò)長(zhǎng)；另外，可視圖法將智能移動(dòng)機(jī)器人大大提升了機(jī)器人與阻礙物碰撞的概率，，不方法的特性決定了可視圖法只能適用于二維用，另外不規(guī)則障礙物在可視圖方法中也極境建模。法以上缺陷，許多科學(xué)家對(duì)該方法做了改進(jìn)法。改進(jìn)算法一定程度上提升了可視圖的效因?yàn)榭梢晥D法是基于全局的路勁規(guī)劃算法，
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP242

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本文編號(hào)：2644726