本文關鍵詞：基于ROS的移動機器人導航技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：移動機器人自主導航是將各種傳感器信息融合,獲取機器人所在環(huán)境信息,決策機器人行程,并實時引導機器人到達目標點的關鍵技術。論文結合“智能化機器人系統(tǒng)”項目和國防科工局“核環(huán)境機器人系統(tǒng)”項目的具體需求,對移動機器人實現(xiàn)動態(tài)環(huán)境下多目標運動導航的實現(xiàn)過程的關鍵技術:車體建模、動態(tài)避障、多目標規(guī)劃進行研究。根據移動機器人的機械、電氣、智能性能進行車體建模,將車體控制與路徑規(guī)劃結合,提出一種學習型的神經網絡PID四輪驅動3D模型,對具有獨立結構的四輪型移動機器人進行速度控制使其嚴格按照預定軌跡運動,使得路徑規(guī)劃后機器人可實現(xiàn)避障導航。針對導航中全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃結合的問題,提出分級遺傳算法規(guī)劃,全局規(guī)劃采用TSP商旅行程經典的遺傳算法模型解決多目標點行程次序,局部路徑規(guī)劃采用基于柵格地圖插點的遺傳算法尋優(yōu)模型解決單目標點的導航,分級規(guī)劃兼顧有效性與實時性,動態(tài)避障規(guī)劃時以運動物體的包圍盒建立動態(tài)柵格地圖,以距離、時間、能量等為綜合適應度值尋找一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)無碰撞的最優(yōu)或次最優(yōu)路徑,使之盡可能的平滑和安全,較好的滿足機器人多目標全局規(guī)劃與局部動態(tài)避障的要求。在開源機器人操作系統(tǒng)ROS下調用V REP機器人仿真平臺,對建立的的3D多障礙物的動態(tài)環(huán)境進行機器人運動學仿真實驗,驗證了基于分級遺傳算法導航策略的有效性。
【關鍵詞】：分級遺傳算法 神經網絡PID 動態(tài)避障 多目標規(guī)劃 ROS機器人
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-17
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 移動機器人導航研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 機器人導航方式9-12
• 1.2.2 機器人導航的智能算法12-13
• 1.3 導航技術展望13-14
• 1.4 機器人操作系統(tǒng)ROS14-15
• 1.5 ROS調用仿真軟件VREP15-16
• 1.6 本文的研究過程16-17
• 第二章 移動機器人建模17-38
• 2.1 引言17-18
• 2.2 機械結構18-20
• 2.3 運動學分析20-24
• 2.4 神經網絡PID速度控制24-26
• 2.5 控制系統(tǒng)測試實驗26-37
• 2.5.1 直線行駛實驗26-30
• 2.5.2 圓周行駛實驗30-35
• 2.5.3 多段線行駛實驗35-37
• 2.6 本章小結37-38
• 第三章 移動機器人避障38-53
• 3.1 引言38
• 3.2 環(huán)境建模38-39
• 3.3 遺傳算法避障規(guī)劃原理39-45
• 3.3.1 遺傳算法簡介39-40
• 3.3.2 避障算法建模40-41
• 3.3.3 適應度函數設計41
• 3.3.4 選擇算子41-42
• 3.3.5 變異算子42-44
• 3.3.6 參數控制44-45
• 3.4 路徑規(guī)劃仿真45-52
• 3.4.1 柵格地圖創(chuàng)建45-47
• 3.4.2 遺傳算法路徑規(guī)劃47-48
• 3.4.3 路徑規(guī)劃仿真對比48-50
• 3.4.4 機器人行走測試50-52
• 3.5 本章小結52-53
• 第四章 動態(tài)環(huán)境機器人避障53-68
• 4.1 引言53
• 4.2 動態(tài)環(huán)境建模53-56
• 4.2.1 靜態(tài)障礙物的描述54
• 4.2.2 動態(tài)障礙物的描述54-55
• 4.2.3 激光雷達障礙物測距55-56
• 4.3 障礙物軌跡已知的運動規(guī)劃56-58
• 4.3.1 運動軌跡編碼56
• 4.3.2 綜合適應度函數56-58
• 4.4 障礙物軌跡未知的運動規(guī)劃58-59
• 4.5 路徑規(guī)劃仿真實驗59-67
• 4.5.1 障礙物軌跡已知的避障59-63
• 4.5.2 障礙物軌跡未知的避障63-67
• 4.6 本章小結67-68
• 第五章 多目標運動導航68-79
• 5.1 引言68
• 5.2 TSP路徑規(guī)劃的數學描述68-69
• 5.3 TSP編碼方式69-70
• 5.4 求解TSP路徑規(guī)劃的遺傳算法70-71
• 5.5 遺傳算子控制71-73
• 5.6 路徑規(guī)劃仿真73-78
• 5.7 本章小結78-79
• 第六章 結論79-80
• 6.1 課題所完成的工作79
• 6.2 改進方向79-80
• 致謝80-81
• 參考文獻81-85
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文及研究成果85

  本文關鍵詞：基于ROS的移動機器人導航技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：272983