本文關(guān)鍵詞：基于北斗位置信息的機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,機(jī)器人的路徑規(guī)劃研究受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注。其中,地理信息技術(shù)和衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)是機(jī)器人路徑規(guī)劃領(lǐng)域的重要組成部分。如何保證路徑規(guī)劃的準(zhǔn)確、可靠、實(shí)時(shí)性是機(jī)器人領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。加之如今我國(guó)北斗應(yīng)用愈來愈廣泛,如何使北斗技術(shù)和機(jī)器人的路徑規(guī)劃有效結(jié)合,是本文研究的重點(diǎn)。地圖匹配算法作為既能提高北斗導(dǎo)航的定位精度,又不增加太多設(shè)備成本的軟件技術(shù),現(xiàn)已大量應(yīng)用于導(dǎo)航系統(tǒng)當(dāng)中。本文中將使用ST_Matching地圖匹配算法對(duì)北斗接收到的機(jī)器人位置數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差糾正,在此基礎(chǔ)上采用改進(jìn)蟻群算法對(duì)機(jī)器人的路徑進(jìn)行動(dòng)態(tài)規(guī)劃。主要研究工作如下：第一：采用了北斗接收模塊接收坐標(biāo)數(shù)據(jù),應(yīng)用ST_Matching地圖匹配算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖匹配,并詳細(xì)給出了幾個(gè)路段的匹配實(shí)驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明,ST_Matching地圖匹配算法具有較高的匹配精度,算法有良好的適應(yīng)性,能夠滿足地圖匹配的要求。第二：針對(duì)蟻群算法收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)解的問題,設(shè)計(jì)了一種帶路徑評(píng)估的蟻群算法。并將其應(yīng)用于機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃中。首先對(duì)機(jī)器人的工作空間進(jìn)行環(huán)境建模,通過Dijkstra算法搜索出一條次優(yōu)路徑,采用帶路徑評(píng)估的蟻群算法讓機(jī)器人避開障礙物尋找一條最優(yōu)路徑。最后對(duì)算法的時(shí)間、空間復(fù)雜度等性能指標(biāo)進(jìn)行分析,實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)蟻群算法在機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃應(yīng)用中與原始算法相比,具有更好的收斂性和可靠性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器人 北斗導(dǎo)航 路徑規(guī)劃 地圖匹配算法 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242;TN967.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 論文研究背景及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排12-13
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)12
• 1.3.2 論文章節(jié)安排12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 2 基于地圖匹配的北斗位置信息誤差糾正研究14-34
• 2.1 引言14
• 2.2 地圖匹配算法14-21
• 2.2.1 地圖匹配算法概述14-15
• 2.2.2 地圖匹配算法的分類15-16
• 2.2.3 ST-Matching算法介紹16-21
• 2.3 北斗位置信息的接收21-23
• 2.4 地圖匹配前的坐標(biāo)預(yù)處理23-26
• 2.4.1 北斗數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議23-24
• 2.4.2 定位坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換24-25
• 2.4.3 北斗坐標(biāo)格式轉(zhuǎn)換方式25-26
• 2.5 地圖匹配算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)26-33
• 2.5.1 坐標(biāo)的進(jìn)制轉(zhuǎn)換26-27
• 2.5.2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換27-28
• 2.5.3 匹配結(jié)果分析28-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 3 帶路徑評(píng)估的蟻群算法研究34-45
• 3.1 引言34
• 3.2 蟻群算法的概念34-35
• 3.3 蟻群算法的數(shù)學(xué)模型35-40
• 3.3.1 數(shù)學(xué)模型仿真37-40
• 3.4 蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)40-41
• 3.4.1 蟻群算法的優(yōu)點(diǎn)40
• 3.4.2 蟻群算法的缺點(diǎn)40-41
• 3.5 帶路徑評(píng)估的蟻群算法41-44
• 3.5.1 路徑構(gòu)建41-42
• 3.5.2 信息素更新42-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 4 基于改進(jìn)蟻群算法的動(dòng)態(tài)機(jī)器人路徑規(guī)劃45-68
• 4.1 引言45
• 4.2 規(guī)劃環(huán)境的空間模型45-49
• 4.2.1 環(huán)境模型的選擇45-46
• 4.2.2 環(huán)境模型的建立步驟46-49
• 4.3 改進(jìn)蟻群算法的具體流程49-55
• 4.3.1 問題描述49
• 4.3.2 單源最短路徑算法49-52
• 4.3.3 路徑規(guī)劃中解的表示方式52
• 4.3.4 路徑規(guī)劃的節(jié)點(diǎn)選擇52-54
• 4.3.5 帶路徑評(píng)估蟻群算法的具體流程54-55
• 4.4 動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃參數(shù)選擇55-59
• 4.4.1 螞蟻個(gè)數(shù)m對(duì)結(jié)果的影響56-57
• 4.4.2 信息素重要程度因子α對(duì)結(jié)果的影響57-58
• 4.4.3 啟發(fā)函數(shù)重要程度因子β對(duì)結(jié)果的影響58
• 4.4.4 信息素?fù)]發(fā)因子ρ對(duì)結(jié)果的影響58-59
• 4.5 動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃結(jié)果分析59-65
• 4.5.1 次優(yōu)路徑規(guī)劃結(jié)果59-61
• 4.5.2 初始環(huán)境的路徑規(guī)劃結(jié)果61-62
• 4.5.3 增加障礙物的路徑規(guī)劃結(jié)果62-65
• 4.6 算法復(fù)雜度及性能分析65-67
• 4.6.1 時(shí)間復(fù)雜度分析65-66
• 4.6.2 空間復(fù)雜度分析66-67
• 4.7 本章小結(jié)67-68
• 總結(jié)與展望68-70
• 全文總結(jié)68-69
• 未來研究方向69-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-77
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果77

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于北斗位置信息的機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：283874