本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)分泌算法的機(jī)器人行為控制，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展,人們對機(jī)器人的智能化和多功能化有了更高的需求,進(jìn)而出現(xiàn)了很多帶感知識別、決策規(guī)劃等高級智能機(jī)器人。移動機(jī)器人在運(yùn)行的過程中需頻繁地與環(huán)境進(jìn)行交互,當(dāng)環(huán)境中存在多種影響機(jī)器人運(yùn)動的因素,如多個障礙物、多個目標(biāo)、機(jī)器人能源等,機(jī)器人不可避免的會同時處理多個行為。智能移動機(jī)器人在適應(yīng)環(huán)境中無法預(yù)見的條件以及干擾的過程中,最關(guān)鍵也最具有挑戰(zhàn)的一項(xiàng)就是如何協(xié)調(diào)控制機(jī)器人的這些根據(jù)環(huán)境而產(chǎn)生的行為,并且控制機(jī)器人維持在一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)并且保持較高的運(yùn)行效率。生物的神經(jīng)系統(tǒng)、免疫系統(tǒng),以及內(nèi)分泌系統(tǒng),在處理各式各樣的信息方面具有強(qiáng)大的能力,這在人工智能系統(tǒng)中具有很好的借鑒意義。特別是基于內(nèi)分泌系統(tǒng)的調(diào)節(jié)機(jī)制,具有較好的自適應(yīng)和穩(wěn)定性,已經(jīng)在許多方面得到了成功的應(yīng)用。應(yīng)對機(jī)器人在運(yùn)行過程中不同行為的選擇問題,本論文基于內(nèi)分泌系統(tǒng),構(gòu)建一系列由人工激素、行為控制器、激素感受器構(gòu)成的人工內(nèi)分泌系統(tǒng),旨在根據(jù)不同的環(huán)境變化,對相應(yīng)的機(jī)器人行為進(jìn)行合理的選擇,以提高整個機(jī)器人系統(tǒng)的工作效率,并維持系統(tǒng)的相對穩(wěn)定。本篇論文的主要工作如下:(1)以移動機(jī)器人避障行為為例,對單機(jī)器人單行為進(jìn)行控制。首先介紹了機(jī)器人避障過程中常用的人工勢場法的基本思想以及其優(yōu)缺點(diǎn),在其缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個由一種人工激素、一個相應(yīng)激素感受器與兩個行為控制器組成的內(nèi)分泌系統(tǒng),通過激素刺激行為控制器進(jìn)行避障與加速行為。并通過激素的激素濃度,從3個方面對傳統(tǒng)人工勢場法進(jìn)行改進(jìn)。通過仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法可以實(shí)現(xiàn)對避障任務(wù)的要求。通過與傳統(tǒng)人工勢場法的對比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該算法在場景復(fù)雜度較低的情況下具有較低的時間復(fù)雜度和較高的運(yùn)行效率。(2)以機(jī)器人沖突行為為例,對單機(jī)器人多任務(wù)控制進(jìn)行了研究。在復(fù)雜場景中運(yùn)行時,可能存在一些相互沖突的行為,這些行為會導(dǎo)致機(jī)器人在運(yùn)行時效率降低。針對機(jī)器人協(xié)調(diào)沖突行為的問題,提出了一種基于內(nèi)分泌算法的行為調(diào)節(jié)機(jī)制。設(shè)計(jì)了機(jī)器人的三種相互沖突的行為,并通過建立兩種激素,通過內(nèi)分泌算法,實(shí)現(xiàn)了對這三種行為的調(diào)節(jié)。假定了一個機(jī)器人的運(yùn)行場景,在場景中機(jī)器人需要完成多項(xiàng)任務(wù),通過與pbs算法的對比,表明這種基于內(nèi)分泌算法的行為調(diào)節(jié)機(jī)制具有更高的運(yùn)行效率,和更強(qiáng)的適應(yīng)能力(3)以多機(jī)器人在區(qū)域中共同完成任務(wù)時的任務(wù)分配問題為例,對多機(jī)器人控制進(jìn)行了研究。針對多機(jī)器人在區(qū)域中能量消耗與任務(wù)處理速度的關(guān)系,提出一種基于內(nèi)分泌算法的自適應(yīng)任務(wù)分配系統(tǒng)。建立了一個由一對促進(jìn)/抑制激素、一種激素和3個行為控制器的人工內(nèi)分泌系統(tǒng),來對機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行控制。通過與蟻群算法的對比,表明這種任務(wù)分配算法可以延長機(jī)器人系統(tǒng)的生命周期,并維持機(jī)器人較高的任務(wù)處理效率。最后,對全文進(jìn)行了總結(jié)和展望,歸納了主要研究成果與實(shí)驗(yàn)結(jié)論,并提出了一些值得進(jìn)一步拓展研究的方向與問題。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器人行為 內(nèi)分泌算法 人工勢場法 沖突行為 多機(jī)器人任務(wù)分配
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-26
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 機(jī)器人行為研究現(xiàn)狀13-23
• 1.2.1 主要方法14-19
• 1.2.2 研究趨勢19-23
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)23-24
• 1.4 論文的章節(jié)安排24-26
• 2 人工內(nèi)分泌算法26-33
• 2.1 引言26
• 2.2 人體生物學(xué)基礎(chǔ)26-30
• 2.2.1 內(nèi)分泌學(xué)的發(fā)展簡史26-27
• 2.2.2 基本概念和術(shù)語27-28
• 2.2.3 內(nèi)分泌系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)28
• 2.2.4 生物激素的特性28-30
• 2.3 內(nèi)分泌系統(tǒng)模型30-31
• 2.3.1 內(nèi)分泌系統(tǒng)模型30
• 2.3.2 人工內(nèi)分泌系統(tǒng)30
• 2.3.3 仿激素機(jī)制30-31
• 2.3.4 數(shù)字激素模型31
• 2.4 人工內(nèi)分泌系統(tǒng)的發(fā)展方向31-32
• 2.5 小結(jié)32-33
• 3 內(nèi)分泌算法在移動機(jī)器人避障的研究33-43
• 3.1 引言33
• 3.2 人工勢場法33-35
• 3.2.1 引力函數(shù)34
• 3.2.2 斥力函數(shù)34
• 3.2.3 全局受力分析34-35
• 3.2.4 人工勢場法的優(yōu)缺點(diǎn)35
• 3.3 基于內(nèi)分泌算法機(jī)器人避障算法35-38
• 3.3.1 機(jī)器人激素建模36
• 3.3.2 機(jī)器人行為控制器36-37
• 3.3.3 基于內(nèi)分泌算法的改進(jìn)37
• 3.3.4 算法流程37-38
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)38-42
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境建模38-39
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)仿真39-41
• 3.4.3 對比實(shí)驗(yàn)41-42
• 3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論42
• 3.5 小結(jié)42-43
• 4 基于內(nèi)分泌系統(tǒng)的移動機(jī)器人行為選擇機(jī)制43-53
• 4.1 引言43
• 4.2 機(jī)器人環(huán)境與行為建模43-44
• 4.2.1 機(jī)器人運(yùn)行環(huán)境44
• 4.2.2 機(jī)器人行為建模44
• 4.3 基于內(nèi)分泌算法的機(jī)器人行為選擇(EBS)44-47
• 4.3.1 機(jī)器人激素建模44-45
• 4.3.2 機(jī)器人行為控制器建模45-46
• 4.3.3 算法流程46-47
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果47-52
• 4.4.1 環(huán)境建模及參數(shù)設(shè)置47
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)仿真47-50
• 4.4.3 對比試驗(yàn)50-52
• 4.5 小結(jié)52-53
• 5. 區(qū)域多機(jī)器人任務(wù)自適應(yīng)分配53-60
• 5.1 引言53
• 5.2 多機(jī)器人任務(wù)分配方法53-54
• 5.3 基于內(nèi)分泌算法的自適應(yīng)任務(wù)處理算法54-55
• 5.3.1 算法背景54
• 5.3.2 系統(tǒng)描述54-55
• 5.4 算法建模55-58
• 5.4.1 場景設(shè)定55-56
• 5.4.2 系統(tǒng)激素56
• 5.4.3 促進(jìn)/抑制激素56
• 5.4.4 行為控制器56
• 5.4.5 算法流程56-58
• 5.5 仿真實(shí)驗(yàn)58-59
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和參數(shù)設(shè)置58
• 5.5.2 對比實(shí)驗(yàn)58-59
• 5.6 小結(jié)59-60
• 6. 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60-61
• 6.2 展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-69
• 致謝69-71
• 附錄：攻讀碩士期間參加的項(xiàng)目及成果71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 齊心躍;田彥濤;楊茂;楊永明;;基于市場機(jī)制的多機(jī)器人救火任務(wù)分配策略[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2009年05期

  本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)分泌算法的機(jī)器人行為控制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：305528