路徑規(guī)劃是移動機器人研究領域的重要組成部分,是移動機器人完成復雜任務的前提。本文在對經(jīng)典蟻群算法改進的基礎上引入了改進人工勢場法,將兩種優(yōu)化算法融合起來,提高復雜環(huán)境下移動機器人路徑規(guī)劃的效率。本文的主要研究內容如下:首先,從初始信息素分布、轉移概率以及全局信息素更新三個方面對經(jīng)典蟻群算法進行改進:初始信息素分布考慮了柵格地圖內的節(jié)點距離起始點和目標點連線的距離,距離中間連線越近,初始信息素濃度相對越高,解決了蟻群算法運行初期搜索盲目的問題;考慮到下一個可行節(jié)點的危險度,對螞蟻的轉移概率進行調整,降低了蟻群算法陷入局部最優(yōu)的可能性;在全局信息素更新方面,對最差路徑上的螞蟻進行“懲罰”,減少其釋放的信息素,增加最優(yōu)路徑上螞蟻釋放的信息素,而且全局信息素更新考慮了路徑節(jié)點的危險度,提高算法收斂速度的同時,防止算法陷入局部最優(yōu);其次,對經(jīng)典人工勢場法中存在的目標不可達問題進行改進,在不增加斥力的前提下,考慮當前位置到目標點的距離來對傳統(tǒng)的斥力函數(shù)進行調整;最后,為了提高復雜環(huán)境下路徑規(guī)劃的效率,提出一種由改進蟻群算法和改進人工勢場法組合而成的融合優(yōu)化算法,融合方法如下:采用改進蟻群算法獲取靜... 

【文章來源】：河北工程大學河北省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 移動機器人路徑規(guī)劃概述及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動機器人路徑規(guī)劃概述
        1.2.2 移動機器人路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀
    1.3 移動機器人路徑規(guī)劃方法
        1.3.1 基于環(huán)境模型的路徑規(guī)劃
        1.3.2 基于行為的路徑規(guī)劃
    1.4 移動機器人路徑規(guī)劃存在問題及發(fā)展趨勢
        1.4.1 移動機器人路徑規(guī)劃存在問題
        1.4.2 移動機器人路徑規(guī)劃發(fā)展趨勢
    1.5 本文研究內容和章節(jié)安排
    1.6 本章小結
第2章 基于經(jīng)典蟻群算法的全局路徑規(guī)劃
    2.1 經(jīng)典蟻群算法介紹
        2.1.1 蟻群算法的產(chǎn)生
        2.1.2 螞蟻道路選擇分析
        2.1.3 經(jīng)典蟻群算法的數(shù)學模型
        2.1.4 經(jīng)典蟻群算法的特點
        2.1.5 經(jīng)典蟻群算法的優(yōu)缺點
    2.2 蟻群算法環(huán)境建模的搭建
    2.3 經(jīng)典蟻群算法路徑規(guī)劃的實現(xiàn)過程
        2.3.1 經(jīng)典蟻群算法路徑規(guī)劃的實現(xiàn)步驟
        2.3.2 經(jīng)典蟻群算法路徑規(guī)劃的流程圖
    2.4 經(jīng)典蟻群算法路徑規(guī)劃的仿真分析
    2.5 本章小結
第3章 基于改進蟻群算法的全局路徑規(guī)劃
    3.1 經(jīng)典蟻群算法的改進思路
        3.1.1 經(jīng)典蟻群算法缺陷分析
        3.1.2 經(jīng)典蟻群算法改進途徑分析
    3.2 改進蟻群算法的實現(xiàn)
        3.2.1 初始信息素分布的改進
        3.2.2 轉移概率的改進
        3.2.3 全局信息素更新的改進
    3.3 蟻群算法參數(shù)選取的實驗分析
        3.3.1 螞蟻數(shù)目
        3.3.2 信息素揮發(fā)因子
        3.3.3 信息素啟發(fā)因子和期望啟發(fā)因子
        3.3.4 信息素強度
    3.4 改進蟻群算法路徑規(guī)劃的實現(xiàn)過程
    3.5 改進蟻群算法路徑規(guī)劃的仿真分析
    3.6 本章小結
第4章 基于改進人工勢場法的路徑規(guī)劃研究
    4.1 經(jīng)典人工勢場法介紹
        4.1.1 經(jīng)典人工勢場法概念
        4.1.2 經(jīng)典人工勢場函數(shù)介紹
    4.2 經(jīng)典人工勢場法的目標不可達問題及改進策略
        4.2.1 目標不可達問題分析
        4.2.2 目標不可達問題改進策略
    4.3 改進人工勢場法路徑規(guī)劃的執(zhí)行流程及仿真
        4.3.1 改進人工勢場法路徑規(guī)劃的執(zhí)行流程
        4.3.2 改進人工勢場法路徑規(guī)劃的仿真
    4.4 本章小結
第5章 基于勢場蟻群融合優(yōu)化算法的路徑規(guī)劃研究
    5.1 融合優(yōu)化算法提出的必要性分析
    5.2 融合優(yōu)化算法的執(zhí)行步驟及流程
        5.2.1 融合優(yōu)化算法的執(zhí)行步驟
        5.2.2 融合優(yōu)化算法的執(zhí)行流程
    5.3 融合優(yōu)化算法的仿真分析
    5.4 本章小結
結論
致謝
參考文獻
作者簡介
攻讀碩士期間發(fā)表的論文和科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于雙目視覺的農(nóng)業(yè)機器人運動定位與避障研究[J]. 馬耀鋒,李紅麗.  農(nóng)機化研究. 2020(09)



本文編號：3168648