本文關(guān)鍵詞：自主移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：自主移動(dòng)機(jī)器人是機(jī)器人研究領(lǐng)域的前沿研究方向,自主移動(dòng)機(jī)器人因其運(yùn)動(dòng)的靈活性和對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性而得到了廣泛的應(yīng)用。導(dǎo)航是自主移動(dòng)機(jī)器人的核心技術(shù)。導(dǎo)航是指機(jī)器人建立精確的環(huán)境模型,實(shí)現(xiàn)自身的定位,按照一定的約束條件規(guī)劃移動(dòng)路徑,實(shí)現(xiàn)從起始位置到目標(biāo)位置的無碰撞運(yùn)動(dòng)。自主導(dǎo)航主要解決三個(gè)問題：地圖創(chuàng)建、定位和路徑規(guī)劃。因此研究自主移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃算法具有理論和現(xiàn)實(shí)的意義。本論文對(duì)自主移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了研究,全文工作主要分為以下幾個(gè)方面。論文首先介紹了自主移動(dòng)機(jī)器人的研究背景和意義,簡(jiǎn)要介紹了國(guó)內(nèi)外典型的自主移動(dòng)機(jī)器人,綜述了自主移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)。介紹了兩種經(jīng)典的路徑規(guī)劃算法——人工勢(shì)場(chǎng)法和A*算法,詳細(xì)闡述了生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃算法,并分析了該算法的環(huán)境建模原理和路徑?jīng)Q策方法。在生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中,當(dāng)環(huán)境中存在沿著邊界以及夾在障礙物之間的短路徑時(shí),由于這些路徑點(diǎn)的相鄰位置點(diǎn)數(shù)量少或包含障礙物的位置點(diǎn)過多,激勵(lì)輸入會(huì)偏小,目標(biāo)點(diǎn)對(duì)這些路徑點(diǎn)的影響減弱,因此活性值偏小,會(huì)出現(xiàn)路徑錯(cuò)判問題。同時(shí),生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法生成的路徑不夠平滑。為了解決這些問題,本文提出了改進(jìn)型生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在環(huán)境建模部分,改進(jìn)型算法對(duì)邊界附近和障礙物之間的位置點(diǎn)引入了假想的可傳播正活性值的相鄰位置點(diǎn),增大了激勵(lì)輸入,增強(qiáng)了目標(biāo)點(diǎn)活性值對(duì)此類區(qū)域的傳播作用,使得這些點(diǎn)的活性值增大。此外,在路徑?jīng)Q策方法中加入了轉(zhuǎn)角因素。對(duì)改進(jìn)型生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)環(huán)境的仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)型算法有效地解決了路徑錯(cuò)判問題,同時(shí)平滑了路徑。改進(jìn)型算法在時(shí)間消耗上略有增加,但在路徑長(zhǎng)度、轉(zhuǎn)向次數(shù)以及總的轉(zhuǎn)動(dòng)角度幾個(gè)指標(biāo)上相對(duì)于生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有較大的優(yōu)勢(shì)。為了驗(yàn)證改進(jìn)型生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在實(shí)際環(huán)境中可用,設(shè)計(jì)了導(dǎo)航試驗(yàn)。移動(dòng)平臺(tái)采用Pioneer移動(dòng)機(jī)器人,傳感器采用低成本激光測(cè)距儀RPLidar,軟件系統(tǒng)使用機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS。實(shí)驗(yàn)過程中使用了一個(gè)預(yù)先創(chuàng)建好的環(huán)境先驗(yàn)地圖,機(jī)器人從起始位置出發(fā),在移動(dòng)的過程中能夠根據(jù)傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新局部地圖并估計(jì)自身的位置,避開了環(huán)境中的障礙物最終抵達(dá)目標(biāo)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了本文提出的算法在實(shí)際環(huán)境中切實(shí)可行。
【關(guān)鍵詞】：自主移動(dòng)機(jī)器人 導(dǎo)航 路徑規(guī)劃 生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-22
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 自主移動(dòng)機(jī)器人的研究現(xiàn)狀14-18
• 1.3 自主移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航技術(shù)18-21
• 1.3.1 地圖創(chuàng)建與定位19-20
• 1.3.2 路徑規(guī)劃20-21
• 1.4 論文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排21-22
• 第2章 常用的路徑規(guī)劃算法22-31
• 2.1 人工勢(shì)場(chǎng)法22-24
• 2.1.1 勢(shì)函數(shù)和勢(shì)場(chǎng)力22-24
• 2.1.2 人工勢(shì)場(chǎng)法存在的問題24
• 2.2 A~*搜尋算法24-25
• 2.3 生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法25-30
• 2.3.1 環(huán)境建模26-27
• 2.3.2 路徑?jīng)Q策方法27-29
• 2.3.3 模型參數(shù)的敏感性29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第3章 改進(jìn)型生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃算法31-49
• 3.1 生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在的問題31-32
• 3.1.1 路徑錯(cuò)判問題31-32
• 3.1.2 路徑不平滑問題32
• 3.2 改進(jìn)型生物激勵(lì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法32-39
• 3.2.1 路徑錯(cuò)判問題的產(chǎn)生機(jī)理32-33
• 3.2.2 環(huán)境建模33-35
• 3.2.3 活性值的計(jì)算方法35-37
• 3.2.4 路徑?jīng)Q策方法37-39
• 3.3 兩種環(huán)境模型的對(duì)比分析39-40
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果研究40-47
• 3.4.1 靜態(tài)環(huán)境實(shí)驗(yàn)40-44
• 3.4.2 動(dòng)態(tài)環(huán)境實(shí)驗(yàn)44-47
• 3.5 本章小結(jié)47-49
• 第4章 基于Pioneer機(jī)器人的自主導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)49-64
• 4.1 移動(dòng)平臺(tái)和傳感器49-52
• 4.1.1 移動(dòng)機(jī)器人Pioneer49-50
• 4.1.2 激光測(cè)距儀RPLidar50-52
• 4.2 軟件平臺(tái)機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS52-55
• 4.2.1 ROS簡(jiǎn)介52-54
• 4.2.2 ROS的核心概念54-55
• 4.3 實(shí)驗(yàn)過程及實(shí)驗(yàn)結(jié)果55-63
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)置55
• 4.3.2 雙機(jī)通信設(shè)置55-56
• 4.3.3 配置環(huán)境變量56-57
• 4.3.4 創(chuàng)建環(huán)境地圖57-58
• 4.3.5 配置導(dǎo)航參數(shù)58-61
• 4.3.6 自主導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)61-63
• 4.3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)論63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 總結(jié)和展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 致謝71-72
• 附錄A 發(fā)表論文和參加科研情況說明72

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳明軒;神文文;姜忠民;張仁杰;;室內(nèi)自主移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2013年06期

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本文編號(hào)：473220