本文關(guān)鍵詞：基于混合算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃及編隊(duì)研究

  更多相關(guān)文章： 移動(dòng)機(jī)器人 路徑規(guī)劃 編隊(duì)控制 MATLAB

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)控制技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)的飛速發(fā)展,移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)逐漸發(fā)展成熟。移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃與編隊(duì)研究是當(dāng)前機(jī)器人技術(shù)的研究熱點(diǎn)和趨勢,是多機(jī)器人導(dǎo)航、協(xié)作的基礎(chǔ),已廣泛應(yīng)用于軍事救援、核工業(yè)、航空航天、航�？辈斓戎T多高科技領(lǐng)域。在研究學(xué)習(xí)了當(dāng)前機(jī)器人路徑規(guī)劃與編隊(duì)控制方面的成果后,本文對(duì)移動(dòng)機(jī)器人避障和編隊(duì)控制作了進(jìn)一步的深入研究。首先結(jié)合移動(dòng)機(jī)器人常用的路徑規(guī)劃方法,綜合考慮每種方法的優(yōu)勢和缺陷,提出了一種將傳統(tǒng)方法與智能方法相融合的混合人工勢場—蟻群算法。其基本原理是在蟻群算法的轉(zhuǎn)移概率函數(shù)中,引入人工勢場合力,蟻群在路徑選擇過程中不僅要受到信息素濃度的作用,還要受到勢場合力的作用,從而有效地發(fā)揮兩種算法的優(yōu)勢;同時(shí)改進(jìn)了信息素濃度更新方法,融合了路徑長度和路徑平滑程度的性能指標(biāo),能有效地改善路徑質(zhì)量,更加切合實(shí)際。然后,在MATLAB仿真平臺(tái)上,分別用經(jīng)典蟻群算法和混合人工勢場—蟻群算法做移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃與避障實(shí)驗(yàn),仿真數(shù)據(jù)結(jié)果表明,本文所提出的混合算法明顯優(yōu)于經(jīng)典的蟻群算法,尤其在障礙物復(fù)雜的環(huán)境中,尋優(yōu)能力更強(qiáng),且算法的收斂速率更快,路徑質(zhì)量更高。其次,介紹了多機(jī)器人編隊(duì)控制的常用方法:領(lǐng)航跟隨法、基于行為法、虛擬結(jié)構(gòu)法、人工勢場法,分析了各種方法的優(yōu)點(diǎn)和缺陷,本文提出一種基于群體智能優(yōu)化算法的多機(jī)器人編隊(duì)控制策略,以不同種類的蟻群代表不同的機(jī)器人,采用混合人工勢場—蟻群算法尋找路徑,而后設(shè)計(jì)了路徑優(yōu)化函數(shù)與隊(duì)形誤差懲罰函數(shù),將其融入到信息素濃度更新策略中,經(jīng)過算法的迭代調(diào)整和優(yōu)化路徑,最終得到編隊(duì)的最優(yōu)路徑。最后,在MATLAB仿真平臺(tái)上,以混合算法進(jìn)行多機(jī)器人編隊(duì)控制的路徑規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn),給出了編隊(duì)隊(duì)形為三角形、正方形、菱形狀態(tài)的仿真情況。仿真結(jié)果表明,該方法能有效地躲避障礙物和保持隊(duì)形,尋優(yōu)效果好,路徑質(zhì)量高,且算法簡單易實(shí)現(xiàn),收斂速度快,可用于多機(jī)器人的編隊(duì)控制中。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)機(jī)器人 路徑規(guī)劃 編隊(duì)控制 MATLAB
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1. 緒論10-18
• 1.1 移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)概述10-12
• 1.1.1 機(jī)器人技術(shù)發(fā)展10
• 1.1.2 機(jī)器人技術(shù)應(yīng)用10-12
• 1.1.3 機(jī)器人技術(shù)研究方向12
• 1.2 課題研究意義12-14
• 1.3 機(jī)器人路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 多機(jī)器人技術(shù)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.5 論文的研究內(nèi)容16-18
• 2. 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)18-24
• 2.1 概述18
• 2.2 路徑規(guī)劃研究的主要問題及解決辦法18
• 2.3 路徑規(guī)劃研究的主要方法18-23
• 2.3.1 傳統(tǒng)方法18-20
• 2.3.2 智能算法20-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 3. 基于混合人工勢場—蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃24-42
• 3.1 人工勢場法24-27
• 3.1.1 經(jīng)典人工勢場法24-25
• 3.1.2 人工勢場法的優(yōu)勢和不足25-26
• 3.1.3 改進(jìn)人工勢場法26-27
• 3.2 基于蟻群算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃27-31
• 3.2.1 蟻群算法基本原理27-28
• 3.2.2 蟻群算法數(shù)學(xué)模型28-29
• 3.2.3 算法參數(shù)的選擇29-30
• 3.2.4 蟻群算法的實(shí)現(xiàn)步驟30-31
• 3.2.5 蟻群算法的優(yōu)缺點(diǎn)31
• 3.3 基于混合人工勢場-蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃31-41
• 3.3.1 環(huán)境建模31-33
• 3.3.2 混合算法的基本原理33-36
• 3.3.3 算法步驟與流程圖36-37
• 3.3.4 仿真結(jié)果與分析37-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 4. 多機(jī)器人編隊(duì)控制42-52
• 4.1 編隊(duì)控制的基本問題42-44
• 4.1.1 編隊(duì)控制的基本思想42
• 4.1.2 編隊(duì)控制的隊(duì)形保持42-43
• 4.1.3 編隊(duì)控制的參考點(diǎn)選擇43
• 4.1.4 編隊(duì)控制的通信問題43-44
• 4.1.5 編隊(duì)控制的性能指標(biāo)44
• 4.2 多機(jī)器人系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)44-46
• 4.2.1 機(jī)器人個(gè)體體系結(jié)構(gòu)44-45
• 4.2.2 多機(jī)器人群體體系結(jié)構(gòu)45-46
• 4.3 多機(jī)器人編隊(duì)方法46-49
• 4.3.1 領(lǐng)航跟隨法46-48
• 4.3.2 基于行為法48
• 4.3.3 虛擬結(jié)構(gòu)法48
• 4.3.4 人工勢場法48-49
• 4.3.5 混合編隊(duì)控制方法49
• 4.4 多機(jī)器人初始隊(duì)形形成49-51
• 4.4.1 隊(duì)形形成方法50
• 4.4.2 隊(duì)形形成仿真50-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 5. 基于混合人工勢場—蟻群算法的多機(jī)器人編隊(duì)控制52-59
• 5.1 改進(jìn)蟻群算法52-53
• 5.2 編隊(duì)控制方法53-54
• 5.2.1 懲罰函數(shù)的設(shè)置53-54
• 5.2.2 信息素更新策略54
• 5.3 避障方法54-55
• 5.4 具體實(shí)現(xiàn)方法55-56
• 5.5 仿真結(jié)果與分析56-58
• 5.6 本章小結(jié)58-59
• 6. 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 總結(jié)59
• 6.2 展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況64-65
• 致謝65-66
• 作者簡介66-67

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