礦區(qū)廢棄地為室外大型非結構化環(huán)境,包含多種類型的障礙物且存在諸多不確定性因素,給移動機器人全覆蓋路徑規(guī)劃造成了極大的困難.本文使用牛耕式單元分解法結合生物激勵神經網絡算法完成移動機器人對礦區(qū)廢棄地的全覆蓋路徑規(guī)劃.首先,針對礦區(qū)廢棄地已知環(huán)境,采用牛耕式單元分解法對復雜環(huán)境做出區(qū)域分解,將具有綜合復雜性的地圖分解為多個不含障礙物的子區(qū)域;然后,根據子區(qū)域的鄰接關系構建無向圖,采用深度優(yōu)先搜索算法確定子區(qū)域間的轉移順序;最后,采用生物激勵神經網絡算法確定子區(qū)域內部行走方式以及子區(qū)域間路徑轉移.仿真結果表明,生物激勵神經網絡算法在解決機器人路徑轉移問題方面比其他路徑規(guī)劃算法更高效,所得的方法能夠處理復雜的非結構化環(huán)境,完成廢棄礦區(qū)移動機器人的覆蓋路徑規(guī)劃. 

【文章來源】：工程科學學報. 2020年09期 北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻】：
期刊論文
[1]復雜環(huán)境下煤礦救災機器人路徑規(guī)劃[J]. 陳爾奎,吳梅花,張英杰.  煤炭技術. 2018(10)
[2]改進型生物激勵神經網絡的路徑規(guī)劃方法[J]. 王耀南,潘琪,陳彥杰.  控制工程. 2018(04)
[3]煤礦區(qū)土地復墾規(guī)劃設計研究進展及展望[J]. 桑李紅,付梅臣,馮洋歡.  煤炭科學技術. 2018(02)
[4]基于改進人工勢場的礦井導航裝置路徑規(guī)劃[J]. 田子建,高學浩,張夢霞.  煤炭學報. 2016(S2)
[5]智能機械全覆蓋路徑規(guī)劃算法綜述[J]. 徐博,徐旻,陳立平,譚彧.  計算機測量與控制. 2016(10)
[6]基于GNSS的農田平整自動導航路徑規(guī)劃方法[J]. 劉剛,李笑,康熙,夏友祥,牛東嶺.  農業(yè)機械學報. 2016(S1)
[7]基于代價地圖和最小樹的移動機器人多區(qū)域覆蓋方法[J]. 孫建,陳宗海,王鵬,張啟彬,包鵬.  機器人. 2015(04)
[8]深度優(yōu)先算法在創(chuàng)建樹形結構中的應用研究[J]. 唐青松.  計算機技術與發(fā)展. 2014(09)
[9]一種基于粒子群參數(shù)優(yōu)化的改進蟻群算法及其應用[J]. 張超,李擎,陳鵬,楊守功,尹怡欣.  北京科技大學學報. 2013(07)
[10]移動機器人路徑規(guī)劃技術綜述[J]. 朱大奇,顏明重.  控制與決策. 2010(07)



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