近年來,機器人在人類的社會生產(chǎn)活動和工作中越來越常態(tài)化,工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)以及服務(wù)業(yè)等各領(lǐng)域都出現(xiàn)了機器人職員,隨之而來的是人們對機器人高效性和安全性的更高要求。導航規(guī)劃方法的研究和實現(xiàn),是移動智能機器人實現(xiàn)其他各項附加工作的前提和保障。作為機器人自主導航綜合技術(shù)發(fā)展中的基礎(chǔ)領(lǐng)域之一,眾多研究人員對此展開了大量理論和應(yīng)用研究。然而每種算法都有其本身的局限性,不能完美適應(yīng)各種環(huán)境的改變。對路徑規(guī)劃算法開展深入的研究是非常必要的。應(yīng)用傳統(tǒng)蟻群算法和人工勢場算法對單一算法的路徑規(guī)劃問題進行了研究和探索。分別介紹了兩種算法應(yīng)用于路徑規(guī)劃的方案設(shè)計,并使用Matlab仿真軟件完成規(guī)劃性能的分析。通過對實驗結(jié)果進行討論,說明了兩種傳統(tǒng)算法的不足與缺陷:傳統(tǒng)蟻群算法在實驗中存在次優(yōu)解、蟻群尋優(yōu)效率低以及難以達到穩(wěn)定收斂等問題;而人工勢場法存在路徑震蕩以及局部最小值點等問題。針對這些缺陷設(shè)計改進勢場蟻群算法的優(yōu)化方案,提升融合算法路徑規(guī)劃性能。引入勢場力啟發(fā)信息對轉(zhuǎn)移概率的計算方式進行改進,根據(jù)不同算法優(yōu)勢融合、取長補短的思想,利用人工勢場合力因素構(gòu)建勢場力啟發(fā)信息,優(yōu)化概率計算方式,有效改善算法前期蟻... 

【文章來源】：重慶三峽學院重慶市

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

機器人各領(lǐng)域應(yīng)用Fig1.1Applicationsinvariousfieldsofrobots

國內(nèi)Fig1.2TypicalRepre

13ij(1)()(1)ijijttt（1-）式（2.3）ij<i,j>(1)t0kQktL螞蟻經(jīng)過路徑（）其他式（2.4）式中，ρ代表的是信息素在環(huán)境中自然揮發(fā)指數(shù)，一般取，防止信息素積累過多影響全局尋優(yōu)。ij(t1)代表在t+1時刻，第k只螞蟻在<i，j>路徑上經(jīng)過時造成的信息素的增量，由當前路徑長度kL和信息素強度系數(shù)Q計算得出。2.2.3算法的步驟流程傳統(tǒng)蟻群算法進行規(guī)劃路徑的基本流程圖如圖2.2所示：圖2.2基本蟻群算法流程圖Fig2.2BasicAntColonyAlgorithmFlowchart

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于空間映射的山地移動機器人環(huán)境建模方法[J]. 張強,陳兵奎,劉小雍,張南慶,劉曉宇,胡雄.  西南大學學報(自然科學版). 2020(02)
[2]機器人的發(fā)展:中國與國際的比較[J]. 羅連發(fā),儲夢潔,劉俊俊.  宏觀質(zhì)量研究. 2019(03)
[3]改進人工勢場法自主移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 羅強,王海寶,崔小勁,何晶昌.  控制工程. 2019(06)
[4]基于改進遺傳算法的智能倉儲多移動機器人協(xié)同調(diào)度[J]. 范媛,李文鋒,賀利軍.  武漢理工大學學報(信息與管理工程版). 2019(03)
[5]基于改進遺傳算法的礦山救援機器人路徑規(guī)劃[J]. 周欒,陳爾奎,吳梅花.  煤炭技術(shù). 2019(06)
[6]基于改進勢場蟻群算法的移動機器人最優(yōu)路徑規(guī)劃[J]. 張強,陳兵奎,劉小雍,劉曉宇,楊航.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2019(05)
[7]基于視覺的機器人自主定位與障礙物檢測方法[J]. 丁斗建,趙曉林,王長根,高關(guān)根,寇磊.  計算機應(yīng)用. 2019(06)
[8]動態(tài)環(huán)境下改進人工勢場法的倉儲機器人自主導航系統(tǒng)研究[J]. 羅強,王海寶,崔小勁,徐洪澤.  計算機應(yīng)用研究. 2020(03)
[9]基于雙重配準的機器人雙目視覺三維拼接方法研究[J]. 艾青林,劉賽,沈智慧.  機電工程. 2018(10)
[10]基于圖優(yōu)化的多相機系統(tǒng)高精度自主定位方法[J]. 劉博文,楊凌輝,牛志遠,徐秋宇,張正吉,王金旺.  激光與光電子學進展. 2019(03)

碩士論文
[1]基于改進人工勢場法的室內(nèi)移動機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 陳田田.鄭州大學 2019
[2]基于激光雷達的巡檢機器人自主定位技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 蔣正鋼.電子科技大學 2019
[3]基于改進柵格法和人工勢場法的無人艇路徑規(guī)劃研究[D]. 陳呈.江蘇科技大學 2018
[4]復(fù)雜環(huán)境下移動機器人路徑規(guī)劃方法的研究[D]. 王松杰.河北工程大學 2018
[5]重載鑄造機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 王興明.安徽理工大學 2018
[6]基于勢場蟻群算法的室內(nèi)機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 楊樂.西安建筑科技大學 2018
[7]基于混沌蟻群算法的無人機航路規(guī)劃研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 楊帆.南京航空航天大學 2018
[8]基于知識整合的新松公司技術(shù)創(chuàng)新能力研究[D]. 張雨婷.哈爾濱理工大學 2017
[9]改進蟻群算法在機器人路徑規(guī)劃上的應(yīng)用研究[D]. 喻環(huán).安徽大學 2017
[10]基于人工勢場和蟻群算法的無人船路徑規(guī)劃研究[D]. 劉琨.海南大學 2016



本文編號：3423440