基于遗传算法的移动机器人路径规划研究

江南大学硕士学位论文基于遗传算法的移动机器人路径规划研究姓名：杜宗宗申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：刘国栋20090501基于遗传算法的移动机器人路径规划研究作者：杜宗宗学位授予单位：江南大学相似文献(10条)1.期刊论文邬再新.李艳宏.刘涛.WUZai-xin.LIYan-hong.LIUTao多移动机器人路径规划技术的研究现状与展望-机械2008,35(1)移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术.所谓移动机器人路径规划是指各机器人在同一工作空间中规划一条避障导航的运动路径,保证每一时刻机器人与机器人之间无碰撞、机器人与环境障碍物之间无碰撞.从单机器人到多机器人的路径规划已有很多算法,首先从多机器人协作性质、环境信息和机器人结构三方面分别介绍多机器人路径规划方法,主要有全局路径规划方法、局部路径规划方法、集中式路径规划方法、分布式路径规划方法、混合式路径规划方法,再指出各种方法的优点和不足,最后对多移动机器人路径规划技术的发展趋势进行展望:传统的规划方法和新的智能方法的结合;多传感器融合;性能指标的提高.2.学位论文李江抒多移动机器人路径规划算法与导航系统研究2004本文主要研究了多移动机器人协调系统中的多移动机器人路径规划算法与导航系统。导航系统采用了全局路径规划与局部路径规划算法相结合的方式。全局路径规划采用改进的动态规划算法，将其他机器人位置信息加入机器人路径规划当中。局部路径规划采用人工势场法，使机器人不断朝目标运动的同时避免与环境、障碍物发生碰撞。通过在分布式仿真系统上进行的实验，充分证明了路径规划算法与导航系统适于多移动机器人协调，性能比较好。本文主要研究了以下内容：1.构建适合于多移动机器人的导航系统；2.提出一种适用于多移动机器人的路径规划算法；3.利用分布式多移动机器人仿真系统验证导航系统与路径规划算法。导航系统采用全局路径规划与局部路径规划算法相结合的方式。导航系统启动后，机器人和服务器建立连接，服务器会读取数据库中的地图信息，将地图信息传送给机器人。机器人先做全局路径规划，从地图信息中提取出拓扑图，结合地图信息中的数据，搜索最优路径，完成全局路径规划。全局路径规划的结果是由道路，站组成的一条全局路径。机器人在每段道路中进行局部路径规划算法，在朝局部目标点运动的同时，要与墙壁保持安全距离，并且要避免与其他机器人相撞。每到达一个局部目标点，机器人就朝终点接近一步，并最终完成服务器给定的任务。在导航系统中，全局路径规划给机器人全局的指导，目标明确，避免了仅用局部路径规划时造成的机器人运动的盲目性。同时又发扬了局部路径规划的优势，具有良好的实时性，避免碰撞。在导航系统中，全局路径规划采用改进动态规划算法。改进动态规划算法是在传统的动态规划算法的基础上，加入机器人的位置信息作为道路的动态权重，从而产生了适用于多机器人的路径规划算法。机器人在做路径规划时，当一条道路被多个机器人占用，随着机器人数量的增加，道路的权重也会增加，达到一定数量时，机器人就自然选择那些在道路的长度上略长，但机器人数量较少的道路，从而有效改善了道路的状况，使整个系统运行更顺畅。改进动态规划算法的复杂度为0(n)，搜索效率高，但计算量却没有明显增加。同时，机器人还设有十字路口检测模块，在遇到一条道路有多个出口时，就由该点到目标点再次做全局路径规划，保证机器人选择最优路径。局部路径规划采用人工势场法。人工势场实际上是对机器人运行环境的一种抽象描述，目标点对机器人产生引力，环境中的障碍物和其他机器人产生斥力，最后根据引力和斥力的合力来决定机器人的运动方向，使机器人绕过障碍物的同时朝目标前进。应用人工势场法规划出来的路径比较平滑、安全，在数学描述上简洁、使用方便。在多移动机器人协调系统中，解决机器人之间的碰撞是一个非常关键的技术，人工势场法完全满足多移动机器人系统对局部路径规划算法的要求。最后利用分布式多移动机器人仿真系统验证多移动机器人导航系统与路径规划算法。分布式多移动机器人仿真系统是为了验证多机器人算法而设计的，采用分布式体系结构。仿真系统包括显示模块，服务器模块，机器人模块，通信模块及部分。服务器负责任务分配，收集机器人的信息，与机器人进行信息交互。机器人负责全局路径规划，局部路径规划，计算机器人的坐标，完成服务器给定的任务。利用分布式多移动机器人仿真做了一系列实验，包括全局路径规划算法实验，局部路径规划算法实验，以及多移动机器人路径规划实验。全局路径规划实验验证了改进动态规划算法能够使机器人搜索到全局最优的路径。局部路径规划实验验证人工势场法能够使机器人在追踪局部目标的同时避开障碍物。多机器人实验验证了导航系统能够为系统中的每个机器人找到最优路径，引导机器人完成给定任务，并且在整个运行过程中避免机器人之间的碰撞。最后，在总结全文的基础上，提出了若干有待深入研究的问题。3.期刊论文梁毓明.徐立鸿移动机器人路径规划技术的研究现状与发展趋势-机电一体化2009,15(3)路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域.介绍了移动机器人路径规划技术的分类,综述了基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划的发展现状,指出了各种方法的优点与不足;同时分别探讨了反应式规划和慎思规划、全局规划和局部规划、传统方法和新的智能方法之间的结合状况,总结了有关路径规划技术的一些新的发展趋势.4.学位论文刘航移动机器人智能路径规划方法研究2004移动机器人是能够在道路和野外连续自主运动的智能机器人,是一种集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多项功能于一体的高智能化机器系统.移动机器人导航是移动机器人研究的重要方向,而路径规划是移动机器人导航的最基本环节之一.该论文主要研究了移动机器人在静态和动态环境下的智能路径规划问题,利用国内外在粗糙集理论和遗传算法相结合方面的最新研究成果,将其应用到移动机器人的路径规划中,并进行了大量的仿真实验,实验结果证明了采用粗糙集和遗传算法相结合的方法应用到机器人的路径规划中是可行的.第一章介绍了移动机器人路径规划的研究背景及国内外同类课题的研究现状,并列举了移动机器人路径规划的常用方法,最后展望了移动机器人路径规划的发展趋势.第二章介绍了遗传算法的基本概念、算法和应用领域,并使用遗传算法求解函数的极大值.第三章介绍了粗糙集的概念及属性约简的方法和粗糙集的应用领域.粗糙集理论是一种较新的软计算方法,可以有效地分析和处理不完备信息.该论文采用粗糙集进行约简决策规则,以提高决策的速度.研究了基于粗糙集和遗传算法相结合的机器人路径规划方法.第四章研究了移动机器人在静态环境下的路径规划问题.首先采用栅格法建立机器人的工作空间模型,然后采用粗糙集来生成初始路径,这样既能够保证路径是可行的,又能够缩短决策的时间,最后采用遗传算法来优化路径.通过一般遗传算法和微种群遗传算法的对比研究,证明了采用粗糙集和微种群遗传算法相结合的方法用于机器人的路径规划是有效的和可行的.第五章研究了移动机器人在动态环境下的路径规划问题.由于动态环境要求机器人的决策速度快,因此在栅格法建模基础之上,提出了改进的建模方法.因为机器人的工作环境会随时变化,所以采用两种工作模式:静态工作模式和动态工作模式.当环境不变化时,执行静态模式的工作程序;当环境改变时,执行动态模式的工作程序.在不同的障碍物个数、分布和不同的环境变化率下的仿真结果证明了此方法是可行的.第六章对全文进行了总结,指出论文的不足之处,并对今后的研究工作进行展望.5.期刊论文董宇欣.DONGYu-xin移动机器人路径规划方法研究-信息技术2006,30(6)移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术,它分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划.综述了移动机器人路径规划技术的发展现状指出了各种方法的优点与不足,最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望.6.学位论文曹萌萌基于模糊逻辑控制的动态行为移动机器人路径规划2009路径规划是移动机器人研究的一个重要分支。基于动态行为的策略为二维未知环境中的移动机器人路径规划提供了很好的解决办法。本文针对基于模糊逻辑控制的动态行为移动机器人路径规划问题展开研究，从而使移动机器人在存在障碍物的环境中，只根据部分环境信息就可以完成从初始点到目标点的无碰路径规划。本文首先对移动机器人的研究方向和发展趋势进行概述，然后介绍P3-DX型移动机器人平台，并在此基础上来阐述移动机器人定位、运动行为控制和移动机器人路径规划。在路径规划研究中，采用基于模糊逻辑控制的动态行为移动机器人路径规划方法。模糊逻辑控制的动态行为路径规划融入了基于行为的路径规划策略和智能算法中的模糊逻辑控制算法。在该方法中，首先按照基于行为的路径规划策略把运动规划行为分解为避障行为和趋向目标行为，然后通过模糊逻辑控制算法设计避障行为控制器和趋向目标行为控制器完成路径规划。避障行为控制器和趋向目标行为控制器的仿真结果表明了控制算法的有效性；对控制器输出进行融合后完成的基本运动行为和路径规划仿真结果表明机器人能够规划出一条避开障碍物且到达目标的较优路径，从而证明了所采用的理论和设计方法的正确性。7.期刊论文张捍东.郑睿.岑豫皖.ZHANGHan-dong.ZHENGRui.CENYu-wan移动机器人路径规划技术的现状与展望-系统仿真学报2005,17(2)移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术.它分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划.综述了移动机器人路径规划技术的发展现状,指出了各种方法的优点与不足.最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望.8.学位论文江贵龙不确定环境下基于动态子目标搜索的移动机器人路径规划算法研究2006随着智能控制技术、计算机和网络技术、仿生学以及人工智能等学科的飞速发展，智能移动机器人技术的研究越来越受到国内外学者的重视。路径规划是移动机器人智能导航和环境探索的关键技术，是完成其它高级任务的必要基础。本文基于不确定的准结构化室内环境，对移动机器人局部路径规划展开理论和应用研究。旨在构建不确定环境下具有无碰撞局部最优路径规划能力的方案，为移动机器人实时性导航提供一种新型实用的路径规划算法。本文的研究工作基于装配有两种传感器的ZSTU自主移动机器人平台展开，该平台配备有用于180。水平测距的激光测距仪和用于航位推算的里程计。首先对ZSTU移动机器人所装配的里程计传感器和激光测距仪传感器建立了相关模型，并对传感器的误差进行了分析讨论。研究了由里程计进行航位推算的局限性，提出机器人位姿误差协方差矩阵的更新方程。此外，分析了各种环境因素对激光测距仪的影响。为移动机器人定位、路径规划等导航工作的开展做好了硬件上的准备。在建立激光传感器模型的基础上，完成了激光测距数据采集模块及其用户界面的设计；通过数据滤波、点簇聚类、点簇分段和直线拟合等过程，对激光数据进行了特征提取。仿真和真实环境实验验证了该方法可行有效，为移动机器人路径规划做好了环境特征识别的工作。在不确定环境下进行移动机器人路径规划时，针对存在的缺乏先验的全局环境信息而无法进行有效的离线全局规划这一个焦点问题，本文采用最短切线法引入动态子目标，通过分析激光检测系统LMS200采集的数据，在导航途中临时产生一系列子目标来代替真实目标点，提出了一种基于最优动态子目标搜索的最短路径规划算法SAS，并在此基础上，对算法进行了改进。在仿真和真实环境下进行实验，实验结果表明，通过该算法明显减少了搜索过程中路径的过多迂回，克服了单独使用模糊避障算法的不足。实验验证了此算法可行有效，能够满足移动机器人导航的实时性要求，为移动机器人实现无碰撞局部最优路径规划提供了一种新型实用算法。目前该算法已经成功地应用于浙江理工大学移动机器人ZSTU。9.期刊论文徐秀娜.赖汝.XUXiu-na.LAIRu移动机器人路径规划技术的现状与发展-计算机仿真2006,23(10)移动机器人技术是近年来的研究热点,路径规划