移动机器人最优轨迹规划策略研究

移动机器人最优轨迹规划策略研究

摘要: 移动机器人路径轨迹规划是机器人研究方面的重点内容之一，很长时间一直是国内外学者积极探讨的课题。然而，随着时间的推移，以前的路径规划方法慢慢的显现出他的缺点。所以我们需要寻找更为方便的算法来替换他们。因为蚁群算法自身优点及其对解决离散域组合优化问题的明显优势，本文基于对传统人工势场法及传统蚁群算法的分析，对蚁群算法进行了改进，提出势场蚁群算法，利用栅格法进行环境建模，在此基础上，进行了仿真验证，对比分析了传统蚁群算法与改进蚁群算法，证明了改进算法的有效性。

关键词：移动机器人；路径规划；栅格法；蚁群算法

第一章绪论 5

1.1研究背景 5

1.2 研究内容 5

1.3 研究的目的及意义 6

第二章人工势场法 7

第三章全局轨迹优化算法 10

3.1 引言 10

3.2 蚁群算法 10

3.2.1 算法概述 10

3.2.2 栅格法环境建模 11

3.2.3 蚁群搜索机制 12

3.3 势场蚁群算法 15

3.3.1 问题提出 15

3.3.2 启发信息的构造 15

第四章算法仿真 17

第五章总结与展望 20

参考文献 21

致谢 22

第一章绪论

1.1研究背景

机器人在20世纪中期被人造了出来，广阔的市场前景是因为这个机器人把很多投点融合在了一起。中国专家指出：机器越来越智能化，正式大势所取，也越来越被人们相信，机器人会越来越人性化。机器人技术的先进程度已经可以再一定程度上代表一个国家的高科技水平的高低。

如果当机器人被人们放到一个陌生的环境中，机器人的任务就是在这陌生的环境中找到最适合到达目的地的路程，这个期间如果小号的能量越少就说明这个算法越成熟，越完善。我们的想法就是让机器人按照我们的想法自行的找到，属于在这个陌生环境中最好的一条道路。

经过几十年的发展，很多切实可行的规划算法被人们发现，但是以往的老旧算法,局限性一直在每一种算法里面出现，无法避免，环境压力大，搜索范围大，而且出现在了没有尽力过的环境会导致现象更加的明显，甚至没有解法。因此，不会出现或者出现故障次数少的算法让很多的学者开始研究和论证。

蚁群算法有一个很明显的特点就是非常容易和其他算法配合来达到我们的目的。他对全局优化和路径规划有很好的作用，他不容易进入最优解的陷阱，他稳定性比其他算法好，算法不叫好理解，也不算太难，非常适合路径规划。

1.2 研究内容

本文具体研究工作如下：

第一章：绪论。阐述了课题研究的背景、目的、意义，同时阐述了本文所要研究的主要内容。

第二章：人工势场法。研究了传统人工势场法算法的数学模型，本章节的研究内容为进行本文后续研究工作奠定了必要基础。

第三章：全局轨迹优化算法。基于第二章的研究，具体分析传统蚁群算法的数学模型，在此前提下，采用栅格法进行环境建模，建立新的改进算法的路径搜索机理，提出新的势场蚁群算法。

第四章：算法仿真。在Matlab仿真平台上建立地图模型，并且分别对传统蚁群算法和改进蚁群算法进行仿真分析，结果显示，改进算法具有一定的可靠性。

1.3 研究的目的及意义

本课题主要是改进移动机器人的路径规划算法，并将其应用于移动机器人的全局轨迹规划，使其能够在复杂的环境中作业。本课题中，把人工市场法和一群算法结合了起来，提出势场蚁群算法，并进行仿真验证。本文开展的研究工作，有利于移动机器人在工作过程中对复杂环境下低矮悬空的障碍物、多边形障碍物进行有效规避，有助于其自主规避障碍物的实现，从而避免机器人运动过程中，相互碰撞事故的发生，保障移动机器人作业的安全性，提高机器人自身的生存与作业能力，具有重要的实际意义。

参考文献

[1] Bruzzone G, Bruzzone G, Bibuli M, et al. Autonomous Mine Hunting Mission for the Charlie USV [C]. OCEANS 2011 IEEE - Spain, Santander, Spain, June 2011: 1-6.

[2] 李家良. 水面移动机器人发展与应用 [J]. 火力与指挥控制, 2012, 37(6): 203-207.

[3] 吕游. 无人机系统适航现状及发展研究 [J]. 航空制造技术, 2014, 466(22): 138-140.

[4] 陈光文. 海上快速先锋——中国扫雷舰艇及其战斗力的发展 [J]. 舰载武器, 2009, 11: 29-38.

[5] 王宗维. 移动机器人体系结构及运动控制系统的研究 [D], 江苏科技大学, 2013.

[6] 周振华. 高技术条件下局部战争对工程装备发展的影响 [J]. 工兵装备研究, 1994, 3: 1-9.

[7] 林剑峰, 马善伟. 水面高速移动机器人自主控制系统研究分析 [J]. 发展, 2014, 4: 5.

[8] 李旺, 赵玉新. 复杂海事安全条件下的船舶应急航线决策方法 [J]. 系统工程理论与实践, 2015, 35(3): 714-719.

[9] 严浙平, 邓超, , 等. 无人水下航行器近海底空间路径规划方法 [J]. 哈尔滨工程大学学报, 2014, 35(3): 307-312.

[10] 张智, 林圣琳，朱齐丹，王开宇. 考虑运动学约束的不规则目标遗传避碰规划算法 [J]. 航空学报, 2015, 36(4): 1348-1358