基于改进人工鱼群算法的智能机器人路径规划研究
发布时间：2022-12-11 09:07
目前,智能机器人的研究领域发展迅猛,机器人广泛出现在人类生活的各个方面,人们对其可靠性和安全性也有着越来越复杂的要求。智能机器人研究的相关课题具有复杂性、约束性和非线性等众多特点,包含导航技术、传感器技术、硬件控制技术、路径规划技术等多技术融合。路径规划技术是机器人众多研究领域中的一个重要课题。路径规划问题的实现离不开环境建模、导航定位和算法等技术的支撑。本文选择人工鱼群算法作为基础算法,回顾人工鱼群算法的原理、特点以及人工鱼个体的行为特性,研究各参数对算法的影响和作用原理。通过算例分析得知人工鱼群算法后期搜索精确度不高以及局搜索能力的不足。针对人工鱼群算法前期搜索的盲目性,人工鱼个体分散,搜索精度不高的问题,本文提出了一种精英保留与淘汰策略。该策略源于生物的进化思想,提出精英鱼群的概念,包含生物的淘汰和克隆机制,将有精英个体作为父代进行克隆,淘汰相对劣化的个体,实验证明该方法可提高算法搜寻的高效性和精确性,但对于局部最优问题仍存在不足。针对单一改进方式的局限性,本文采取多算法混合的思想,提出了一种基于和声搜索算法的混合人工鱼群算法。首先对和声搜索算法的原理、搜索方式以及特点进行分析,...
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 智能机器人国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 路径规划技术的现状及展望
1.3.1 传统路径规划方法
1.3.2 智能路径规划方法
1.3.3 路径规划方法发展方向
1.4 论文结构安排
第2章 人工鱼群算法基础分析
2.1 人工鱼群算法概述
2.2 人工鱼的行为模式
2.3 人工鱼群算法的参数设置原则
2.4 人工鱼群算法的流程
2.5 人工鱼群算法的不足
2.6 本章小结
第3章 改进的人工鱼群算法
3.1 基于精英保留和淘汰策略的人工鱼群算法
3.1.1 算法改进的背景
3.1.2 精英保留和淘汰策略的引入
3.1.3 基于精英保留和淘汰策略鱼群算法流程
3.2 基于精英保留和淘汰策略鱼群算法的算例分析
3.2.1 测试函数
3.2.2 全局搜索能力测试
3.2.3 局部搜索能力测试
3.3 基于和声算法的混合鱼群算法
3.3.1 和声搜索算法的原理
3.3.2 和声搜索算法与混沌因子的引入
3.3.3 基于和声搜索的混合鱼群算法流程
3.4 基于和声算法混合鱼群算法的算例分析
3.4.1 测试函数
3.4.2 参数设置
3.4.3 结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于改进算法的机器人路径规划研究
4.1 环境建模
4.1.1 模型建立
4.1.2 路径表示方法
4.1.3 行走约束条件
4.1.4 确定适应度函数
4.1.5 路径规划流程概述
4.2 仿真分析
4.2.1 改进算法的路径规划研究
4.2.2 基于不同算法的路径规划对比
4.2.3 25×25栅格复杂环境下的路径规划对比
4.2.4 死胡同环境下的路径规划测试
4.3 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 展望
参考文献
致谢
在学期间发表的学术论文和参加科研情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]综述智能机器人的发展与组成[J]. 陆昱方. 通讯世界. 2019(01)
[2]复杂环境下煤矿救灾机器人路径规划[J]. 陈尔奎,吴梅花,张英杰. 煤炭技术. 2018(10)
[3]基于多约束条件的改进遗传算法路径规划[J]. 贺盼博,邬春学. 软件导刊. 2018(07)
[4]未知环境下移动机器人路径规划模糊控制器的设计[J]. 沈飞. 自动化与仪表. 2018(07)
[5]基于模拟退火-蚁群算法的机器人路径规划[J]. 王正存,张晓玲,吴作君. 科技风. 2018(20)
[6]改进的可视图法在路径规划中的运用[J]. 邵伟伟,骆正磊. 南阳师范学院学报. 2018(04)
[7]月面服务机器人研究进展及发展设想[J]. 韩亮亮,陈萌,张崇峰,张玉花. 载人航天. 2018(03)
[8]多自主式水下机器人的路径规划和控制技术研究综述[J]. 赵蕊,许建,向先波,徐国华. 中国舰船研究. 2018(06)
[9]基于改进遗传算法的移动机器人路径规划的研究[J]. 葛勇,牛成水,杜美云,徐娟,张玉安. 青海大学学报. 2018(02)
[10]视网膜显微手术机器人的约束运动规划及仿真[J]. 肖晶晶,杨洋,沈丽君,陈亦棋,张恩来. 机器人. 2018(06)
博士论文
[1]一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学 2003
硕士论文
[1]人工鱼群算法的应用研究[D]. 杨鹏.西北师范大学 2017
[2]轮腿混合式攀爬机器人的设计与实现[D]. 申晨阳.西南大学 2017
[3]变电站智能巡检机器人全局路径规划设计与实现[D]. 陈瑶.山东大学 2015
[4]基于和声优化算法的研究与应用[D]. 张彪.聊城大学 2015
本文编号：3718508
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 智能机器人国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 路径规划技术的现状及展望
1.3.1 传统路径规划方法
1.3.2 智能路径规划方法
1.3.3 路径规划方法发展方向
1.4 论文结构安排
第2章 人工鱼群算法基础分析
2.1 人工鱼群算法概述
2.2 人工鱼的行为模式
2.3 人工鱼群算法的参数设置原则
2.4 人工鱼群算法的流程
2.5 人工鱼群算法的不足
2.6 本章小结
第3章 改进的人工鱼群算法
3.1 基于精英保留和淘汰策略的人工鱼群算法
3.1.1 算法改进的背景
3.1.2 精英保留和淘汰策略的引入
3.1.3 基于精英保留和淘汰策略鱼群算法流程
3.2 基于精英保留和淘汰策略鱼群算法的算例分析
3.2.1 测试函数
3.2.2 全局搜索能力测试
3.2.3 局部搜索能力测试
3.3 基于和声算法的混合鱼群算法
3.3.1 和声搜索算法的原理
3.3.2 和声搜索算法与混沌因子的引入
3.3.3 基于和声搜索的混合鱼群算法流程
3.4 基于和声算法混合鱼群算法的算例分析
3.4.1 测试函数
3.4.2 参数设置
3.4.3 结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于改进算法的机器人路径规划研究
4.1 环境建模
4.1.1 模型建立
4.1.2 路径表示方法
4.1.3 行走约束条件
4.1.4 确定适应度函数
4.1.5 路径规划流程概述
4.2 仿真分析
4.2.1 改进算法的路径规划研究
4.2.2 基于不同算法的路径规划对比
4.2.3 25×25栅格复杂环境下的路径规划对比
4.2.4 死胡同环境下的路径规划测试
4.3 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 展望
参考文献
致谢
在学期间发表的学术论文和参加科研情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]综述智能机器人的发展与组成[J]. 陆昱方. 通讯世界. 2019(01)
[2]复杂环境下煤矿救灾机器人路径规划[J]. 陈尔奎,吴梅花,张英杰. 煤炭技术. 2018(10)
[3]基于多约束条件的改进遗传算法路径规划[J]. 贺盼博,邬春学. 软件导刊. 2018(07)
[4]未知环境下移动机器人路径规划模糊控制器的设计[J]. 沈飞. 自动化与仪表. 2018(07)
[5]基于模拟退火-蚁群算法的机器人路径规划[J]. 王正存,张晓玲,吴作君. 科技风. 2018(20)
[6]改进的可视图法在路径规划中的运用[J]. 邵伟伟,骆正磊. 南阳师范学院学报. 2018(04)
[7]月面服务机器人研究进展及发展设想[J]. 韩亮亮,陈萌,张崇峰,张玉花. 载人航天. 2018(03)
[8]多自主式水下机器人的路径规划和控制技术研究综述[J]. 赵蕊,许建,向先波,徐国华. 中国舰船研究. 2018(06)
[9]基于改进遗传算法的移动机器人路径规划的研究[J]. 葛勇,牛成水,杜美云,徐娟,张玉安. 青海大学学报. 2018(02)
[10]视网膜显微手术机器人的约束运动规划及仿真[J]. 肖晶晶,杨洋,沈丽君,陈亦棋,张恩来. 机器人. 2018(06)
博士论文
[1]一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学 2003
硕士论文
[1]人工鱼群算法的应用研究[D]. 杨鹏.西北师范大学 2017
[2]轮腿混合式攀爬机器人的设计与实现[D]. 申晨阳.西南大学 2017
[3]变电站智能巡检机器人全局路径规划设计与实现[D]. 陈瑶.山东大学 2015
[4]基于和声优化算法的研究与应用[D]. 张彪.聊城大学 2015
本文编号：3718508
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