矿用机器人局部路径优化算法研究

发布时间：2022-12-18 04:26

　　煤炭资源现阶段依然是我国的主要能源之一,然而煤炭开采过程中的特殊环境导致了安全事故频有发生。针对发生矿难后环境复杂、光线黑暗、通信不畅等问题,为了使机器人要顺利避开巷道内障碍物达到目的地展开工作,提出了一种基于JPS（jump point search）—A^*的算法,在保证选出最优路径的同时,大大减少了传统A^*算法在寻路过程中扩展的节点。实验室仿真结果表明运用改进后的A^*算法,较传统A^*算法在寻找最佳路径的速度提高了约2倍,在现实工业生产中具有深远的指导意义。 

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【文章目录】：
1 矿用机器人控制器总体方案设计
2 控制系统硬件和软件设计
    2.1 微控制器选择
    2.2 障碍物检测模块
        2.2.1 超声波传感器
        2.2.2 红外光电传感器
    2.3 外界环境信息采集模块
3 路径规划算法设计
    3.1 A*寻路算法
    3.2 跳点搜索算法
        3.2.1 跳点的筛选
        3.2.2 A*算法的改进
4 仿真分析与实验验证
    4.1 环境搭建
    4.2 MATLAB仿真结果与分析
    4.3 实验验证
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于优化遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 王功亮,王好臣,李振雨,李家鹏.  机床与液压. 2019(03)
[2]一种兼顾全局与局部特性的机器人动态路径规划算法[J]. 张旭,程传奇,郝向阳,李建胜,胡鹏.  测绘科学技术学报. 2018(03)
[3]煤矿搜救机器人最优路径规划算法[J]. 金祖进,程刚,郭锋,魏昊然.  工矿自动化. 2018(10)
[4]对瓦斯分布区域避障的煤矿机器人路径规划方法[J]. 马西良,朱华.  煤炭工程. 2016(07)

博士论文
[1]小型履带式移动机器人遥自主导航控制技术研究[D]. 高健.北京理工大学 2015

硕士论文
[1]移动机器人前景障碍物检测及避障系统设计与实现[D]. 丁浩.南京邮电大学 2018
[2]基于改进A*算法的仿人机器人路径规划研究[D]. 刘晨曦.北京建筑大学 2018
[3]煤矿救援机器人导航系统研究[D]. 李猛钢.中国矿业大学 2017
[4]煤矿救援机器人地图构建与路径规划研究[D]. 程新景.中国矿业大学 2016
[5]煤矿井下环境探测机器人路径规划研究[D]. 李晶.太原理工大学 2014
[6]履带式移动机器人的控制与避障[D]. 张凡.南京理工大学 2013



本文编号：3721335