基于烟花算法的移动机器人路径规划仿真研究

发布时间：2023-06-10 11:47

　　近年来,计算机技术与人工智能得到迅猛发展,移动机器人领域的研究也不断深入。路径规划是移动机器人导航技术的关键内容,在实际生产和生活中具有重要的应用价值。目前,路径规划方面存在许多需要解决的现实问题,如:一、移动机器人被应用于人类社会的各个领域,需要适应更加复杂的环境,路径规划也要从已知的静态环境扩展到未知的动态环境。二、现有的算法在进行移动机器人路径规划时体现出了各自优点的同时也存在计算量大、陷入局部最小值、稳定性差、参数设定困难、耗时较长等不足。本文在学习已有算法的过程中,提出用烟花算法来解决机器人路径规划问题,主要工作如下:首先,学习基本烟花算法,用测试函数集实验并与基本粒子群算法进行对比实验验证其优越性,分析得出其可用于移动机器人全局路径规划。建立栅格空间环境模型,在MATLAB仿真平台上进行基于烟花算法的移动机器人路径规划。基本烟花算法存在群体信息利用不充分、映射规则存在不合理、规划出的路径可能穿过障碍物等问题。然后,在基本烟花算法的基础上,加入并行算子、新的映射规则,并用蚁群算法来改进算法进行烟花算法的避障问题。在MATLAB仿真平台上进行实验。最后,进行参数调整实验,建立动...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 路径规划技术的国外研究现状
        1.2.2 路径规划技术的国内研究现状
        1.2.3 路径规划技术的发展趋势
    1.3 主要研究内容及结构安排
    1.4 课题中的难点及技术方法
    1.5 本章小结
第2章 移动机器人路径规划问题分析综述
    2.1 移动机器人路径规划问题介绍
    2.2 路径规划环境建模
    2.3 全局路径规划算法
    2.4 局部路径规划算法
    2.5 混合路径规划及其它算法
    2.6 本章小结
第3章 基于烟花算法的移动机器人静态路径规划
    3.1 基本烟花算法
        3.1.1 烟花算法的来源
        3.1.2 烟花算法的规则
    3.2 基本烟花算法的原理
        3.2.1 爆炸算子
        3.2.2 变异操作
        3.2.3 映射操作
        3.2.4 选择操作
        3.2.5 烟花算法流程图
    3.3 测试函数仿真实验
    3.4 SPSO算法与烟花算法对比实验
    3.5 建立环境模型
    3.6 基本烟花算法的路径规划
        3.6.1 问题描述
        3.6.2 适应度函数的选择
        3.6.3 基本烟花算法的路径规划过程
        3.6.4 仿真结果及分析
    3.7 本章小结
第4章 改进烟花算法及路径规划
    4.1 改进火花生成规则
    4.2 改进越界火花映射规则
    4.3 改进烟花算法流程图
    4.4 针对避障问题进行改进
        4.4.1 蚁群算法路径规划实验及分析
        4.4.2 烟花算法与蚁群算法结合
    4.5 改进后实现步骤
    4.6 仿真结果及分析
    4.7 本章小结
第5章 参数调整及动态环境实验
    5.1 烟花算法参数设定
        5.1.1 参数N的设定
        5.1.2 参数m的设定
        5.1.3 参数dim的设定
    5.2 蚁群算法相关参数设定
    5.3 动态环境模型的建立
    5.4 仿真结果及分析
    5.5 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读硕士期间发表的论文



本文编号：3832828