基于能效的机器人路径规划研究

发布时间：2024-04-25 21:02

　　随着科技的进步和人类需求的日益增长,路径规划技术的应用范围也在不断扩展。尤其在人工智能和互联网繁荣发展的背景下,路径规划在机器人应用领域得到了广泛关注和深入研究。一方面,目前关于机器人路径规划的研究大多局限在二维平面下,与机器人真实的工作环境存在较大差异,特别是那些复杂的野外工作环境。另一方面,在二维平面或者地势平坦的环境中,距离最短或许是机器人最优路径的评价标准,但在一些复杂不均匀的地形环境中,距离最短的路径往往需要消耗更多的能量。多数机器人的动力系统是能量有限的,动力系统的能量消耗会直接影响机器人工作和任务的完成。因此,在机器人路径规划中,如何最小化能量消耗是十分重要的,也是具有一定实际意义的。针对上述问题,本文基于A~*算法分析研究了机器人在三维地形模型下的能效最优路径规划问题。考虑到已有研究中能量代价模型的不足,本文提出了一种新的能量代价模型,依据该模型设计实现了能效最优的A~*算法,并与距离最优的A~*算法作对比。仿真结果表明,所设计的能效最优A~*算法不仅能寻得一条能量消耗最小的可行路径,还能比距离最优A~*算法有更好的实际意义;相比较于已有研究,本文提出的能量代价模型不但...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.9A*算法二维仿真实现图

(a)(b)图2.9A*算法二维仿真实现图在一个10*10网格地图中，每一网格代表一个位置，也是一个搜索节点，起始点为（2,1），目标点为（9,9），仿真中A*算法的h(x)选取的是常用的欧式距离，即两坐标点间的直线距离。从图2.9a中可以看出，A*算法找到了....

图3.1三维地形模型仿真图

3.1.1三维地形模型路径规划首先要解决的问题是环境建模。考虑到本文是以能效为优化目标，传统的二维平面模型已不再适应，因此本文采用三维模型来模拟地形环境。本文的研究与仿真主要基于两个地形模型ModelA和ModelB，其数学表达式分别如下所示：222(,)3.7....

结果图26(a)ModelA-1路径

表3.2能效最优A*算法仿真参数表参数类型数值机器人重量m22kg机器人运动速度v0.35m/s机器人最大功率maxP72W重力加速度g29.81m/s地面滑动摩擦系数0.1地面静态摩擦系数s1.0针对两个三维地形模型ModelA和Model....

图3.5A*-Eopt与A*-Dopt在两种地形模型下的最优路径图

27(d)ModelB-2路径结果图图3.5A*-Eopt与A*-Dopt在两种地形模型下的最优路径图

本文编号：3964244