室内机器人全覆盖路径规划方法研究

发布时间：2017-03-19 23:13

  本文关键词：室内机器人全覆盖路径规划方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：室内机器人全覆盖路径规划是移动机器人路径规划的一种特殊形式,要求机器人合理而高效地覆盖除障碍物以外的所有工作区域。它在我们的日常生活中有着非常广泛的应用,如擦窗机器人、清洁机器人等。本文采用栅格地图模型对室内环境进行建模,研究了基于生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法。针对生物激励神经网络存在冗余神经元活性值和路径规划结果受机器人移动速度影响的问题,对生物激励神经网络进行离散化改进,利用MATLAB对基于离散生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法进行仿真研究。最后将基于离散生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法应用于Voyager-II A型机器人,验证了算法的可行性。本文主要工作和结果如下:(1)对比分析了几种常用的地图模型,指出了它们各自的优缺点,结合生物激励神经网络的特点,采用栅格地图模型对环境进行建模,每个栅格对应一个神经元。为仿真全覆盖路径规划算法的性能,建立典型室内环境和随机障碍物环境的栅格地图。研究了随机环境下障碍物数量对路径规划结果的影响,给出了全覆盖路径规划结果最差时的障碍物数量。(2)分别在典型室内环境和随机障碍物环境的栅格地图上,研究了机器人移动速度对基于生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法的影响。仿真结果表明,当机器人移动速度与未覆盖神经元活性值的上升时间互为倒数时,算法性能达到最好。(3)针对基于生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法存在冗余神经元活性值和路径规划结果受机器人移动速度影响的问题,对生物激励神经网络进行离散化改进。对离散生物激励神经网络的稳定性进行分析,给出了离散生物激励神经网络的最大采样周期。研究了采样周期对基于离散生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法的影响,仿真结果表明,当采样周期等于与未覆盖神经元活性值的上升时间时,算法性能达到最好。对比了生物激励神经网络与离散生物激励神经网络的最佳全覆盖路径规划结果,两者覆盖路径总长度和转弯次数相近,离散生物激励神经网络的仿真耗时明显减少,能有效减少计算量。(4)本文采用Voyager-II A型机器人作为全覆盖路径规划算法的实现验证平台,利用红外线传感器和超声波传感器进行环境信息的感知,并构建栅格地图。采用航迹推算法对机器人进行定位,最后通过Voyager-II A型机器人验证了算法的可行性。
【关键词】：全覆盖路径规划 室内环境建模 离散生物激励神经网络 栅格地图
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 室内环境建模11
• 1.2.2 CCPP算法11-12
• 1.2.3 BINN算法12-13
• 1.3 研究内容与技术路线13-14
• 1.3.1 主要研究内容13
• 1.3.2 技术路线13-14
• 1.4 论文组织结构14-16
• 第二章 室内环境建模16-21
• 2.1 环境地图16-17
• 2.1.1 环境地图描述16
• 2.1.2 环境地图模型16-17
• 2.2 基于栅格地图模型的环境建模方法17-18
• 2.3 基于栅格地图模型的典型室内环境建模18-19
• 2.3.1 栅格大小的选择18
• 2.3.2 典型室内环境建模18-19
• 2.4 随机障碍物环境19-20
• 2.5 本章小结20-21
• 第三章 基于BINN的CCPP算法研究21-27
• 3.1 BINN模型21-22
• 3.2 基于BINN的CCPP算法22-24
• 3.2.1 机器人移动路径的生成方法22-23
• 3.2.2 基于BINN的CCPP算法流程23-24
• 3.3 基于BINN的CCPP算法仿真24-25
• 3.4 机器人移动速度对算法性能的影响25-26
• 3.5 本章小结26-27
• 第四章 基于离散BINN的CCPP算法研究27-37
• 4.1 BINN离散化改进27-31
• 4.1.1 离散BINN模型27-28
• 4.1.2 离散BINN的稳定性28-29
• 4.1.3 离散BINN的参数分析29-31
• 4.2 基于离散BINN的CCPP算法31-32
• 4.3 基于离散BINN的CCPP算法仿真32-34
• 4.4 采样周期对算法性能的影响34-35
• 4.5 离散BINN与BINN性能对比35-36
• 4.6 本章小结36-37
• 第五章 CCPP算法在移动机器人上的实现37-44
• 5.1 移动机器人平台37
• 5.2 栅格地图构建37-41
• 5.2.1 栅格地图的表示方法37-38
• 5.2.2 基于红外和超声传感器的栅格地图构建38-39
• 5.2.3 基于离散生物激励神经网络的栅格地图更新39-41
• 5.3 机器人定位技术41-42
• 5.4 基于移动机器人的CCPP算法实现42-43
• 5.5 实际环境下实验43
• 5.6 本章小结43-44
• 第六章 总结与展望44-46
• 6.1 总结44-45
• 6.2 展望45-46
• 参考文献46-50
• 致谢50-51
• 作者简介51

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