基于北斗位置信息的机器人动态路径规划

发布时间：2017-04-03 07:00

  本文关键词：基于北斗位置信息的机器人动态路径规划，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人工智能技术的飞速发展,机器人的路径规划研究受到国内外学者广泛关注。其中,地理信息技术和卫星导航技术是机器人路径规划领域的重要组成部分。如何保证路径规划的准确、可靠、实时性是机器人领域的研究重点。加之如今我国北斗应用愈来愈广泛,如何使北斗技术和机器人的路径规划有效结合,是本文研究的重点。地图匹配算法作为既能提高北斗导航的定位精度,又不增加太多设备成本的软件技术,现已大量应用于导航系统当中。本文中将使用ST_Matching地图匹配算法对北斗接收到的机器人位置数据进行误差纠正,在此基础上采用改进蚁群算法对机器人的路径进行动态规划。主要研究工作如下：第一：采用了北斗接收模块接收坐标数据,应用ST_Matching地图匹配算法对这些数据进行地图匹配,并详细给出了几个路段的匹配实验结果。结果表明,ST_Matching地图匹配算法具有较高的匹配精度,算法有良好的适应性,能够满足地图匹配的要求。第二：针对蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题,设计了一种带路径评估的蚁群算法。并将其应用于机器人动态路径规划中。首先对机器人的工作空间进行环境建模,通过Dijkstra算法搜索出一条次优路径,采用带路径评估的蚁群算法让机器人避开障碍物寻找一条最优路径。最后对算法的时间、空间复杂度等性能指标进行分析,实验表明改进蚁群算法在机器人动态路径规划应用中与原始算法相比,具有更好的收敛性和可靠性。
【关键词】：机器人 北斗导航 路径规划 地图匹配算法 蚁群算法
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242;TN967.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 论文研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 北斗卫星导航研究现状9-10
• 1.2.2 机器人动态路径规划研究现状10-12
• 1.3 论文研究内容及结构安排12-13
• 1.3.1 主要研究内容和创新点12
• 1.3.2 论文章节安排12-13
• 1.4 本章小结13-14
• 2 基于地图匹配的北斗位置信息误差纠正研究14-34
• 2.1 引言14
• 2.2 地图匹配算法14-21
• 2.2.1 地图匹配算法概述14-15
• 2.2.2 地图匹配算法的分类15-16
• 2.2.3 ST-Matching算法介绍16-21
• 2.3 北斗位置信息的接收21-23
• 2.4 地图匹配前的坐标预处理23-26
• 2.4.1 北斗数据传输协议23-24
• 2.4.2 定位坐标系转换24-25
• 2.4.3 北斗坐标格式转换方式25-26
• 2.5 地图匹配算法的设计与实现26-33
• 2.5.1 坐标的进制转换26-27
• 2.5.2 坐标系转换27-28
• 2.5.3 匹配结果分析28-33
• 2.6 本章小结33-34
• 3 带路径评估的蚁群算法研究34-45
• 3.1 引言34
• 3.2 蚁群算法的概念34-35
• 3.3 蚁群算法的数学模型35-40
• 3.3.1 数学模型仿真37-40
• 3.4 蚁群算法的优缺点40-41
• 3.4.1 蚁群算法的优点40
• 3.4.2 蚁群算法的缺点40-41
• 3.5 带路径评估的蚁群算法41-44
• 3.5.1 路径构建41-42
• 3.5.2 信息素更新42-44
• 3.6 本章小结44-45
• 4 基于改进蚁群算法的动态机器人路径规划45-68
• 4.1 引言45
• 4.2 规划环境的空间模型45-49
• 4.2.1 环境模型的选择45-46
• 4.2.2 环境模型的建立步骤46-49
• 4.3 改进蚁群算法的具体流程49-55
• 4.3.1 问题描述49
• 4.3.2 单源最短路径算法49-52
• 4.3.3 路径规划中解的表示方式52
• 4.3.4 路径规划的节点选择52-54
• 4.3.5 带路径评估蚁群算法的具体流程54-55
• 4.4 动态路径规划参数选择55-59
• 4.4.1 蚂蚁个数m对结果的影响56-57
• 4.4.2 信息素重要程度因子α对结果的影响57-58
• 4.4.3 启发函数重要程度因子β对结果的影响58
• 4.4.4 信息素挥发因子ρ对结果的影响58-59
• 4.5 动态路径规划结果分析59-65
• 4.5.1 次优路径规划结果59-61
• 4.5.2 初始环境的路径规划结果61-62
• 4.5.3 增加障碍物的路径规划结果62-65
• 4.6 算法复杂度及性能分析65-67
• 4.6.1 时间复杂度分析65-66
• 4.6.2 空间复杂度分析66-67
• 4.7 本章小结67-68
• 总结与展望68-70
• 全文总结68-69
• 未来研究方向69-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-77
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果77

【参考文献】

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本文编号：283874