基于改进遗传算法的足球机器人路径规划研究

发布时间：2020-10-25 17:22

　　 随着全球人工智能技术的进一步发展,足球机器人技术也得到了迅速发展。足球机器人技术融合了人工智能、微控制器技术、机械设计、路径规划等一系列技术,其中以路径规划最为关键。在机器人足球比赛中,路径规划的目的就是能够快速、无误、且无碰撞的从起点移动到目标点,找到一条最适路径,是足球机器人对抗赛中实力与人工智能的体现。只有具备这样的控制算法,才能提高机器人团队协作性、机动性、对抗性,才能取得较好的成绩。因此,路径规划的算法研究是提高足球机器人智能化与对抗性的核心任务。本文首先给出了足球机器人的系统框图,分析了机器人系统的各个组成部分,设计了以ARM为核心的足球机器人的硬件电路,搭建了以ARM为平台的Linux软件驱动环境,组建了基于ZigBee技术的无线传感器网络。着重分析了足球机器人对抗赛中的路径规划问题,分析了当前领域中经常使用的研究理论与方法,及其特点,详细分析了遗传算的操作方法,初始群体的产生、适应度值计算、选择算法、以及终止条件设计等,针对足球机器人的对抗环境要求,对于不同赛场环境复杂度,对路径规划控制算法结构进行了改进。首先分析当前环境复杂度,简单的环境采用一般的模糊逻辑控制,复杂的环境采用遗传算法,并且对算法关键参数进行了MATLAB仿真。最后,对比遗传算法和模糊控制算法运算时间,数据分析可以知道,此实验方法在一定程度上提高了机器人对抗的实时性。
【学位单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：TP242
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 足球机器人研究背景
    1.2 足球机器人研究现状
    1.3 研究意义
    1.4 路径规划问题研究概述
    1.5 本文的主要工作和章节安排
2 足球机器人系统软硬件设计
    2.1 足球机器人系统组成
        2.1.1 视觉子系统
        2.1.2 控制策略子系统
        2.1.3 无线通信子系统
        2.1.4 机器人
    2.2 足球机器人硬件系统设计
        2.2.1 足球机器人主控制器硬件电路设计
        2.2.2 双足机器人设计
    2.3 足球机器人软件系统设计
        2.3.1 基于ARM的主控系统环境的搭建
        2.3.2 机器人舵机的控制
    2.4 无线通信系统的设计
        2.4.1 无线通信系统硬件电路设计
        2.4.2 无线通信系统软件设计
    2.5 本章小结
3 常用路径规划问题算法的研究
    3.1 路径规划常规方法的研究
        3.1.1 人工势场法
        3.1.2 栅格法
        3.1.3 可视图法
    3.2 路径规划智能方法的研究
        3.2.1 基于模糊逻辑法的足球机器人路径规划
        3.2.2 基于人工神经网络法的足球机器人路径规划
        3.2.3 基于蚁群算法的足球机器人路径规划
    3.3 本章小结
4 遗传算法及其改进的路径规划问题研究
    4.1 遗传算法概述
    4.2 遗传算法的基本理论
        4.2.1 遗传算法的基本定理
        4.2.2 参数编码
        4.2.3 初始群体的产生
        4.2.4 适应度函数
        4.2.5 遗传算子
        4.2.6 控制参数及其初始化
        4.2.7 终止条件
    4.3 遗传算法应用于路径规划的评价
    4.4 运用遗传算法进行路径规划
    4.5 利用改进遗传算法进行路径规划
        4.5.1 遗传算法路径规划的改进
        4.5.2 算法的MATLAB仿真与结果分析
    4.6 本章小结
5 结论
参考文献
攻读硕士期间发表学术论文情况
致谢

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本文编号：2855724