智能服务机器人的路径规划研究

发布时间：2021-08-29 11:49

　　随着科学技术的发展,关于智能服务机器人的自主移动问题一直备受研究人员的关注,而路径规划作为此问题的主要技术之一,具有深远的研究意义。路径规划是智能服务机器人自由行走的关键问题,它的本质是机器人在没有人参与的情况下,从起始位置到目标点寻求的一条无碰撞的路径。根据机器人对工作环境的掌握程度,路径规划可分为两种类型:全局路径规划和局部路径规划。前者是用于运动区域内地图环境已知的情况;后者可以在地图环境完全未知的情况下工作,进行路径规划时需要机器人自身传感器来不断收集和分析环境数据,使机器人能够在找到目标点的同时不断更新路径。常见的全局路径规划算法有A^*算法、可视图法、遗传算法、蚁群算法等。局部规划算法包括神经网络算法、人工势场法、模糊逻辑算法、RRT算法等。本文针对智能服务机器人路径规划的实际需求,通过对已有算法的优缺点以及对外部环境的实用能力进行比较,提出了一种基于A^*和人工势场法相结合的路径规划算法,用于动态环境下智能服务机器人的路径规划,可以让智能服务机器人同时具有强大的路径搜索能力和避障能力。首先,针对传统A^*算法路径... 

【文章来源】：曲阜师范大学山东省

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

栅格环境图

覆盖父节点的路径代价，则将当前节点设置为子节点的父节点 ( )值，否则将忽略子节点。不满足上述情况，则找到一个新生成的节点，并将其插入到*算法存在很多的问题，如：n 列表中存在的节点重复出现在当前节点的扩展节点组内，说重复过程。的选择缺乏其他约束条件，仅仅依靠最小 ( )值作为其约束会使大量无关节点成为备选路径点而存放在 open 列表中，增大用量和所需时间。 A*算法从起点开始搜索最优路径。与改进后的 A*算法在最优相比，有一定差距。的环境地图，对传统 A*算法进行仿真。假设智能服务机器人标点的位置为（13.5,11.5），运动环境中的障碍物为 7 个，各障（4.5,3.5）（5.5,6.5）（6.5,6.5）（7.5,3.5）（9.5,7.5）（9.5,9.5），

第 3 章 基于 A*算法的全局路径规划及其改进取三个节点，如果第一个节点和第三个节点之间不存在障碍物，那么第二个节除，如此循环，最后规划的路径将由这些所保留的点组成。机器人用绿色的点标点用红色的三角形进行表示，去除不必要的节点之前与之后的路径如图 3.5

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进模拟退火算法的搬运机器人路径规划[J]. 陶重犇,雷祝兵,李春光,孙云飞,周海冰.  计算机测量与控制. 2018(07)
[2]基于改进人工势场法的机器人路径规划研究[J]. 程金勇,王钦钊.  科技与创新. 2017(22)
[3]基于栅格法与神经元的机器人全区域覆盖算法[J]. 李伟莉,赵东辉.  机械设计与制造. 2017(08)
[4]基于方向A*算法的温室机器人实时路径规划[J]. 张文,刘勇,张超凡,张龙,夏营威.  农业机械学报. 2017(07)
[5]群智能算法在路径规划中的研究及应用[J]. 杜映峰,陈万米,范彬彬.  电子测量技术. 2016(11)
[6]关于机器人导航目标点搜索路径模糊控制[J]. 徐悦,林志贤,姚剑敏,郭太良.  计算机仿真. 2016(10)
[7]机器人在未知环境条件下的动态避障[J]. 崔宝侠,周钰雨,段勇.  沈阳工业大学学报. 2016(06)
[8]四足机器人地形识别与路径规划算法[J]. 张慧,荣学文,李贻斌,李彬,丁超,张俊文,张勤.  机器人. 2015(05)
[9]基于生物启发模型的AUV三维自主路径规划与安全避障算法[J]. 朱大奇,孙兵,李利.  控制与决策. 2015(05)
[10]移动机器人全局路径规划算法的研究[J]. 黄静,陈汉伟.  仪表技术与传感器. 2014(12)

硕士论文
[1]四旋翼无人机航迹规划算法研究[D]. 李月茹.沈阳航空航天大学 2018
[2]基于A*与人工势场法的四旋翼无人机路径规划算法研究[D]. 李世昌.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于A*算法和B样条函数的月球车路径规划研究[D]. 王利敏.吉林大学 2016
[4]轮式机器人运动系统设计与研究[D]. 井超超.西安电子科技大学 2012
[5]仿人家庭移动服务机器人应用研究[D]. 王艳强.内蒙古科技大学 2011



本文编号：3370598