基于APF和ACO的多移动机器人路径规划设计

发布时间：2022-07-15 17:32

　　近十年来,与机器人有关的应用愈加广泛,各行各业几乎都与机器人有联系。机器人技术的发展呈快速上升的态势,从单个机器人的研究到现在多个机器人的编队研究,目的都是通过机器人来更好的完成任务。而多个机器人间可以通过一定的控制原则更加有效率的完成单个机器人不能完成的任务。多个移动机器人协作的应用价值非常的高,且在各个领域都有或多或少的涉及。目前来说,机器人群体的编队相关方法已经是多个领域的热门研究话题。本文以多移动机器人为研究对象,对其路径规划问题进行展开研究,对多个机器人进行编队研究并实现对多移动机器人路径规划的目的,以完成单个机器人不能完成的特定任务。首先,本文主要研究了基于改进人工势场法的机器人局部路径规划,分析了人工势场法存在的两个问题,局部极小值问题和目标不可达问题,并针对所提出的两个问题研究了改进措施,并根据改进后的人工势场法对这两个问题进行仿真验证,并分析改进后算法的有效性和正确性。然后,基于图论的控制方法对多机器人进行编队控制。针对多机器人的编队问题,建立编队控制图模型。对于单领导者-单跟随者结构编队,研究了基于视线角法的编队控制方法进行编队。对于单领导者-双跟随者结构编队,建立... 

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

动态窗口法Fig2.1Dynamicwindowmethod如图2.1中，控制机器人的指令空间为速度空间，图中有两种颜色，其中浅灰色

机器人在势力场中的受力分析图

局部极小值受力分析图

【参考文献】：
期刊论文
[1]路径规划算法的研究与发展[J]. 杨俊成,李淑霞,蔡增玉.  控制工程. 2017(07)
[2]基于PSO和三次样条插值的多机器人全局路径规划[J]. 强宁,高洁,康凤举.  系统仿真学报. 2017(07)
[3]基于多策略混合人工鱼群算法的移动机器人路径规划[J]. 黄宜庆,彭凯,袁梦茹.  信息与控制. 2017(03)
[4]基于模糊逻辑的移动机器人避障研究[J]. 刘祖兵,袁亮,蒋伟.  机械设计与制造. 2017(03)
[5]基于改进蚁群算法的移动机器人三维路径规划[J]. 朱颢东,孙振,吴迪.  华中师范大学学报(自然科学版). 2016(06)
[6]非结构化环境中基于栅格法环境建模的移动机器人路径规划[J]. 刘晓磊,蒋林,金祖飞,郭晨.  机床与液压. 2016(17)
[7]文化基因算法在第四方物流路径规划中的应用[J]. 林艳,全渝娟,王磊,吴祖剑,韦炜.  计算机应用研究. 2016(03)
[8]复杂环境移动机器人路径规划的改进蚁群算法[J]. 刘锴,游晓明,刘升.  计算机工程与应用. 2016(13)
[9]基于人工势场法与入侵杂草法路径规划研究[J]. 李海峰,马斌,陈浩男,陈劲超,王鑫.  控制工程. 2015(01)
[10]一种人工势场导向的蚁群路径规划算法[J]. 王芳,李昆鹏,袁明新.  计算机科学. 2014(S2)

博士论文
[1]基于势场法和遗传算法的机器人路径规划技术研究[D]. 刘传领.南京理工大学 2012
[2]多机器人系统的动态路径规划方法研究[D]. 雷艳敏.哈尔滨工程大学 2011
[3]多移动机器人系统运动控制研究[D]. 秦元庆.华中科技大学 2007

硕士论文
[1]基于人工势场法的机器人路径规划研究[D]. 程紫云.燕山大学 2016
[2]多无人车系统协同控制方法及实验平台设计[D]. 阮广凯.北京理工大学 2016
[3]基于RRT的全局路径规划方法及其应用研究[D]. 王全.国防科学技术大学 2014
[4]多机器人路径规划与协同编队研究[D]. 郑新娟.武汉理工大学 2014
[5]复杂环境下改进APF的机器人路径规划研究[D]. 卢恩超.西北大学 2013
[6]基于群智能算法的多机器人编队技术研究[D]. 朱黎纳.南京理工大学 2013
[7]一类多机器人路径规划的研究与仿真[D]. 周帆.南京理工大学 2013
[8]多智能体系统编队避障算法研究[D]. 王京.华东理工大学 2013
[9]基于模糊逻辑控制的动态行为移动机器人路径规划[D]. 曹萌萌.北京交通大学 2009



本文编号：3662521