履带式无人车辆的路径规划方法研究

发布时间：2023-11-09 19:32

　　随着人工智能和计算机技术的高速发展,地面无人车辆逐渐成为人工智能应用的重要领域之一。无人驾驶技术是地面无人车辆的核心,是集计算机、数学、控制、信息、测绘等多学科于一体的综合性前沿科学技术。地面无人车辆主要分为轮式车辆和履带式车辆。目前,研究较多的是轮式车辆,如百度无人车、谷歌无人车等,轮式无人车辆主要用于生活、企业等民用领域,而履带式无人车辆的研究相对较少,主要应用在军事、消防、抗震救灾等领域。地面无人车辆技术主要是通过大量传感器获取环境障碍物信息,然后自主进行路径规划做出运动决策,使得车辆能够安全最快的到达目标位置,从而实现地面无人车辆的运动规划导航控制。履带式车辆由于自身结构的特点和需求,其运动方式与轮式车辆不尽相同,因此履带式无人车辆的路径规划问题亟待解决,以实现履带式无人车辆在军事、工业、消防、救灾等领域的应用。论文围绕履带式无人车辆进行研究,主要内容包括如下几个方面:(1)提出一种环境信息已知情况下的车辆全局路径规划方法。将移动机器人车辆看做质点,在不考虑车辆运动状态的前提下,首先采用栅格分解法对移动机器人车辆的地图信息进行环境建模,构造路径规划问题的数学模型,然后对传统蚁群...

【文章页数】：120 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 无人地面车辆国内外发展现状
        1.2.1 无人地面车辆国外发展现状
        1.2.2 无人地面车辆国内发展现状
    1.3 路径规划方法的研究综述
    1.4 履带式机器人车辆路径规划研究现状及分析
    1.5 论文主要研究内容
2 环境信息已知情况下的车辆路径规划方法研究
    2.1 引言
    2.2 路径规划方法理论基础
        2.2.1 环境感知地图建模
        2.2.2 路径规划问题的数学建模
    2.3 基于改进蚁群算法的全局路径规划
        2.3.1 传统蚁群算法基本原理
        2.3.2 蚁群算法的改进设计
        2.3.3 参数选择分析
        2.3.4 算法流程与实现
    2.4 仿真实验与分析
    2.5 本章小结
3 环境信息未知情况下的车辆路径规划方法研究
    3.1 引言
    3.2 滚动窗口算法理论
    3.3 A*算法
        3.3.1 A*算法基本原理
        3.3.2 A*算法流程与实现
    3.4 基于改进蚁群-A*混合算法的局部路径规划
        3.4.1 改进蚁群-A*混合算法的设计
        3.4.2 混合算法的流程与实现
    3.5 仿真实验与分析
    3.6 本章小结
4 基于履带式车辆中心转向的路径规划方法研究
    4.1 引言
    4.2 履带式车辆基本结构与工作原理
    4.3 机器人车辆转向运动分析
        4.3.1 轮式车辆转向运动分析
        4.3.2 履带式车辆转向运动分析
    4.4 履带式无人车辆运动学模型
    4.5 履带式无人车辆动力学模型
    4.6 基于履带式车辆中心转向的路径规划方法
        4.6.1 履带式车辆转向时间的预测计算方法
        4.6.2 基于履带式车辆中心转向的路径规划
    4.7 本章小结
5 履带式无人车辆路径规划方法实验验证
    5.1 引言
    5.2 履带式机器人小车平台体系架构
    5.3 履带式无人车辆转向时间预测计算方法的实验验证
    5.4 履带式无人车辆路径规划方法的实验验证
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻博期间发表的科研成果目录
致谢



本文编号：3861880