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1、基于FPGA的六自由度智能移动机器人设计摘要：智能移动机器人是指无需人工干预，可以自主完成行驶任务的车辆。路径规划是移动机器人的一个重要组成部分，它的任务就是在具有障碍物的环境内，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径。遗传算法就是对自然界中生物的遗传特性进行模拟而得出的一种模拟进化算法，它是继模糊方法、神经网络、蚁群之后新加入路径规划研究领域的一种算法。提出了一种基于遗传算法解决移动机器人路径规划问题的方法。通过本文的研究及实验结果证明，将遗传算法应用于移动机器人的路径规划问题研究，
2、能够探索与改进一种新的路径优化方法。关键词：移动机器人；路径规划；遗传算法Abstract：Intelligentmobilerobotcancompletethetaskindependentlywithouthumanintervention.Pathplanningisanimportantpartofthemobilerobot.Itstaskistofollowacertainevaluationcriteriaandfindaroutetogoalstatefromtheinitialstate
3、withoutcollisionpathinenvironmentswithobstacles.Geneticalgorithmisasimulationofthegeneticcharacteristicsofthebiologicalnatureofthesimulationandtheresultsofevolutionaryalgorithmswhichisapathplanningalgorithmfollowingthefuzzymethods,neuralnetworksantcolonyal
4、gorithm.Thispaperproposesamethodtosolvetheproblemofmobilerobotpathplanningbasedongeneticalgorithms.Theresearchandexperimentalresultsshowthatthegeneticalgorithmcanbeappliedtothemobilerobotpathplanning,whichimprovesanewpathoptimizationmethods.Keywords:Mobile
5、robot;Pathplanning;Geneticalgorithm1、智能移动机器人1.1智能移动机器人概述机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。智能移动机器人[1][2]是机器人学中的一个重要分支。早在60年代,就已经开始了关于智能移动机器人的研究。关于智能移动机器人的研究涉及许多方面,智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。对智能移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣,更由于它在
6、军事侦察、扫雷排险、防核化污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。自1961年美国Unimation公司研制出世界上第一台往复式工业机器人以来,机器人的发展经历了三个阶段:第一代示教/再现(Teaching/Playback)机器人,第二代传感控制(Sensorycontrolled)机器人,第三代智能(Inteligent)机器人。机器人以其具有灵活性、提高生产率、改进产品质量、改善劳动条件等优点而得到广泛应用。但是,目前绝大多数机器人的灵活性,
7、只是就其能够"反复编程"而言,工作环境相对来说是固定的,所以一般人们称之为操作手(Manipulator)。正如人类活动范围和探索的空间是人类进步的标志一样,机器人的智能同样体现在运动空间的大小上。为了获得更大的独立性,人们也对机器人的灵活性及智能提出更高的要求,要求机器人能够在一定范围内安全运动,完成特定的任务,增强机器人对环境的适应能力。因此,近年来,智能移动机器人特别是自主式智能移动机器人成为机器人研究领域的中心之一。1.2智能移动机器人的研究现状1.体系结构自主式智能移动机器人的复杂性以及当前计算技
8、术的局限性等决定了体系结构是影响机器人性能的主要因素。自主式智能移动机器人的智能体现为具有感知(Sensing)、决策(Decision-making)和行为(Acting)等基本功能。根据实现这些基本功能的过程的不同,常见的体系结构有三类:分层递阶结构、行为系统和黑板系统。2.信息感知信息感知来源于传感器。对传感器来说,最主要的两个品质是可靠性和带宽(实时性)。目前自主式智能移动机器人普遍使用的传感器有:声纳、
