机器人路径规划演示平台设计new

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1、山东建筑大学毕业论文本科毕业论文题目:机器人路径规划演示平台设计院(部):信息与电气工程学院专业:班级:学生姓名:学生学号:指导教师:完成日期:2013年6月14日III山东建筑大学毕业论文目录摘要IIIABSTRACTIV1绪论11.1机器人路径规划演示平台设计的产生及背景11.2选题背景和意义21.3机器人路径规划演示平台设计的研究现状21.4课题应用与前景42机器人路径规划演示平台设计的理论基础62.1机器人路径规划问题的表达、分类和特点62.2机器人路径规划理论72.3栅格法82.3.1栅格法简介82

2、.3.2栅格法算法原理简介92.3.3路径选择概率112.3.4栅格法优缺点分析112.4人工势场法112.4.1人工势场法原理112.4.2势函数的确定132.4.3人工势场法的优缺点分析142.5人工神经网络算法152.5.1人工神经网络算法概念152.5.2人工神经网络算法理论基础162.6蚁群算法182.6.1蚁群算法概述182.6.2蚁群算法理论基础182.7本章小结203机器人路径规划演示平台设计系统的VC++实现213.1软件介绍21III山东建筑大学毕业论文3.1.1VC简介213.1.2VC

3、安装使用213.1.3VC功能优势213.2机器人路径规划演示平台系统的总体设计223.2.1设计名称223.2.2设计说明223.2.3设计目的223.2.4设计内容223.3算法论述233.3.1界面的设计运行233.3.2机器人路径规划的VC++实现313.3.3程序仿真结果393.4小结404结论41致谢42参考文献43III山东建筑大学毕业论文摘要机器人路径规划就是在具有障碍物的环境中,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。因此在一些危险或人类不能直接到达的探测领域,路径规划

4、可以帮助机器人在复杂地形中行进时自动避障,安全准确的到达目的位置。本文介绍了基于VC++实现机器人路径规划仿真平台的设计和基于栅格算法的机器人路径规划方法。栅格法是在粗略划分整个工作环境的情况下,采取概率搜索的办法,先获得一条次优的最短路径,然后在此基础上,将不完全可行栅格回归原工作环境,最终获得一条最短的无碰撞路径。仿真结果显示移动机器人完全可以安全的到达目的地,并且可以寻找到一条平滑的路径轨迹。经过第二步的处理,精度越小搜索到的路径会更加平滑,实验表明基于栅格法的路径规划算法有效并易于实现。关键词:VC+

5、+仿真平台;栅格法;路径规划III山东建筑大学毕业论文TheDesignofRobotPathPlanningDemonstrationPlatformABSTRACTRobotpathplanningistofindacollision-freepathfromtheinitialstatetothetargetstateaccordingtoacertainevaluationstandard,whichisinanenvironmentthatpossessesanobstacle.Thesignifi

6、canceoftheresearchismainlydetectedinthefieldthatisdangerousandhumanscannotreachindirectly.Robotpathplanningcanhelptherobotbringaboutautomaticobstacleavoidanceandarriveinthedestinationsafelyandaccuratelyinthecomplexterrain.Thispaperintroducesthatweachievethe

7、designofpathplanningrobotsimulationplatformandrobotpathplanningwhichisbasedongridalgorithmusingtheVC++.Gridmethoddividedthewholeworkingcircumstanceroughly,adoptingprobabilitysearchmethodtoobtainasuboptimalshortestpath.Thenonthisbasis,gridthatisnotfeasiblewi

8、llreturntotheoriginalworkenvironment,andfinallywegettheshortestcollision-freepath.Afterprocessingofthesecondstep,thesmallertheaccuracy,thesmootherthepathwecansearchwillbe.Thesimulationresultsshowthatth

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