移动机器人的路径规划和编队算法研究

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1、沈阳化工学院硕士学位论文摘要随着科学技术的进步和机器入学的发展，机器入的应用越来越广泛。移动机器人在工农业和国防上有着广泛的应用前景，其研究和开发近年来受到人们的高度重视。机器人的路径规划和编队控制是移动机器人研究的重要组成部分，两者有着紧密的联系。本文针对移动机器人的路径规划和编队两个问题进行了研究。遗传算法在机器人路径规划中得到广泛的应用，但还不尽完善。针对珊格环境下，遗传算法在路径规划的不足，提出了一种改进的算法，在每一珊格层取两点，能适应更复杂的环境；采用回溯记忆的方法，提高进化效率，对于凹形障碍物多的

2、复杂环境下的路径规划，效果明显。人工势场法也是机器人路径规划中的一种常用方法，适合局部动态的路径规划，但研究的内容主要是从初始点到固定目标的路径规划，对于运动目标的路径规划，则少有涉及。针对这种情况，提出了在目标运动时的路径规划方法，对人工势场法进行了改进，取得了较好的效果。滚动路径规划方法是近两年提出的一种路径规划的新方法，适合于动态未知不确定环境下的路径规划。借鉴滚动规划的思想，将其运用到机器人的编队控制中，结合牛顿迭代法和行为动态法，研究了编队的两种情况；多机器人从初始位置到指定位置形成编队；多机器人保持

3、一定的编队从初始位置到目标位置。仿真验证了所提出的滚动编队算法的有效性。关键词：遗传算法，人工势场法，滚动规划，牛顿迭代法，行为动态法，路径规划，编队沈阳化工学院硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWiththedevelopmentofscienceandtechnologyaswellasrobotics，robothasfoundmoreandmoreapplicationsinvariousfields．MobilerobotwillfindmoI弓applicationsinindustryandag

4、ricultureandnationdefence．SOmoreattentionispaidonthedevelopmentandresearchofmobileroibot．Beingcompactrelations，pathplanningandformationcontrolaretwoimportantpartsoftheresearchofmobilerobot．Thetwoproblemsarestudiedoninthethesis．Geneticalgorithmhasfoundagreatm

5、anyapplicationsinthepathplanningofmobilerobot,butitcallfindfurtherapplications．Aimprovedgeneticalgorithmispresentedovercomingtheshortageofpathplanningingridenvironment．Twogridsineachrankareselectedtoadapttocomplexenvironmentandtheevolutionaryefficiencyisimpr

6、ovedbyback-trackingmemory．Theproposedmethodisveryeffectiveinthecomplexenvironmentwithalotofconcaveobstacts．Artificialpotentialfieldmethodisappliedasoften赫geneticalgorith,whichisgoodforthelocalpathplanningindynamicenvironment．However，mostresearchesconcentrate

7、onthepathplanningfrominitialpositiontostatictargetandfewconcernthepathplanningwithdynamictarget．Anewpathplannirmmethodisgiventoadapttotheenvironmentwithdynamictarget．Artificialpotentialfieldmethodisimprovedtoacquiregoodpathplanningresult．Rollpathplanningisan

8、ewmethodproposedwithinrecenttwoyears，whichisgoodfordynamicunkownuncertainenvironment．Usingtherollingplanningstrategy,theproblemofformationcontrolofmobilerobotiSstudiedcombinedwithiterativeNewton