轮式机器人路径规划及任务调度算法研究与设计

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1、硕士学位论文轮式机器人路径规划及任务调度算法研究与设计作者姓名张磊学科专业机械设计及理论指导教师文生平教授所在学院机械与汽车工程学院论文提交日期2016年4月ResearchandDesigninAlgorithmofPathPlanningandTaskSchedulingforWheeledRobotADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangLeiSupervisor：Prof.WenShengpingSouthChinaUniversityof

2、TechnologyGuangzhou,China分类号：TP242.6学校代号：10561学号：201320100887华南理工大学硕士学位论文轮式机器人路径规划及任务调度算法研究与设计作者姓名：张磊指导教师姓名、职称：文生平教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：机械设计及理论研究方向：机器人系统及自动化装备的理论研究与应用论文提交日期：2016年4月22日论文答辩日期：2015年6月3日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：何和智教授委员：彭响方教授文生平教授殷小春副教授宋建高工摘要随

3、着无人自动化工厂、智能物流系统、柔性制造系统等的发展，轮式机器人作为一种自动导引车（AutomatedGuidedVehicle，简称AGV），其在生产车间的开发应用逐渐成为提高企业经济效率的重要手段，同时轮式机器人系统的发展对提高生产效率、节约生产时间、节约能源和环保等方面具有重大的应用价值。软件系统的开发是轮式机器人系统应用的核心组成部分之一，是实现智能工厂信息化、网络化的重要手段。本文对轮式机器人路径规划和任务调度算法等进行研究。主要研究内容如下：首先，在分析轮式机器人整体结构和工作原理的基础上，详述了轮式机器人的

4、导航定位、路径规划及任务调度等关键技术，并给出了轮式机器人系统工作流程。其次，对轮式机器人路径规划策略进行研究，选择利用图论法和栅格法建立轮式机器人二维工作环境地图信息，提出一种改进蚁群算法解决路径规划问题，该算法改进节点选择策略和算法搜索方法，并引入交叉操作。同时，MATLAB平台完成实例仿真测试，表明改进后的算法得到无碰撞最短路径信息。然后，在分析轮式机器人任务调度系统的方式、调度指标、调度冲突基础上，比较现阶段任务调度算法的优劣，提出了一种多层编码遗传和蚁群算法融合的混合算法，并设计了混合算法的流程，确定了多层编码

5、遗传算法转向蚁群算法的临界点；然后根据设置的梯形模糊完成时间优先完成了某些特殊任务，并完成了混合算法在解决任务调度实例的仿真，在此基础上设置任务完成的优先级，满足实际要求的同时缩短任务完成时间，取得了满意的效果。最后，采用面向对象、易扩展及支持组件编程的Qtcreator开发了轮式机器人软件系统，包括路径规划模块、数据库模块、任务调度模块、通讯模块等，并测试软件系统的总体功能，包括路径规划和任务调度算法测试，系统运行实验表明软件系统达到了设计要求，验证了路径规划和任务调度算法的可靠性和实用性。关键词：AGV；路径规划；任

6、务调度；Qtcreator；软件系统IAbstractThedevelopmentandapplicationofwheeledrobotwhichactsasakindofautomatedguidedvehicle(AutomatedGuidedVehicle,forshortAGV)intheworkshophasbecomeanimportantmeanstoimprovetheeconomicefficiencyofenterpriseswiththegradualdevelopmentofunmannedfa

7、ctoryofautomation,intelligentlogisticssystemandflexiblemanufacturingsystem.Thedevelopmentofwheeledrobotsystemhasgreatapplicationvalueandpracticalsignificanceinimprovingproductionefficiency,savingproductiontime,savingenergyandenvironmentalprotection.Thedevelopment

8、ofthesoftwaresystemisoneofcoreinwheeledrobotsystem.Itisanimportantsymboltorealizetheinformationandnetworkofintelligentfactory.Inthispaper,developmentprocessofw