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时间:2019-03-18
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1、.—.'.‘’'?、I.,..■11-.‘;’.>分类号学MZ13664UDC密级壤叫义葦"YANGZHOUUNIVERITY硕去学佐冷文(专业型)基于感知社区环境的多机器人协作进化路径规划硏究陈超毅指导教师姓名:杨月全教授.扬州大学.江苏扬州.2巧127郑宇杰高级工程师,中国电子科技集函公习第二/'十八所.江苏南京.210007V;申请学位级别;硕壬学科专业名称.:控制王程论
2、文提交日期.:2016.04论文答辩日期200525_16...学位授予单位:扬大学学位授予日期:‘'答辩委员会主席':乂,^’■.?,.i.-'‘'’.-:人..,VT.■一V..一■,--早'一?一'.."..…W.?r2016年4月二;\'V:.?"、_<,、基于感知社区环境的多机器人协作进化路径规划研究(申请扬州大学工程硕±学位论文)培养单位:扬州大争专业名称:控制王程研巧
3、方向:多祝器人系统研究生;巧超毅指导老师;杨月全,海宇杰2016年4月--MultirobotCoevohitionPathPlanningBasedonPercep杜onCommunityEnvironmentAlino"heDereeo(ppygfgfMasterofEngineering)By-ChaoyiCHENUndertheguidanceandsupervisionof-uanProfessorYueqYA
4、NGSen-iorEninrYuieZHENg说jGThesisSubmittedtoYangzhouUniversityYan口houUniversity,Yangzhou,R化China,Apr,2016本文研究工作得到了於下基金资助1.国家自然科学基金项目(61H5111)"静态节点社"区感知网络下的多机器人协调机理与控制研究摘要(Abstract)j[_摘要多机器人系统较单机器人系统具有空间、时间和功能上的分布性特点等优
5、势,对多机器人系统的鲁棒性和可靠性有很大提高。多机器人系统的设计、控制和应用等问题成为大一家研巧热点。对些任务复杂、W及需要并行协同操作的任务时,单机器人往往难胜任,而多机器人之间的协调与协作就显得尤为重要。路径规划是多机器人研究的重点內容之一。在机器人足球比赛、车间生产线等问题则需要对多个机器人进行协作路径规划进斤研巧与实现。针对未知环境和社区环境下多机器人的路径规划问题,应用遗传算法,本论文一些改进的协作进化的路径规围绕子种群内和子种群间的协作进化思想展开研巧,提出了划
6、策略。本硕±论文主要工作如下:一第,本文针对多机器人路径规划的研巧现状,首先从基于图论理论的环境建模、基于RRT环境建模、基于进化算法、基于群体智能、基于模糊算法、基于行为方法等方面对多机器人路径规划的研究现状进行了回顾,并从任务分配和避障策略等方面对多机器人路径规划中的相关问题进行了分析。在此基础上,从环境感知信息分享与融合问题、协作和协调机制与优化问题、编队的路径规划问题等方面对多机器人路径规划研究面临的挑战和一进步研巧工作进行了展望。第二一,基于协作进化思路研究了
7、种未知环境下的多机器人协同路径规划策略。通过多个同构化器人生成可行路径作为初始种群同时记录每一;代路径个体产生的关键交叉一点,由此组成多条重要路径,作为当前代进化种群的补充。在此基础上,充分利用优秀个体基因一,给出了种变染色体长度的多机器人协作路径规划方案。第H一,在多目标问题上研究了种未知环境下的多机器人多目标协同路径规划策略。首先,针对多目标路径优化通过多机器人的多次运动,生成多条可行路径作为各初始子种群。执行任务生成可行路径作为初始各子种群,在此基础上协作进化包括子种群内
8、的协作和中群间的交叉进化。采用改进的交叉算子使得相互交叉的子种群中的基因得到其它子种一群的基因信息,从而进步改良各子种群个体基因。第四,结合前两章的未知环境下协作进化策略研究基础上,针对多目标的路径规划问题,在盲区中结合行为学方法生成路径,而在静态感知节点所形成的社区感知网络中,充分利用其信息共享机制,在社区内环境中利用栅格法进巧路径生成和优化。并且,在进化II摘要Abstract()过程中,对于各子群的个体将其位于社区中的
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