基于势场蚁群算法的室内机器人路径规划研究

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1、西安建筑科技大学硕士学位论文基于势场蚁群算法的室内机器人路径规划研究专业：机械电子工程硕士生：杨乐指导教师：王晓燕副教授摘要近年来，随着机器人技术的快速发展，移动机器人广泛出现于日常生活的各个领域中，人们对移动机器人安全性和高效性的要求也越来越高，这使得移动机器人研究的相关技术问题更为突出，路径规划正是移动机器人众多研究方向中最关键的技术之一。本文主要探讨了移动机器人的路径规划问题，同时涉及到移动机器人的环境建模和定位问题，并搭建了一个四轮式的简易移动机器人实验平台，在此基础上进行了移动机器人全局路径规划实验。主要工作内容包含以下几点：（1）针对栅格法在环境

2、建模中存在的问题，对障碍物采取边缘优化，同时设计邻接矩阵，使得移动机器人在栅格图中能够以八叉树方式寻路，提高了栅格法建模中移动机器人的安全性和可靠性。（2）结合本文室内移动机器人的定位要求，分析了基于航迹推算的定位方法，针对航迹推算中由于长时间定位存在的累积误差问题，设计了一种超声波测距辅助的航迹推算定位方案。该定位方案简单易行，有效克服了航迹推算的累积误差问题。（3）针对蚁群算法在路径规划中存在的不足，提出改进的势场蚁群算法。该算法主要做了以下三方面改进：第一，采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下个节点之间的距离综合构造启发信息，并引入启发信息递减系数

3、，避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题；第二，依据零点定理，提出初始信息素不均衡分配原则，不同的栅格位置赋予不同的初始信息素，降低蚁群搜索的盲目性，提高算法的搜索效率；第三，设定迭代阈值，自适应调节信息素挥发系数，使得该算法有较高的全局搜索能力，避免出现停滞现象。仿真结果证实了该算法的有效性。（4）设计移动机器人实验平台，使用RaspberryPi处理器模块、L298N电机驱动模块、HC-SR04超声波测距模块等硬件资源，搭建了移动机器人实验平台，同时对各个模块进行了软件控制设计，结合本文改进的势场蚁群算法进行了室内路径规划实验，实验西安建筑

4、科技大学硕士学位论文结果显示了本文改进算法的可行性和有效性。关键词：移动机器人；环境建模；路径规划；蚁群算法；仿真分析论文类型：应用研究本研究得到陕西省教育厅自然科学研究资助项目(14JK1405)和陕西省教育厅自然科学研究资助项目(14JK1427)的资助。西安建筑科技大学硕士学位论文RobotPathPlanningBasedonImprovedAntColonyAlgorithmwithPotentialFieldHeuristicSpecialty:MechanicalElectronicEngineeringName:YangLeInstructo

5、r:Prof.WangXiaoyanAbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentofrobottechnology,thefieldofmobilerobotappearedwidelyindailylife,peopledemandformobilerobotsafetyandefficiencyareincreasinglyhigh,whichmakestherelevanttechnicalissuesofmobilerobotresearchismoreprominent.Robotpathplannin

6、gisoneofthemostimportanttechnologiesinthefieldofmobilerobotresearch.Thispapermainlydiscussestheproblemofpathplanningofmobilerobot,andalsorelatestotheenvironmentmodelingandmobilerobotlocalizationproblem,andsetupasimpleexperimentalplatformofmobilerobotwithafourwheel,onthebasisofthepa

7、thplanningofmobilerobotglobalenvironmentknownexperiment.Themaincontentsincludethefollowingseveralpoints:(1)Inviewoftheproblemofgridmethodintheenvironmentmodeling,theedgeoptimizationisadoptedandtheadjacencymatrixisdesigned.Themobilerobotcanfindthewayinthegridgraphwithoctreemode,whic

8、himprovesthesecurityandrel