基于Ad+Hoc网络的多移动机器人路径规划技术研究

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1、分类号TP242．6密级重庆邮电大学硕士学位论文论文题目基士△鱼旦QQ圈整鲍垒塑边垫墨△整堡趣型垫盔盟窥论文提交日期2Q!l：Q垒：至Q论文答辩日期2Q!!：Q5：2l论文评阅人互盐勉超．堑叁厶望：答辩委员会主席盘生剃么超重叁丛臣：塾叁翌：2011年4月20日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重迭查E电太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位

2、论文作者签名：恕掣昀、签字日期：ht1年中月珈Et学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解一．重麽查g电太堂．有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重庞查＆电太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：态乾开．导师签名：签字日期：阳11年v月加El签字Et期：--铒,tf年仁月≯和重庆邮电大学硕士论文摘要就目前的机器人技术水平而言，单机器人在信息的获取、处理及控制能力等方面都是有限

3、的，对于复杂的工作任务和多变的工作环境，单机器人的能力更显不足。多机器人系统凭借单体机器人系统所不能比拟的诸多优点，正逐渐成为机器人学研究的一个重要方向，对多移动机器人路径规划方法的研究又是多机器人研究领域的重要课题之一。本文的主要工作是针对多机器人路径规划算法进行分析讨论研究。本文在对多机器人系统的主要研究内容、发展趋势和研究现状进行简要回顾的基础上，分析了机器人系统路径规划的主要算法，包括基于几何模型的路径规划、基于虚拟势场和函数导航的路径规划和基于生物智能的路径规划等，重点讨论了蚁群算法。蚁群算法由于其多样性和正反馈的特点而得到广泛应用，但是蚁群算法本质上是一种随机概率选择方

4、法，存在着许多问题，因此，本文针对其缺点在蚁群算法的基础上采用精英策略对其进行改进。通过运用精英蚂蚁，加强对最优解的强有力开发来指导蚂蚁的搜索过程，将搜索集中于所找到的最优解的周围，提高算法性能。通过仿真实验，对改进的算法进行验证，证实了该算法在多机器人路径规划中的可行性和有效性。多个机器人进行路径规划时，不可避免地会发生碰撞而产生错误信息；与此同时，蚁群算法仅通过信息素实现信息反馈，并没有直接的交流与协作，相对独立，在半未知的环境中，错误信息会不断出现，机器人的错误搜索也会不断发生。针对上述缺点，本文在蚁群算法中加入显式通信使机器人直接进行信息交流，使得机器人在错误搜索后能及时的

5、把修正信息传递给其它机器人，避免错误的再次发生。AdHoc网络由于其自身的特点成为多机器人系统通信的首选。本文对引入AdHoe网络的多机器人路径规划方法进行描述，并在机器人仿真软件中进行了实验，实验结果证明了该路径规划方法的有效性和可行性。关键词：多移动机器人，蚁群算法，AdHoe网络，路径规划AbstractTothecurrentlevelofrobottechnology，theabilityofasinglerobotislimitedininformationacquisition，processingandcontrol，etc．Forcomplextasksandch

6、angingenvironment，theabilityofasinglerobotisevenmoreinadequate．Multi-robotsystemwiththemanyadvantageswhichsinglerobotsystemcannotcomparewithiSbecominganimportantresearchdirectionofRoboticsResearch．TheresearchonpathplanningofMultiplemobilerobotsisoneofimportanttopicsinthefieldofMulti．robotresea

7、rch．Themainworkofthisarticleistoanalyse，discussandresearchtheMulti．robotpathplanningalgorithm．Thisarticleanalysesthemainrobotpathplanningalgorithmsincludingpathplanningalgorithmbasedongeometricmodel，pathplanningalgorithmbasedonvirtualpo