复杂环境下移动机器人路径规划新算法的研究

《复杂环境下移动机器人路径规划新算法的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、复杂环境下移动机器人路径规划新算法的研究摘要路径规划是指移动机器人按照某一性能指标(如距离、时间、能量等)搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次优路径。路径规划技术是移动机器人研究技术中的一个重要领域。本文以移动机器人为研究对象，在对现有的路径搜索算法经行了比较深入的分析和研究的基础之上，提出了一种新的路径规划新算法，并加以仿真实现。主要有以下几个方面：首先，综述现今路径规划技术的发展现状，对目前规划技术的研究现状、研究方法、关键技术经行了系统的归纳和总结，并从全局和局部两方面介绍了几种路径规划技术，并分析了这些技术的优缺点。再扼要地介绍了寻路搜

2、索算法过程的一般方法，分析了启发式算法的评价函数的启发能力和搜索效率的性质，为以后的研究工作奠定了理论基础。其次，以移动机器人为研究对象，以全局己知，局部动态变化的环境为研究条件，以栅格法建立环境模型，提出了一种新的基于栅格地图的路径规划新算法。具体为：先给出在大范围、动态环境下，路径规划算法的判优准则：正确性，复杂度(时间和空问)，可靠性、可扩展性。再根据全局初始环境已知的条件，以栅格法构建环境模型。用改进过的A—Star算法进行先期路径规划；然后机器人按照先期规划的路径移动，运动过程中依靠传感器信息判断环境是否发生变化，如发生变化，修改栅格信

3、息，用改进的遗传算法实现局部避障路径的规划，目标点为先期预规划的路径中的某一节点，然后继续按照先期路径规划前进，直到终点。本文给出了新算法的流程图，进行了代码实现，并在计算机上进行了仿真实验，实验结果证明了算法的有效性。最后对全文进行总结并对移动机器人路径规划技术的研究作出了展望。关键词：移动机器人路径规划栅格地图A．Star算法遗传算法f●』I中0、Apathplanninghasbeinganimportantaspectinthemobileroboticresearchfieldandturningintoahotproblem．This

4、papertakesmobilerobotasresearchobject，presentsanewplanningalgorithmbasedoninvestigatinganddiscussingthecurrentplanning，andthensimulatesthenewalgorithminexperiment．Mostlyhaveseveralpartsasfollows：Firstly,thecurrentstatusoftheplanningtechnologyisbriefrecommended．Thecommonusedpl

5、anningalgorithminthecountryandthebroad，theresearchingsituationandthekeytechnologiesareelaboratedandsummarized，analyzingadvantagesanddefaultsofalgorithm．Kindsoftraditionalmethodsaboutmobilerobotglobalplanningandlocadplanningarerecommended．Thengiveabriefintroductiontotheprocess

6、ofpath—searchingalgorithmingeneralmethod，analyzetheheuristicevaluationfunction’Scapacityandefficiency,whichmadeanimportantbasisfortheresearchonmobilerobotplanninginthethesis．’Secondly,takesmobilerobotasresearchobject，takestheinstancewhichtheoverallsituationisknown，localsituat

7、ionisdynamicasresearchenvironment，establishesthemodelofrobotjobenvironmentusinggrid，presentsanewplanningalgorithmbasedongridmap．Forexample，arbitrationcriterionsofalgorithmsforplanningaregiven，whichincludecorrectness，time—spacecomplexity,concurrency,reliability,expandability,a

8、ndSOon，planningthepro—pathbaseongridmapafterusingimprovedA—StarAlgor