基于能效的机器人路径规划研究

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1、Ｉ碩士学位论文＿圍織ｐ、’＾ｌ＿ｇ基于能效的｜机器人路径规划研究ｊ作者姓名甘磊学校导师姓名、职称陈健教授企业导师姓名、职称唐怀玉高工ｍ申请学位类别工程硕士学校代码10701学号1501120334分类号TP242密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于能效的机器人路径规划研究作者姓名：甘磊领域：电子与通信工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：陈健教授企业导师姓名、职称：唐怀玉高工学院：通信工程学院提交日期：2018年6月AResearchofRobotPathPlanningBasedonEnergyEfficiencyAthesissu

2、bmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByGanLeiSupervisor:ChenJianTitle:ProfessorSupervisor:TangHuaiyuTitle:SeniorEngineerJune2018摘要摘要随着科技的进步和人类需求的日益增长，路径规划技术的应用范围也在不断扩展。尤其在人工智能和互联网繁荣发展的背景下，路径规划在机器人应用领域得到了广泛关注和深入

3、研究。一方面，目前关于机器人路径规划的研究大多局限在二维平面下，与机器人真实的工作环境存在较大差异，特别是那些复杂的野外工作环境。另一方面，在二维平面或者地势平坦的环境中，距离最短或许是机器人最优路径的评价标准，但在一些复杂不均匀的地形环境中，距离最短的路径往往需要消耗更多的能量。多数机器人的动力系统是能量有限的，动力系统的能量消耗会直接影响机器人工作和任务的完成。因此，在机器人路径规划中，如何最小化能量消耗是十分重要的，也是具有一定实际意义的。针对上述问题，本文基于A*算法分析研究了机器人在三维地形模型下的能效最优路径规划问题。考虑到已有研究中能量代价模型的不足，本文提出了一种新的能

4、量代价模型，依据该模型设计实现了能效最优的A*算法，并与距离最优的A*算法作对比。仿真结果表明，所设计的能效最优A*算法不仅能寻得一条能量消耗最小的可行路径，还能比距离最优A*算法有更好的实际意义；相比较于已有研究，本文提出的能量代价模型不但能降低最优路径的总能量消耗值，还能在一定程度上提高路径的平滑性。此外，本文还在约束模型下进行了相关仿真实验，也从侧面说明了能效最优A*算法的灵活性。进一步的，在能效最优A*算法的基础上，针对算法的优化问题，本文主要在搜索空间和时间上提出了两种改进优化策略。首先是针对搜索空间的优化，提出了多邻域搜索策略，据此设计并实现了多邻域搜索A*算法。仿真结果验

5、证了该改进策略可以帮助A*算法得到能量消耗值更低的最优路径，且路径相对更加平滑。其次针对多邻域搜索A*算法运行时间过长的问题，结合了动态加权的思想，提出了动态加权多邻域搜索A*算法。仿真结果表明，动态加权多邻域搜索A*算法在寻得的能效最优路径上与多邻域搜索A*算法相差无几，但能够进一步减少算法的运行时间，从而验证了改进之后算法的有效性。关键词：路径规划，能效，A*算法，机器人，三维地形模型IABSTRACTABSTRACTWiththedevelopmentofscienceandtechnologyandtheincreaseofhumandemands,theapplication

6、ofpathplanningtechnologyarealsograduallyexpanding.EspeciallyunderthebackgroundofArtificialIntelligenceandtheInternetboom,pathplanningintherobotapplicationfieldiswidelyconcernedandin-depthstudied.Ontheonehand,theresearchonrobotpathplanningaremostlylimitedintwo-dimensionalplane,therearelargediffer

7、enceintherealworkingenvironmentwithrobot,especiallysomecomplexfieldworkenvironment.Ontheotherhand,inthetwo-dimensionalplaneorflatenvironment,theshortestpathlengthmaybethemostoptimalpath,butinsomecomplexuneventerrainenvironme