多地貌环境下的移动机器人路径规划研究-论文.pdf

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1、第27卷第5期控制与决策2012年5月、，01．27No．5ControlandDecisionMav2012文章编号：1001—0920(2012)05—0708—05多地貌环境下的移动机器人路径规划研究巩敦卫，耿娜，张勇(中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州221008)摘要：针对多地貌环境下的移动机器人路径规划问题，建立多目标优化模型，并采用微粒群算法解决该问题．首先，采用区域权值表示机器人在各种地形下的通行困难度；然后，结合局部优化准则计算机器人的通行时间，通过计算机器人与危险源之间覆盖的面积来衡量路径的危

2、险程度，并将上述问题转化为两目标优化问题；最后，采用多目标微粒群优化算法优化上述问题．仿真结果表明了所提出方法的有效性．关键词：移动机器人路径规划；多地貌；通行时间；危险程度；微粒群算法中图分类号：TP301文献标识码：ARobotpathplanninginenvironmentofmanyterrainsGoNGDun．wei．GENGNa、ZHANGYong(SchoolofInformationandElectricalEngineering，ChinaUniversityofMiningandTechnolo

3、gy，Xuzhou221008，China．Correspondent：GENGNa，E-mail：gengna@126．com)Abstract：Fortheproblemofrobotpathplanninginanenvironmentofmanyterrains，mathematicalmodelofmulti—objectiveisestablished．Particleswarmoptimizationalgorithmisusedtosolvetheproblem．Firstly,regionweight

4、isusedtorepresentthedifficultywhentherobotpassesthroughtheterrain．Thenpassagetimeiscalculatedbyutilizinglocaloptimalcriterion，andthedangerdegreeiscalculatedaccordingtotheareabetweenthedangersourcesandtherobot’Spath．ThustheproblemCanbeconve~edintoabi—objectivepro

5、blem．Finally,particleswarmoptimizationalgorithmisusedtooptimizetheproblemabove，andthesimulationresultsshowtheefectivenessoftheproposedmethod．Keywords：mobilerobotpathplanning：manyterains；passagefime；thedegreeofrisk；particleswarmoptimizationl引言2相关研究工作对于移动机器人路径规划方面

6、的研究已有很多对于多地貌的研究，目前已有很多方法，如：文献【1】等运用测地线方法和A搜索算法，获得了自然地成果，但多数方法考虑的是平面上的路径规划．实际形环境下距离时间最优路径；[2】提出一种基于红外上，机器人工作环境中存在很多不确定，如环境地貌线传感器的局部地形辩护检测方法，并给出了当实多变，路径危险程度不确定等，这些都会给移动机器际地形组合变化时机器人应采取的具体行为策略；人的路径规划带来困难．随着机器人应用环境的不断【3]采用整数遗传算法来解决网格规则环境中的移动扩展和工作任务的越来越复杂，有必要研究机器人在机器

7、人路径规划问题；[4]提出采用共生矩阵从视觉复杂地形中的路径规划策略．感知功能中提取地形数据的纹理，用来预测移动机器本文首先采用直线分割法表示多变地形，将地形人在自然环境中的可通过性．环境用直线划分为若干多边形区域，并用区域权值描微粒群优化算法结构简单、易于实现，目前已应述机器人在各种地形下的通过困难度；然后，通过危用于机器人路径规划问题．文献【5]提出了新的基于险程度和通行时间两个性能指标评价路径的优劣，并代理的启发式模型来开发机器人的运动规划，并帮助将上述规划问题转化为两目标优化问题；最后，采用机器人快速安全地完成

8、任务；[6】将面积扩展的微粒多目标微粒群优化算法来优化上述问题．‘群应用于机器人群，结合已有的知识选择合适的行为，收稿日期：2010．11．10；修回日期：2011．02—22．基金项目：江苏省自然科学基金项目(BK2008125)；国家自然科学基金项目(61005089)．作者简介：巩敦卫(1970一)，男，教授，博士生导师，从