地面自主移动机器人路径规划与测试架构研究.pdf

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1、地面自主移动机器人路径规划与测试架构研究论文作者签名：指导教师签名：论文评阅人1：评阅人2：评阅人3：评阅人4：评阅人5：答辩委员会主席：委员l：委员2：委员3：委员4：委员5：⑧答辩日期：二O一一年三月．．．．．．．．．．．JResearchonPathPlaningandPerf．ormanceMea-surementArchitectllreofAutOnomOusLandRobOt⑧Author’ssignatIlre：Supervisor’ssignature：ExtemalReviewers：ExaminingC

2、ommitteChairperson：ExaminingComlllitteMenlbers：Dateoforaldefence：浙江大学研究生学位论文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。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，也不包含为获得浙江大学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。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者

3、完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江大学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和传播，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：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日浙江大学硕士学位论文摘要摘要地面自主移动机器人是智能机器人研究的一个重要研究方向，其相关研究领域包含了多个值得研究的支撑技术。其中，路径规划和测试框架技术是两个重要的基础分支。地面自主移动机器人的路径规划技术

4、主要关注如何在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准寻找一条从起始状态到达目标状态的路径。目前，在连续状态空间中进行高效路径规划是地面自主移动机器人领域中的热点问题，对提高导航性能具有举足轻重的意义．性能测试框架提供定性和定量的接口，从而对地面自主移动机器人进行客观准确的性能测评。小耦合、可扩展的性能测试框架可以提高机器人的研发效率，是地面自主移动机器人系统的重要组成部分。本文首先介绍了地面自主移动机器人的技术发展，并根据国内外的研究现状，对地面自主移动机器人研究领域的路径规划和测试框架技术分别进行了分析和探讨。在路径规划方面

5、，本文按照全局和局部路径规划两个大类，描述了路径规划技术的发展现状。在测试框架方面，本文从地面自主移动机器人测试技术入手，分析了支撑测试技术的测试框架的目标和设计原则。在上述调研的基础上，本文提出了一个连续状态空间下的路径规划算法，即ContilluousA枣。该算法继承了HybridA术的优点：通过栅格划分保留较少的状态节点，保持了计算的高效性；同时，避免降低计算粒度后，HybridA掌可能带来的计算开销：定义非均匀的粒度，自适应地增加栅格保留节点的数量。此外，本文还讨论了该算法和以往算法的关联，以及不同启发值对算法的影响

6、。实验表明ContinuousA拳算法在计算性能上好于HybridA：．：算法，可以满足运动约束条件下的连续路径生成。同时，本文从地面自主移动机器人的体系结构出发，在基于多智能体的分布式体系结构的基础上，提出了一个实时、微干扰、可扩展的测试架构。该测试架构支持两种模式的测试过程：在线的数据监控和离线的数据仿真。其中，在线数据监控提供了场地测试的基本框架；离线的数据仿真提供了对融合规划网络的性能测试手段。实验表明该测试框架可以满足地面自主移动机器人的研发工作。浙江大学硕士学位论文摘要最后，本文总结了研究工作，尝试提出了值得进一

7、步研究的几个方向。关键词：自主移动机器人路径规划测试框架浙江大学硕士学位论文AbstractAutonomousLandRobot(ALR)isoneoftheactiveresearchtopicsinintelligentrobotfleld．AmongmanysupponingtecllIlolo百estobeworthstudyiIlgirIthistopic，pathplan-ningalldperf6珊ancemeasurementarchitectllrearetwomostimportantaspects．P

8、athplan-ningmainlyconcentratesonhowtofindapamf的mstartstatetogoalstateaccordingtospecific嘶t嘶onsinenv拍nmentwithstaticordyna皿cobstacles．E历cientlyfin