動態(tài)環(huán)境下自主移動機(jī)器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、隨著我國人口紅利的逐漸消失，機(jī)器人在社會生產(chǎn)生活中的作用越來越大，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)也越來越受到國家的重視。路徑規(guī)劃是移動機(jī)器人導(dǎo)航研究的核心問題之一。它是為位于障礙物集合中的移動機(jī)器人規(guī)劃一條無碰撞路徑，是機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)的前提。隨著機(jī)器人的應(yīng)用環(huán)境越來越復(fù)雜，尤其是當(dāng)機(jī)器人自由度增多時，傳統(tǒng)的基于確定性空間描述的路徑規(guī)劃算法的性能急劇下降，甚至?xí)?dǎo)致“維數(shù)災(zāi)難”。為了解決這個問題，研究人員將隨機(jī)采樣技術(shù)應(yīng)用到路徑規(guī)劃中，提出了PRM、RRT等

2、算法以及后來改進(jìn)的PRM算法，有效避免了對位形空間的精確建模，但仍存在采樣冗余等問題。
　　本文在分析了現(xiàn)有PRM路徑規(guī)劃算法的基礎(chǔ)上，對基于采樣優(yōu)化的PRM路徑規(guī)劃進(jìn)行研究，以提高其規(guī)劃效率。主要工作包括如下幾個方面:
　　1.對路徑規(guī)劃方法進(jìn)行了分類總結(jié)，介紹了PRM規(guī)劃算法的研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)研究了基本PRM算法的原理，詳細(xì)分析了高斯PRM、橋測試PRM、基于障礙物的PRM等算法的優(yōu)點(diǎn)和不足。
　　2.針對已有方法中

3、存在的采樣冗余等不足，提出了漸進(jìn)采樣策略。先使用少量點(diǎn)對位形空間進(jìn)行初步采樣，根據(jù)獲得信息縮小采樣范圍，然后通過采樣測試方法對區(qū)域進(jìn)行判定，有選擇的增加采樣點(diǎn)，以提高采樣的效率。
　　3.針對二維規(guī)劃空間設(shè)計了四點(diǎn)采樣測試方法，通過利用四個點(diǎn)所在位置的相對關(guān)系來識別障礙物的凸出部分，有效避免了凹陷區(qū)域的冗余采集。將四點(diǎn)法應(yīng)用到所提出的漸進(jìn)采樣法的區(qū)域判定階段，設(shè)計了基于改進(jìn)漸進(jìn)采樣的PRM路徑規(guī)劃算法。
　　4.為了提高路徑

4、的跟蹤執(zhí)行階段的路徑擬合精度和穩(wěn)定性，以輪式移動機(jī)器人為例，建立了機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型，提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行進(jìn)路線和行駛速度分級控制的路徑跟蹤方法，第一級的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用機(jī)器人位姿信息確定行進(jìn)路線即轉(zhuǎn)彎半徑;第二級根據(jù)前方路徑情況和轉(zhuǎn)彎半徑調(diào)節(jié)機(jī)器人行駛的角度和線速度，對行駛穩(wěn)定性進(jìn)行控制。
　　論文中提出的方法在Matlab和OMPL平臺上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，文章的最后對全文進(jìn)行了總結(jié)，說明了研究的創(chuàng)新點(diǎn)和主要成果，指出了需