自主移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃與避碰研究.pdf

1、智能移動(dòng)機(jī)器人研究是機(jī)器人學(xué)中的一個(gè)重要分支。隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器人學(xué)科越來越具有強(qiáng)大的生命力。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)環(huán)境的多變性和復(fù)雜性，決定了移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃問題是機(jī)器人領(lǐng)域一個(gè)研究重點(diǎn)，也是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵技術(shù)。本文的研究工作主要是針對(duì)環(huán)境信息部分未知的情況下，移動(dòng)機(jī)器人實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的路徑規(guī)劃算法和融合多傳感器信息的自定位與制圖這兩個(gè)方面的研究展開的。本文不僅對(duì)路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，而且還在移動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上設(shè)計(jì)并完成了

2、移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃軟件。 本文首先對(duì)國(guó)內(nèi)外智能移動(dòng)機(jī)器人的研究狀況和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析，然后對(duì)移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法進(jìn)行了綜述，指出路徑規(guī)劃技術(shù)的研究重點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。論文重點(diǎn)從全局規(guī)劃和局部信息相結(jié)合的角度討論了在部分環(huán)境信息未知情況下，基于D<'*>算法(動(dòng)態(tài)A<'*>算法)的路徑規(guī)劃方法，動(dòng)態(tài)的D<'*>算法是不完全的重規(guī)劃，但是利用了原有的規(guī)劃信息，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)性和實(shí)時(shí)性的結(jié)合。D<'*>算法做到全局規(guī)劃和局部信

3、息相結(jié)合、離線的規(guī)劃和在線的規(guī)劃相結(jié)合。論文通過對(duì)D<'*>算法的深入研究，提出了對(duì)D<'*>算法的改進(jìn)方案，仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明對(duì)于未知障礙物的處理上，改進(jìn)的D<'*>算法能夠使移動(dòng)機(jī)器人快速穩(wěn)定的找到路徑。達(dá)到預(yù)期效果，比傳統(tǒng)的D<'*>算法計(jì)算的路徑代價(jià)更小，性能更優(yōu)越。 針對(duì)環(huán)境信息部分未知的特殊性，本文對(duì)移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)的主要傳感器的模型及其不確定性進(jìn)行討論，介紹了環(huán)境表示的具體方法，繼而采用基于Bayes估計(jì)的概率算法融

4、合環(huán)境中多傳感器底層數(shù)據(jù)，論文研究并實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)機(jī)器人的自定位與地圖創(chuàng)建，為移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航提供了實(shí)時(shí)的地圖更新信息。 最后，借助WiRobotX80機(jī)器人軟件開發(fā)平臺(tái)WiRobot SDK，本文在VisualBasic環(huán)境中設(shè)計(jì)并完成了移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃軟件，實(shí)現(xiàn)環(huán)境地圖顯示、傳感器數(shù)據(jù)的采集、分析與處理、地圖的柵格化與更新、路徑的實(shí)時(shí)規(guī)劃，機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制等關(guān)鍵技術(shù)，完成了在環(huán)境信息部分已知情況中的路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)研究。研究結(jié)果顯