基于智能算法的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃.pdf

1、移動機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)是機(jī)器人領(lǐng)域的一個重要研究內(nèi)容。本文針對基于環(huán)境模型的全局路徑規(guī)劃展開研究，根據(jù)已知的環(huán)境信息，應(yīng)用多種仿生智能算法規(guī)劃一條路徑；然后，根據(jù)這條路徑機(jī)器人在安全的避開未知的障礙物的同時盡量的按照這條路徑行駛，若偏離原始路徑達(dá)到某個閾值，則可能重新請求新的路徑規(guī)劃。
　　本文主要研究內(nèi)容如下：
　　1、本文是重點(diǎn)基于環(huán)境信息的路徑規(guī)劃，在原有的柵格環(huán)境法的基礎(chǔ)上提出兩個方面的修改，一是不再將機(jī)器人看做一個

2、質(zhì)點(diǎn)，柵格環(huán)境生成障礙物柵格時考慮了機(jī)器人的尺寸問題；二是采用了基于有效頂點(diǎn)的柵格環(huán)境模型，并給出了詳細(xì)的檢測算法流程。這一方法的引入使得路徑規(guī)劃從模型上避免了U型槽類的問題，使算法陷入局部收斂的概率的減小。
　　2、對于路徑規(guī)劃算法部分，本文重點(diǎn)研究了蟻群算法(ACO)和生物地理學(xué)優(yōu)化算法(BBO)的參數(shù)作用及其在最小路徑規(guī)劃的應(yīng)用方法。本文對基本算法做了多方面的改進(jìn)從而使他們在路徑規(guī)劃中的穩(wěn)定性、誤差率和時效性上都表現(xiàn)突出。對

3、ACO的改進(jìn)方面包括：信息素限制策略、精英螞蟻策略、動態(tài)參數(shù)調(diào)整、局部路徑檢測優(yōu)化和雙向搜索機(jī)制；對BBO算法的改進(jìn)除了ACO中已運(yùn)用的局部路徑檢測優(yōu)化和雙向搜索機(jī)制，還加入了精英島嶼策略和降維機(jī)制。
　　3、BBO算法、PSO算法、AFSO算法和ABC算法在很大程度上相似，BBO算法的改進(jìn)方法和思想大多在PSO、AFSO和ABC上適用，經(jīng)過改進(jìn)后的5個算法進(jìn)行橫向比較，從統(tǒng)計學(xué)上分析了5個算法在不同環(huán)境模型下的算法穩(wěn)定性、求解能

4、力（誤差率）、時效性和魯棒性。
　　4、以面向用戶需求的角度提出了一個評價準(zhǔn)則矩陣，為用戶路徑規(guī)劃時提供了方便的選擇智能算法的方法，并在一個實(shí)際的環(huán)境中測試了該方法。
　　本文有以下內(nèi)容屬創(chuàng)新點(diǎn)：
　　1、五種算法都采用的雙向搜索方法，提出了新的搜索方案，加快了路徑的搜索速度；
　　2、提出了降維機(jī)制，BBO、ABC、AFSA和PSO應(yīng)用于路徑規(guī)劃時采用降維機(jī)制有效降低算法的耗時；
　　3、提出了面向用戶的