基于DSTAR和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未知環(huán)境移動機器人路徑規(guī)劃方法.pdf

1、機器人技術(shù)的產(chǎn)生，對工業(yè)、生活等各個領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠的影響。智能機器人的相關(guān)技術(shù)也一直是科學(xué)界的研究熱點。我國科學(xué)家對機器人的定義是：“機器人是一種自動化的機器，所不同的是這種機器具備一些與人或生物相似的智能能力，如感知能力、規(guī)劃能力、動作能力和協(xié)同能力，是一種具有高度靈活性的自動化機器”。移動機器人，是指在一定的已知或未知環(huán)境中，能夠通過傳感器獲取環(huán)境信息，自主導(dǎo)航，完成特定工作的一類機器人。
　　自主導(dǎo)航技術(shù)是移動機器人的關(guān)鍵技

2、術(shù)，也是移動機器人智能化的重要體現(xiàn)。導(dǎo)航系統(tǒng)一般由環(huán)境建模（Map-Learning）、自主定位（Self-Positioning）、路徑規(guī)劃（Path Planning）和障礙閃避（Obstacle Avoidance）等四個部分組成。其中環(huán)境建模和自主定位之間，存在著精度上相互依賴的關(guān)系，路徑規(guī)劃和障礙閃避之間存在著某些任務(wù)上的重疊。路徑規(guī)劃技術(shù)，是導(dǎo)航技術(shù)的核心部分之一，高效準(zhǔn)確的路徑規(guī)劃技術(shù)，對于提高機器人的性能意義重大。本文的

3、研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：
　?。?）本文首先通過仿真實驗，對傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法和智能路徑規(guī)劃方法進行了研究，分析各種方法的性能和優(yōu)缺點，給出了路徑規(guī)劃問題的一般描述，并闡述本文中利用傳統(tǒng)方法和智能方法相結(jié)合，組成融合型智能方法的解決問題思路。
　?。?）本文提出了一種基于DSTAR算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合型智能路徑規(guī)劃方法。方法中，采用了慎思/反應(yīng)式體系結(jié)構(gòu)，將DSTAR算法作為全局路徑規(guī)劃器，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理局部路徑規(guī)劃