動態(tài)環(huán)境下粗糙集遺傳算法移動機器人路徑規(guī)劃.pdf

1、移動機器人技術代表高新科技的發(fā)展前沿，是當前科學研究的焦點，而路徑規(guī)劃作為自主式移動機器人研究的一個至關重要的環(huán)節(jié)，是機器人實現(xiàn)智能化的關鍵技術，因此也成為了研究熱點。
　　 在分析了目前各種路徑規(guī)劃方法優(yōu)缺點的基礎上，選擇遺傳算法作為路徑規(guī)劃研究的基礎?，F(xiàn)有的遺傳算法路徑規(guī)劃的規(guī)劃速度慢，復雜環(huán)境下尤其是動態(tài)環(huán)境下很難滿足移動機器人實時性的要求，雖然已有許多改進遺傳算法，但效果也都不十分理想。針對這一問題，將粗糙集引入遺傳算法

2、中，研究了粗糙集遺傳算法在移動機器人靜態(tài)全局路徑規(guī)劃方面的應用，并提出了基于粗糙集遺傳算法的移動機器人動態(tài)路徑規(guī)劃。
　　 在靜態(tài)全局路徑規(guī)劃中，首先在基于柵格的二維地圖環(huán)境模型下，粗糙集根據(jù)路徑的可行性建立初始決策表，并應用粗糙集的知識約簡方法對該初始決策表進行約簡，獲得最小決策規(guī)則，搜索所有的可行路徑，并用這些可行路徑作為遺傳算法的初始種群，與隨機產(chǎn)生初始種群的遺傳算法相比，其搜索空間明顯減小，路徑規(guī)劃效率得到了大大的提高。

3、遺傳算法路徑尋優(yōu)過程中，設計完成了復制、交叉和變異操作，實現(xiàn)了基于粗糙集遺傳算法的靜態(tài)全局路徑規(guī)劃。
　　 在動態(tài)局部路徑規(guī)劃中，設計了機器人的傳感器系統(tǒng)，并提出了含勻速直線運動障礙物環(huán)境下移動機器人的動態(tài)避障策略。在全局環(huán)境已知的情況下，機器人依靠自身的視覺和超聲波傳感器實時探測環(huán)境中的動態(tài)障礙物信息，實時更新環(huán)境地圖，并采用局部避障策略繞開障礙物，實現(xiàn)避障的同時又盡量沿原定路線行進。
　　 在系統(tǒng)仿真中，在基于VC+