動(dòng)態(tài)環(huán)境下粗糙集遺傳算法移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃.pdf_第1頁(yè)
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1、移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)代表高新科技的發(fā)展前沿,是當(dāng)前科學(xué)研究的焦點(diǎn),而路徑規(guī)劃作為自主式移動(dòng)機(jī)器人研究的一個(gè)至關(guān)重要的環(huán)節(jié),是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵技術(shù),因此也成為了研究熱點(diǎn)。
   在分析了目前各種路徑規(guī)劃方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,選擇遺傳算法作為路徑規(guī)劃研究的基礎(chǔ)?,F(xiàn)有的遺傳算法路徑規(guī)劃的規(guī)劃速度慢,復(fù)雜環(huán)境下尤其是動(dòng)態(tài)環(huán)境下很難滿(mǎn)足移動(dòng)機(jī)器人實(shí)時(shí)性的要求,雖然已有許多改進(jìn)遺傳算法,但效果也都不十分理想。針對(duì)這一問(wèn)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(dòng)機(jī)器人靜態(tài)全局路徑規(guī)劃方面的應(yīng)用,并提出了基于粗糙集遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人動(dòng)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(yīng)用粗糙集的知識(shí)約簡(jiǎn)方法對(duì)該初始決策表進(jìn)行約簡(jiǎn),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(jī)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(guò)程中,設(shè)計(jì)完成了復(fù)制、交叉和變異操作,實(shí)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(dòng)態(tài)局部路徑規(guī)劃中,設(shè)計(jì)了機(jī)器人的傳感器系統(tǒng),并提出了含勻速直線(xiàn)運(yùn)動(dòng)障礙物環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人的動(dòng)態(tài)避障策略。在全局環(huán)境已知的情況下,機(jī)器人依靠自身的視覺(jué)和超聲波傳感器實(shí)時(shí)探測(cè)環(huán)境中的動(dòng)態(tài)障礙物信息,實(shí)時(shí)更新環(huán)境地圖,并采用局部避障策略繞開(kāi)障礙物,實(shí)現(xiàn)避障的同時(shí)又盡量沿原定路線(xiàn)行進(jìn)。
   在系統(tǒng)仿真中,在基于VC+

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