基于進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未知環(huán)境下機器人多路徑規(guī)劃研究.pdf

1、路徑規(guī)劃問題是移動機器人研究中的關(guān)鍵技術(shù)之一,一直以來是國內(nèi)外學(xué)者們研究的熱點。目前,基于環(huán)境已知的移動機器人路徑規(guī)劃已經(jīng)取得了相當(dāng)多的成果,而且應(yīng)用也相當(dāng)成功;基于環(huán)境未知的移動機器人路徑規(guī)劃也取得了一定的成果,但是還存在不少問題。目前移動機器人路徑規(guī)劃主要是尋求一條最優(yōu)路徑或者優(yōu)化路徑,但是在實際應(yīng)用中,比如深海和太空探索中,由于移動機器人工作環(huán)境的不確定性,僅僅一條最優(yōu)或者優(yōu)化路徑不能滿足工作的需求。因此有必要規(guī)劃出多條優(yōu)化路徑,

2、在任務(wù)執(zhí)行時可以根據(jù)不同需要,選擇合適的行進路徑。
　　針對上述問題,本文做了以下研究工作:
　　(1)由于多路徑規(guī)劃與多峰函數(shù)問題有一定關(guān)聯(lián)性,為此構(gòu)造了基于自適應(yīng)小生境遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來求解多峰函數(shù)問題的方法。通過一些多峰函數(shù)的仿真實驗驗證了所構(gòu)造的進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備尋找多個峰的能力。
　　(2)分析了多種未知環(huán)境下單路徑規(guī)劃方法和已知環(huán)境下多路徑規(guī)劃算法,針對未知環(huán)境下多路徑規(guī)劃要求,構(gòu)造一種利用機器人自身的方

3、位信息和機器人傳感器探測到的障礙物信息,來判斷未知環(huán)境下不同可行路徑的方法。在此基礎(chǔ)上,提出了一種適應(yīng)于未知環(huán)境下機器人多路徑規(guī)劃的基于自適應(yīng)小生境遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。由于進化過程中有效地保持種群的多樣性,使機器人搜索到不同的可行路徑,從而實現(xiàn)多路徑規(guī)劃。然后進行了仿真實驗:機器人“大腦”——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)傳感器探測到的局部環(huán)境信息決定其下一步動作,并通過在環(huán)境中不斷地“學(xué)習(xí)”,最終能夠有效地避開障礙物,安全地抵達目標點,而且能