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《东北大学》 2014年
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自主仿人机器人路径规划研究

蓝冬英  
【摘要】:机器人路径规划问题是机器人导航研究中的一个关键问题。路径规划的结果不仅影响了机器人运动的准确性和实时性,规划算法的运算效率、稳定性,也间接影响机器人的工作效率。本文分别针对静态环境下的全局路径规划以及动态环境的路径规划问题进行研究,然后结合两者进行混合路径规划。本文主要的研究工作如下:首先,对静态环境下自主机器人的全局路径规划问题进行研究。利用栅格法环境建模,针对算法的收敛速度慢,提出了改进的非线性动态惯性权重的粒子群算法。充分考虑路径规划的多目标约束,将路径长度和路径平滑度加入到适应度函数中。仿真实验对比了改进前的算法以及本文算法,从仿真结果可以看出,在两种复杂环境下,本文的算法能快速寻找一条从原点到目标点的路径长度和收敛速度和路径平滑度均达到较优的路径。其次,针对动态环境实时性很强的路径规划问题,本文提出融合模糊控制和改进的人工势场算法进行路径规划。分析了人工势场法的缺陷,将相对速度因子以及目标点与机器人的距离引入势场模型中。针对障碍物速度以及方向对机器人路径造成的影响,融合了模糊控制算法,实现对斥力函数参数实时调节,从而使机器人快速避开动态障碍物。仿真结果表明,两种算法的融合可以在动态环境下规划出一条实时性和快速性强的较优路径。最后,以仿人机器人NA0为实验平台,建立了世界坐标系及局部坐标系以及他们之间的转换关系,然后用第三章的算法进行全局规划,提取局部目标点。在运行的过程中,利用机器人NA0超声波传感器实时检测环境,当检测到动态障碍物的时候用第四章的动态规划进行局部调整,实现在局部避开动态障碍物的同时又兼顾全局达到最优路径。实验验证表明了算法的可行性及优越性。因此,本文提出的融合两种算法的路径规划方法能规划出一条实时性和快速性强的较优路径。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP242

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