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基于启发式搜索方法的机器人三维空间路径规划研究

沈黎明  
【摘要】:近年来,随着计算机技术的飞速发展,具有三维空间移动能力的机器人不断涌现,而这类机器人智能控制系统中最关键的技术之一就是解决三维空间中的路径规划问题。 本文通过研究移动机器人三维空间路径规划算法的研究现状以及智能化发展,根据路径规划状态空间的建模要求,研究了基于改进蚁群算法和基于启发式搜索约束的快速扩展随机树算法,将改进后的算法分别应用于机器人的三维空间路径规划中。本文的主要工作如下: 首先,对国内外移动机器人路径规划的研究现状和方法进行系统的归纳和总结,分析了其各自的优点和不足之处,为本文的研究工作奠定了基础。 其次,研究了三维空间路径规划的环境的建模,采用栅格法建立了机器人路径规划工作空间模型。对基本蚁群算法进行改进,通过构造三维地形环境模型,将改进的蚁群算法用于移动机器人三维空间路径规划中,进行实验仿真分析,仿真结果表明:改进蚁群算法的路径最优值以及路径规划时间都要优于基本蚁群算法,证明了算法的可行性。 最后,通过研究A*算法路径规划方法,将A*中的启发式搜索思想引入到快速扩展随机树算法中,从而研究了一种基于启发式搜索约束的快速随机树算法,该算法改善了基本快速扩展随机树的扩展方式过于平均、无目的性、实时性较差和生成路径质量不高等不足之处,其具有无需直接对状态空间进行建模,就可以对状态空间进行路径规划的特点。对改进算法进行实验仿真分析,实验结果表明:改进后的快速随机树算法在搜索速度、生成的路径质量上都优于基本快速随机树算法的规划效


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