本文關鍵詞：人工智能理論研究及在機器人路徑規(guī)劃中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《哈爾濱工程大學》 2012年

人工智能理論研究及在機器人路徑規(guī)劃中的應用

王金寶  

【摘要】：路徑規(guī)劃是移動機器人研究過程中最重要的部分，好的路徑規(guī)劃算法可以大大提高機器人的使用效率，可以準確而有效地應用到指定和規(guī)派的工作任務中去。 機器人的路徑規(guī)劃可以看作是一個帶有約束條件的優(yōu)化問題。優(yōu)化算法可以分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃兩種，全局路徑規(guī)劃給機器人做全局的統(tǒng)籌指導；局部規(guī)劃使得機器人實時性控制加強，規(guī)劃路徑更加平滑。全局規(guī)劃與局部規(guī)劃的結合使用能使得局部規(guī)劃的目標更加明確，從而避免了單純的局部路徑規(guī)劃時造成的機器人運動的盲目性。 本論文在路徑規(guī)劃算法的研究過程中，結合全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃算法。首先在全局的路徑規(guī)劃方法上，使用小波神經網絡和遺傳算法相結合去優(yōu)化全局路徑，同時在局部路徑規(guī)劃方法上，運用人工勢場法，根據機器人所受得引力和斥力的合力來決定機器人的運動方向，，從而使得機器人靈活的躲過障礙物向著規(guī)劃目標點繼續(xù)運行；其次在人工勢場的勢函數的優(yōu)化上，使用遺傳算法去優(yōu)化勢函數的幾個參數，并對人工勢場存在的局部極小情況，采用一種虛擬障礙物法去幫助機器人逃出局部極小點，以達到優(yōu)化路徑的目的。 針對上述所設計的算法，通過VS2005軟件和VC++6.0軟件分別建立二維離散情況及二維連續(xù)情況機器人路徑規(guī)劃仿真平臺，同時在連續(xù)情況下，針對有、無障礙物及多機器人三種情況分別進行仿真實驗。仿真實驗結果表明，在全局和局部路徑規(guī)劃相結合的混合智能算法的仿真效果良好，算法合理有效。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP242
【目錄】：

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