移动机器人自主行为设计的演化方法研究

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1、上海交通大学硕士学位论文摘要移动机器人适应性行为设计的演化方法研究摘要随着机器人技术的发展以及机器人应用领域的扩大，人们期望机器人在许多人类不能及的区域能代替人类完成更复杂的任务。随着应用领域的扩大，机器人所处的环境往往是未知、不可预测的环境，机器人所要完成的任务也越来越复杂，对机器人行为进行人工分析、设计变的越来越困难。因此，需要减少人工干预，让机器人通过自组织的过程来适应这种环境并完成所要求的任务。一种新的机器人技术——演化移动机器人技术，通过将演化算法和机器人技术紧密结合，很好的实现了这种不需

2、要过多人工干预的自组织机器人行为演化过程。本论文主要讨论的就是这种演化方法的实施过程，以及作为演化算法的一种——遗传规划(GeneticProgramming)算法在单移动机器人和多移动机器人自主性“沿墙走”行为演化中的应用。厂f论文首先对演化移动机器人技术的特点、与传统机器人技术的比较做了较为L简单的描述，然后详细的介绍了演化移动机器人技术的内容，并对这一技术中存在的问题进行阐述并提出了相应的解决方法。在后面的章节中，论文对遗传规划算法的实现和应用做了多方面的研究和探讨。主要包括：用C抖语言代替了

3、传统的LISP语言实现了遗传规划算法，为进一步在实际软硬件(包括计算机、操作系统、应用软件等)环境下研究遗传规划算法的应用提供了可能，并为下一步的在实际机器人上的应用提供了可能；将用c++实现的遗传规划算法应用到机器人“沿墙走”行为的演化中，通过简单的仿真实验，证明了此算法在机器人自主性行为演化中的有效性；进一步将遗传规划算法应用到多移动机器人“沿墙走”行为的演化中，分析与单机器人应用中的不同，对演化过程中出现的机器人碰撞导致不能演化出“沿墙走”行为做了分析并对这种多机器人自主性行为演化中行为协调问

4、题提出解决方法。仿真结果表明，所提出的解决方法是行之有效的。本毕业论文课题是国家高技术研究发展计划(863计划)自动化领域智能机圭墨奎望查兰堡主堂垡堡壅塑窭——器人主题课题，有着很重要的研究价值。随着机器人的应用领域的不断扩大，更加需要减少人工干预而通过自组织的演化过程来得到机器人的自主行为。可以预言，这一技术将会得到越来越广泛的研究和应用，这一领域的研究工作也将对移动机器人的应用具有十分积极的推动作用。^)／—歹八关键词：移动机器人，行为：卢化，遗传规划圭塑銮望奎堂堡主兰笪丝壅塑茎一——RESEA

5、RCHoNEVoLUTIoNARYMETHoDoFMOBILEROBOT’SAUToNoMoUSBEHA、厂IoRDESIGNABSTRACTWiththedevelopmentofroboticsandtheexpansionofrobot’sapplication，robotsareexpectedtoreplacehumanbeingtofinishsomecomplextasksinsomefieldswhichCan’tbereachedbypeople．Theenvironmentinw

6、hichrobotworksisoftenunknowableandunexpectedandthetasksaremoreandmorecomplex．Itisverydifficulttoanalyzeanddesignrobot’Sbehaviorsbyresearches．Soit'snecessarytodecreasepeople’Ssupervisionandevolverobot’Sadaptivebehaviorbyaself-organizationprocess．Evoluti

7、onarymobileroboticsissucharobotics，whichcombinesevolutionaryalgorithmswimrobotics．Thispaperismainlyaboutevolutionarymobileroboticsandtheapplicationofgeneticprogrammingintherobot’Swail-followingbehaviorwillalsobediscussed．Inthispaper,firstlyWeintroducet

8、hebasicconceptandresearchsignificanceofevolutionarymobileroboticsbriefly,anddealwitlltherelationsbetweenthisroboticsandsometraditionalrobotics．Thenweintroduce也emaincontentofthisroboticsandsomepossibleproblemsandcorrespondingsolutionsare