智能体机器人动态路径规划研究

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时间:2018-07-22

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1、摘要路径规划一直是移动机器人研究的热点问题,而移动机器人的动态路径规划由于是基于传感器所获得的有限信息来决策符合机器人运动约束和其他运动性能要求的行为,所以一直是机器人运动规划中的难点。本论文就移动机器人的动态路径规划问题主要从机器人的系统框架和路径规划算法两个方向展开研究。首先将机器人的定位、感知、通信和运动等多任务模块化,并在智能体概念的理论基础上利用多线程技术和TCP/UDP双协议的通讯机制在ActivMedia公司的P2-Dxe机器人平台上实现了具备以上功能模块的智能体机器人的系统框架。其次

2、是对智能体机器人运动模块的分析和设计。考虑到动态路径规划对环境信息获取的有限和要求反应速度的快速,本论文采用基于行为的包容式控制结构,将运动任务分解成四个基本行为,各行为按优先级相互制约。机器人的环境感知是基于2-D激光雷达实现对环境的建模,并对激光雷达的冗余信息采用加权平均的方法进行融合处理。路径规划的主要算法是动态运动规划中常用的人工势场法,选取了相应的引力和斥力势函数,并将势场力与机器人数学模型相结合,在势场力的作用下分析了机器人动力学和运动学的特性,生成了机器人路径规划具体动作。最后,对智能体

3、机器人进行了仿真和真实环境下的动态路径规划实验,并对机器人在行进中的线速度和角速度进行了分析。实验结果表明了本论文智能体机器人系统框架和动态路径规划算法的可行性和有效性。关键字:智能体机器人,路径规划,人工势场法,运动学,动力学,2-D激光雷达IAbstractPathplanisanimportanttopicinmobilerobotfield.Fortheinformationgotbysensorsislimitedandusingthisinformation,therobot’sactio

4、nsshouldaccordwithrobot’skineticrestriction,mobilerobotdynamicpathplanisalwaysadifficultprobleminpathplanfield.Inthisthesis,robotsystemstructureandpathplanalgorithmarestudiedtorealizethemobilerobot’sdynamicpathplan.Atfirst,wemodularizetherobot’stasks,fo

5、rinstance,orientation,sensation,communication,action,andbasedagentconception,werealizetheagentrobotsystemstructureonP2-DxerobotfromActivMediacompanyusingmulti-threadtechnologyandmulti-protocolcommunicationmethod.Next,theactionmoduleisanalyzedanddesigned

6、.Inviewofthelimitationofinformationandsatisfactionoffastresponse,alayeredcontrolsystemisadopted.Thecontrolsystempartitionsrobot’stasksintofourpartsthosecanrestrictwitheachother.Moreoverweuse2-Dlasermeasuresystemtofulfillrobot’senvironmentmodeling,andave

7、ragethesensordatatoimprovemeasureprecision.Artificialpotentialfieldisthemainalgorithminthisthesis.Afterselectingtherightpotentialfunction,therobot’smathematicmodeliscombinedwiththerelevantpotentialforce.Effectedbythepotentialforce,duringanalyzingtherobo

8、t’skineticandkinematicfunctions,robot’sactionismade.Finally,weexperimenttheagentrobotsystemandthedynamicpathplanalgorithm,andanalyzetherobot’svelocityandrotationvelocity.Theexperimentalresultsrevealtheavailabilityoftheagentrobots

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