智能机器人路径规划算法及实验研究

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1、上海交通大学硕士学位论文智能机器人路径规划算法及实验研究摘要路径规划问题是智能机器人研究中的关键问题之一已知环境下的路径规划问题比较简单已有许多成熟的方法未知环境下的路径规划问题还远没有形成一套完整的理论缺乏实用有效的方法本文借鉴预测控制原理研究了一类处理静态复杂未知环境下路径规划问题的方法本文首先研究了未知环境中滚动规划算法的一般步骤然后在滚动框架下分别研究了A*和RNN路径规划算法并基于上述算法得到两类不同的滚动路径规划算法在路径规划算法的研究中实验具有重要的作用一般用来验证算法在实际环境下的各种性能并可用于对不同算法进行性能比较本文提出并实现了

2、一种基于滚动框架的路径规划和导航软件该软件基于面向对象结构体系和三步式运行机制能根据算法指导机器人在实际环境下的路径规划同时封装了机器人的视觉通讯和底层驱动功能大大减少了算法研究者在设计算法时的代码编写工作量在该软件的基础上本文还设计实施了几个实际环境下的路径规划实验用来验证和比较前面得到的两类不同的滚动算法的有效性和在性能上的差异本文的主要研究成果包括z在机器人路径规划问题中引入预测控制原理研究了滚动路径规划算法,给出了滚动规划算法的一般步骤z提出了一种改进的基于A*算法的滚动算法此算法通过引入二叉堆这一数据结构减少了路径规划算法在局部规划时待考-

3、I-上海交通大学硕士学位论文察的可行节点数量降低了计算时间提高了路径规划算法的实时性仿真结果表明了改进的算法相比较原算法对于路径规划实时性的改善z研究了回归神经网络RNN提出了一种基于RNN的滚动规划算法RNN具有高度的并行性和丰富的动力学性质仿真和实验结果都说明这种算法能够同时满足滚动规划对快速性和有效性的要求在某些环境下比A*算法更具优势z设计了一种机器人路径规划和导航软件RollingNavigator该软件实现了前面提出的滚动规划的基本原理的三个主要环节以及前面提到的两类滚动算法方便了路径规划算法和实验的研究z将RollingNavigato

4、r成功集成在上海交通大学自行研制的中型全自主移动机器人Frontier上并设计了实际环境下的路径规划实验实验结果验证了滚动规划在解决未知环境下路径规划问题的有效性以及局部采用不同算法在性能上的差别关键词路径规划滚动规划实时性安全性导航实验-II-上海交通大学硕士学位论文THERESEARCHONALGORITHMSANDEXPERIMENTSOFINTELLIGENTROBOTSPATHPLANNINGABSTRACTPathplanningisoneofthekeyissuesinintelligentrobotics.Itisrelatively

5、simpletosolvetheissueinknownenvironmentandmanywell-developedmethodshavebeenformed.Butasatisfactorytheorytosolvetheissueinunknownenvironmentisfarfromestablishedandthereislackofeffectiveandefficientmethod.Inthisdissertation,usingtheprinciplesofpredictivecontrolforreference,akindo

6、fpathplanningmethodisstudiedtosolvetheissueinstaticunknowncomplexenvironment.Firstly,thegeneralrollingplanningalgorithminunknownenvironmentisintroduced.ThentheA*andRNNalgorithmsinpathplanningundertherollingframeworkarestudiedrespectively.Afterthat,twodifferentrollingpathplannin

7、galgorithmsarepresented.Experimentisimportantforthestudyofpathplanningtovalidatetheperformancesofalgorithmsandtomakecomparisons.Inthisdissertation,apathplanningandnavigationsoftwareforrobotsispresentedandimplemented.Thesoftwareisbaseonobject-orientedmodelandthree-steppedrunning

8、modeofrollingframeworkandisabletoguidetherobottonaviga