基于混合算法的机器人路径规划及编队研究

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4、archofRobotPathPlanningandFormationControlBasedonHybridAlgorithmAthesisSubmittedtoUniversityofScienceandTechnologyLiaoningByDongYe(MajoringinControlScienceandEngineering)Supervisor:Prof.WuLijuanJanuary7,2016中文摘要随着计算机控制技术和自动化技术的飞速发展，移动机器人技术逐渐发展成熟。移动机器人路径规划与编队研究是当前机器人技术的研究热点和

5、趋势，是多机器人导航、协作的基础，已广泛应用于军事救援、核工业、航空航天、航海勘察等诸多高科技领域。在研究学习了当前机器人路径规划与编队控制方面的成果后，本文对移动机器人避障和编队控制作了进一步的深入研究。首先结合移动机器人常用的路径规划方法，综合考虑每种方法的优势和缺陷，提出了一种将传统方法与智能方法相融合的混合人工势场—蚁群算法。其基本原理是在蚁群算法的转移概率函数中，引入人工势场合力，蚁群在路径选择过程中不仅要受到信息素浓度的作用，还要受到势场合力的作用，从而有效地发挥两种算法的优势；同时改进了信息素浓度更新方法，融合了路径长度和路径平

6、滑程度的性能指标，能有效地改善路径质量，更加切合实际。然后，在MATLAB仿真平台上，分别用经典蚁群算法和混合人工势场—蚁群算法做移动机器人路径规划与避障实验，仿真数据结果表明，本文所提出的混合算法明显优于经典的蚁群算法，尤其在障碍物复杂的环境中，寻优能力更强，且算法的收敛速率更快，路径质量更高。其次，介绍了多机器人编队控制的常用方法：领航跟随法、基于行为法、虚拟结构法、人工势场法，分析了各种方法的优点和缺陷，本文提出一种基于群体智能优化算法的多机器人编队控制策略，以不同种类的蚁群代表不同的机器人，采用混合人工势场—蚁群算法寻找路径，而后设计

7、了路径优化函数与队形误差惩罚函数，将其融入到信息素浓度更新策略中，经过算法的迭代调整和优化路径，最终得到编队的最优路径。最后，在MATLAB仿真平台上，以混合算法进行多机器人编队控制的路径规划仿真实验，给出了编队队形为三角形、正方形、菱形状态的仿真情况。仿真结果表明，该方法能有效地躲避障碍物和保持队形，寻优效果好，路径质量高，且算法简单易实现，收敛速度快，可用于多机器人的编队控制中。关键词：移动机器人；路径规划；编队控制；MATLABiiABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcomputercontrolandau

8、tomationtechnology,themobilerobottechnologygraduallymatures.Researchofthemobilerob