室内机器人全覆盖路径规划方法研究

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3、特别加＾又标注和人致和谢的地方外，冷文中不包含其他人芭经发教表或撰写过的研究结果，而使也不纪含其他自己本人已获得西北农林科技大学或其它献育机拘的学位或证书用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡均研已在论文的致谢中作了明确的说明并表示了谢意。究生签違：５裔罵时间：３（４年＾一月３（曰人承诺导师指导研宛生学位论文的承诺指本独立开；展我研的专业学位硕壬研究生胃巧所呈交的硕壬学位论文是在我照导下究工北作农及林取得的研究结果，属于我现岗职务工作的结果，并严格按学枚《关于规范西科技大学研究生学术道德的暫行规定》而获得的研究结接果。如果违反学校《关于

4、规范西北农林科技大学研裝生学术道德的暂行规定》，我愿受按学枚签有关规定的化罚处理并承担相应导师连带责任。导师為：时间：名年主月；／日Classificationcode:TP242.6Universitycode:10712UDC:004.8Postgraduatenumber:2014051374Confidentialitylevel:PublicThesisforMaster’sDegreeNorthwestA＆FUniversityin2016COMPLETECOVERAGEPATHPLANNINGOFINDOORROBOTSMajor:AgriculturalE

5、xtensionResearchField:AgriculturalInformationNameofPostgraduate:LvHouyongAdviser:AssociateProf.ZhangJianfengDateofSubmission:May,2016YanglingShaanxiChina室内机器人全覆盖路径规划方法研究摘要室内机器人全覆盖路径规划是移动机器人路径规划的一种特殊形式，要求机器人合理而高效地覆盖除障碍物以外的所有工作区域。它在我们的日常生活中有着非常广泛的应用，如擦窗机器人、清洁机器人等。本文采用栅格地图模型对室内环境进行建模，研究了基于生物激励神经网络的

6、全覆盖路径规划算法。针对生物激励神经网络存在冗余神经元活性值和路径规划结果受机器人移动速度影响的问题，对生物激励神经网络进行离散化改进，利用MATLAB对基于离散生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法进行仿真研究。最后将基于离散生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法应用于Voyager-IIA型机器人，验证了算法的可行性。本文主要工作和结果如下：(1)对比分析了几种常用的地图模型，指出了它们各自的优缺点，结合生物激励神经网络的特点，采用栅格地图模型对环境进行建模，每个栅格对应一个神经元。为仿真全覆盖路径规划算法的性能，建立典型室内环境和随机障碍物环境的栅格地图。研究了随机环境下障碍物数量对

7、路径规划结果的影响，给出了全覆盖路径规划结果最差时的障碍物数量。(2)分别在典型室内环境和随机障碍物环境的栅格地图上，研究了机器人移动速度对基于生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法的影响。仿真结果表明，当机器人移动速度与未覆盖神经元活性值的上升时间互为倒数时，算法性能达到最好。(3)针对基于生物激励神经网络的全覆盖路径规划算法存在冗余神经元活性值和路径规划结果受机器人移动速度影响的问题，对生物激励神经网络进行离散化改进。对离散生物激励神经网络的