基于进化势场法的足球机器人路径规划系统.pdf

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时间:2020-03-22

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1、长春理工大学CHANGCHUNUNlVERSlTYOFSCIENCEANDTECHNOLOGY摘要路径规划是机器人技术研究领域中的核心问题之一,也是机器人学中研究人工锶能问题的一个重要的方面。路径规划的燕要任务是在机器人所在的玮壤中寻求一条从已知起点到己知终点豹皴抵钱徐戆无碰撞鼹径,在莰蠢静态障褥穆存在鹣窆蠲,笼较容器我翔一条最蕊路经,当环境中同时存在静态与动念障褥物的时候,找到一个研行豹最优路径魏比较困难。本论文以足球机器人系统为研究背景,主要针对系统中的路径规划问题进行深入研究,探索行之肖效的方法来解决

2、实际中的路径规划问题。首先,想体介绍了足球机器入系统的体系结构殿相关技术,其中重点讨论了决策予系统设诤,努辑薅经嫒翅在整今系绶枣豹重要莲,莠详细论述了越球搬器久系统舔境援麓翻平台遂碰撞案l特赢。在浚上工终蒸础上,对入工势场法、栅格建模法、遗传算法和神缎网络这凡种典型路径规划方法避行了深入研究,讨论它们在足球机器入系统中的应用可行性。最后,使用遗传算法优化势场函数,设计了基于进化势场法的足球机器人路径规划系统,该系统具有结合足球机器人平台特性的优点,包括基础路径娥划子系统、边界路径规划子系统和禁医路径规划子系

3、统。透过实器魄赛擎台戆检验,证明该浚诗方法是嚣之蠢效豹。关键词:足球机器人系统路径规划人工势场遗传算法进化势场ABSTRACTPathplanningisakernelproblemofrobottechnologyarea.andisalSOallimportantasDectofrobotstudyinartificialimelligence.Themaintaskofpathplanningisfiguringoutacollide—freepathatleastcostfromtheknownst

4、artpositiontoknowngoalpositionintherobotenvironment.Inenvironmentonlywithstaticobstacles,itiseasytofindalloptimizedpath,whileinenvironmentwithbothstaticobstaclesanddynamicobstacles.itiSmoredifficulttofindafeasibleoptimizedpath.T}liSthesisisbasedonsoccerrob

5、otsystem.ItmalnlyfoCUSeSontheproblemofrobotpath—planningandexploreseffectivemethodstosolvethisproblem.Firstly,thispapergivesthearchitectureoftheSOCCerrobotsystemanditskeytechnologies.Especially,itdiscussesthedesignofDecision-makingsubsystemandanalyzestllei

6、mportance0npath.planninginthissystem.WealSOinvestigatethesystemmodelofrobotsoccerandcollisioncharaeteristiCSoftIlisplatform.0nthebasisoftheaboveWOrk.theauthorstudiesthefourrepresentativemethodswhichareartificialpotentialfield,gradsmodelingmethod,evolutiona

7、ryalgorithmsandartificialneuralnetwork;anddiscussestheirfeasibilityinr∞l-timesystem.Finally,aSOgC-eTrobotpath.plannings37stemisdesignedbasedonevolutionaryartificialpotentialfield.Thesystemhasthemeritofcombiningwithplatformandincludesthebasicpath—planningsu

8、bsystem.boundarypath—planningsubsystemandforbiddenzonepath—planningsubsystem.ThemethodiseriectivebythetestimonyontheRobotSoccerSimulator.Keywords:SoccerRobotsystem,Path·planning,ArtificialPotentialField,Evolu

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