【摘 要】
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随着社会的进步与工业的自动化、智能化发展,室内移动机器人在日常生产生活中的应用越来越广泛。路径规划作为移动机器人的一项核心内容,具有重要的研究意义。本文主要对机器人在复杂动态环境下的路径规划问题进行研究,目的是提出一种动态多目标路径规划算法。首先分析了当前几种常用的路径规划算法的特点,综合考虑选用A*算法作为本文研究的基本路径规划算法。针对传统A*算法在动态环境中忽略状态改变的栅格再次被占据的可能
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随着社会的进步与工业的自动化、智能化发展,室内移动机器人在日常生产生活中的应用越来越广泛。路径规划作为移动机器人的一项核心内容,具有重要的研究意义。本文主要对机器人在复杂动态环境下的路径规划问题进行研究,目的是提出一种动态多目标路径规划算法。首先分析了当前几种常用的路径规划算法的特点,综合考虑选用A*算法作为本文研究的基本路径规划算法。针对传统A*算法在动态环境中忽略状态改变的栅格再次被占据的可能性的问题,提出了一种考虑栅格占据概率的改进A*算法,降低了路径占据概率,减少了可疑栅格经过数。针对传统A*算法规划的路径过于贴近障碍物的问题,提出了一种考虑栅格危险度的改进A*算法,降低了路径危险度,减少了障碍物接触数。针对移动机器人动态多目标路径规划的必要性,构造了综合考虑路径长度、栅格占据概率和栅格危险度的多目标规划模型。使用组合赋权法将判断矩阵法和标准差法的权值合并获得综合权值。最后改进了A*算法的搜索步骤,在Lab VIEW上编写程序,进行了仿真实验与分析,并使用机器人实物进行试验。结果表明,改进的算法以增加一定路径长度与搜索时间的代价获得了安全性的提升,获得了比传统A*算法更优的路径。
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