【摘 要】
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高效智能的路径规划是使移动机器人能自主导航的关键。如何使移动机器人在复杂环境中快速地规划出长度更短,更切合移动机器人实际运动规律的安全路径是目前路径规划技术研究的难点与热点。同时膜计算作为具有分布式和并行计算特点的仿生计算模型,适用于移动机器人最优路径的求解。本文针对移动机器人在复杂环境中规划路径不合理且实时性差的问题,将膜计算与路径规划算法相结合,用于提升移动机器人规划路径效率。本文主要工作如下
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高效智能的路径规划是使移动机器人能自主导航的关键。如何使移动机器人在复杂环境中快速地规划出长度更短,更切合移动机器人实际运动规律的安全路径是目前路径规划技术研究的难点与热点。同时膜计算作为具有分布式和并行计算特点的仿生计算模型,适用于移动机器人最优路径的求解。本文针对移动机器人在复杂环境中规划路径不合理且实时性差的问题,将膜计算与路径规划算法相结合,用于提升移动机器人规划路径效率。本文主要工作如下:(1)在阐述全局路径规划中RRT算法原理和细胞型膜系统的基础上,针对RRT算法在复杂环境中扩展随机树时没有导向性且无用拐点多,导致算法运算量大,规划速度慢且平滑度差的问题,提出基于膜计算的RRT算法。各基本膜内分别扩展随机树并增加随机树扩展时的采样点个数,利用膜间交流规则增强各基本膜内随机树扩展时的概率导向性,最后对生成路径进行修剪并利用三阶贝塞尔曲线进行平滑处理。通过利用改进前后的算法在不同环境中进行对比实验,验证了改进算法在规划路径长度平均减少6.98%和规划时间平均缩短68.19%的同时,规划路径节点数减少了68.68%。(2)在阐述局部路径规划中DWA算法和基于膜计算的粒子群算法原理的基础上,针对DWA算法在稠密障碍物中评价速度慢,不能及时产生避障所需的最优速度,导致规划路径不合理的问题,提出基于膜计算和粒子群的动态窗口算法。将动态窗口算法中的速度限制区域变为粒子群采样区域,将速度采样方式从均匀等分采样变为随机采样,利用膜间交流和膜内粒子更新机制对粒子进行评价更新,最终输出移动机器人行驶最优速度。实验证明了改进算法在复杂环境中规划路径时,降低规划步数和每步评价次数的同时,缩短7%-10%规划路径长度和8%-32%的规划时间。(3)移动机器人路径规划算法实验验证。搭载基于ROS的移动机器人,在走廊(2.1m×5.6m)中搭建两种不同实验环境并进行建图,在上述环境中对改进全局和局部路径规划算法进行真实实验验证。结果表明本文改进算法在实际移动机器人导航中部署是可行的,并在导航效果上表现出了很好的性能。图[41]表[9]参[62]
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