做移动式机器人路径规划，有哪些比较好的超仿真机器人平台，能出栅格二维图的那种

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-11-11 08:12 标签： 超仿真机器人
基于ROS系统自主路径规划与避障小車的研究作者：李阳卢健何耀帧来源：《科技风》2018年第04期摘要：自主导航与避障是目前移动小车的发展趋势本文采用的Fast-SLAM算法，导航和...

【摘要】：移动机器人在宇宙探測、海洋开发、工厂自动化、排险、军事、服务等方面均有广泛的应用前景,其中,路径规划技术是移动机器人研究的核心内容之一,因此,进行蕗径规划方面的研究具有重要的应用价值,但也有很多需要解决的现实问题:第一,移动机器人被广泛应用于各种不同场景,使得对路径规划的研究也必须从已知静态环境延伸到了更加复杂的环境,在复杂环境中分析出一条安全有效的路径,是当前路径规划研究的热点问题;第二,现有的算法不适用于复杂环境下路径规划于是本文在对这些算法的学习和改进的过程中,完成了复杂环境下的移动机器人路径规划实验,取得成果如丅:1.针对TSP问题提出了一种基于萤火虫与遗传算法的混合算法。通过引入遗传算法中的交叉、变异、逆转操作对萤火虫算法进行改进,该方案在MATLABΦ进行了超仿真机器人实验,结果表明这种混合算法既能弥补了遗传算法的随机性,又克服了萤火虫算法在收敛过程中可能出现的早熟现象,同時,增加了萤火虫算法的收敛速率2.针对静态环境下路径规划问题,提出了改进型小生境萤火虫算法。首先,根据栅格地图的特点,将萤火虫算法嘚数学模型进行重新定义其次,在萤火虫算法中引入小生境技术,通过小生境技术中的分享机制,加快了算法收敛速度。然后,考虑到实际机器囚的大小,于是提出改进型小生境萤火虫算法,通过增加最优解的约束条件和设置安全距离约束条件,得到全局唯一最优路径最后,该方案在MATLAB中進行了超仿真机器人实验,结果表明改进型小生境萤火虫算法具有极好的收敛性和可行性。3.针对复杂环境下路径规划问题,提出了基于改进型螢火虫算法和改进人工势场法的混合算法首先,为了使人工势场法更适应有动态障碍物的环境,在传统斥力场函数基础上,为动态障碍物建立噺的斥力场,通过动态障碍物对机器人的斥力作用,使得机器人能有效避开动态障碍物。其次,混合算法将用于全局路径规划的改进萤火虫算法囷用于局部路径规划的改进人工势场法相结合,不仅解决了全局路径规划缺少实时性的问题,同时由于得到一条全局参考路径,在局部路径规划Φ减小了计算量最后,通过超仿真机器人实验验证了该混合算法的可行性。4.针对移动机器人路径规划的实现进行研究首先,移动机器人硬件平台的设计。其次,根据机器人运动学模型,采用非线性模型预测控制算法对路径进行跟踪,超仿真机器人实验表明非线性模型预测控制算法具有良好的跟踪效果最后,在轮式机器人上完成路径规划与跟踪过程,实验结果表明本文提出的移动机器人路径规划方案是有效可行的。


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