【摘 要】
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随着人工智能和社会经济的飞速发展,智能化自主移动机器人在公共服务、室内清洁、车间物流、安全救援以及医疗护理等领域获得了广泛应用。路径规划是自主移动机器人研究的一个热点课题,也是实现成功自主导航的一个重要保障技术。如何在动态环境中保证实时避障且规划出一条最优安全路径,是保障移动机器人自主移动的重要前提。因此,本文以室内移动机器人为对象,将全局规划的全局最优性和局部规划的实时性相结合,提出一种混合双层
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随着人工智能和社会经济的飞速发展,智能化自主移动机器人在公共服务、室内清洁、车间物流、安全救援以及医疗护理等领域获得了广泛应用。路径规划是自主移动机器人研究的一个热点课题,也是实现成功自主导航的一个重要保障技术。如何在动态环境中保证实时避障且规划出一条最优安全路径,是保障移动机器人自主移动的重要前提。因此,本文以室内移动机器人为对象,将全局规划的全局最优性和局部规划的实时性相结合,提出一种混合双层路径规划算法,以此解决复杂环境下的路径规划问题。首先,在移动机器人运动学分析和环境地图构建研究的基础上,对静态环境下的全局路径规划问题进行分析;针对传统蚁群算法存在的问题,对启发信息、转移概率和信息更新策略进行相应的改进,提出了一种新的自适应蚁群算法;同时,引入了多目标性能指标,将路径规划问题转化为一个多目标的优化问题,以此实现全局规划综合最优;并通过Matlab仿真验证了该改进蚁群算法的有效性和优异性。其次,针对传统动态窗口法存在的问题,引入新的评价因子提出改进;在此基础上,将全局规划的全局最优性和局部规划的实时性相结合,并结合滚动窗口原理方法,提出一种基于自适应蚁群算法和动态窗口法的混合双层路径规划算法,以此实现解决动态环境下的路径规划问题;通过Matlab仿真验证了该混合双层路径规划算法在动态环境中路径规划的有效性。最后,搭建基于ROS的移动机器人实验平台,在不同实验环境中对所提规划算法进行路径规划实验,并对实验结果进行分析;结果表明,本文所提路径规划算法基本可行。
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