【摘 要】
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路径规划技术是机器人实现自主移动导航的关键技术之一,也是当今国内外学者在该领域的研究热点之一。为提高餐厅环境下服务机器人的自主导航能力,本文在全面分析国内外路径规
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路径规划技术是机器人实现自主移动导航的关键技术之一,也是当今国内外学者在该领域的研究热点之一。为提高餐厅环境下服务机器人的自主导航能力,本文在全面分析国内外路径规划技术研究现状以及发展趋势的基础之上,做了进一步研究,主要研究内容如下:首先,在传统遗传算法的基础之上,提出改进遗传算法(HLGA)的轮式移动机器人静态路径规划。利用伪随机Halton序列产生差异度较低的初始路径作为HLGA的初始种群,利用编辑距离降低遗传算法中变异算子的相似度,对基于栅格地图的餐厅环境静态路径规划仿真分析,较改进前,HLGA规划路径更安全,距离缩短约18.46%,拐点减少约27.27%,效率提高约19.25%。然后,在静态路径规划基础之上,提出一种基于速度避障的动态窗算法(VDWA)。利用速度避障法精确了动态窗的可行避障区域,使得机器人在动态餐厅环境下,有较高的避障效率和较快的算法运性速度,减小了路径规划过程中的运行时间和内存消耗。基于Matlab的仿真实验分析,VDWA较改进前动态避障成功率提高约5.41%,效率提高约9.08%,误差降低约17.01%。最后,在实际餐厅环境中,基于ROS系统开发环境的Turtlebot2机器人平台上,完成了改进算法的架构搭建和功能实现,并对实验结果进行分析。实践表明,实际搭建的系统能够对机器人进行实时准确的定位,同时创建较高精度的环境地图,在完成对未知环境的探索,具有较高的鲁棒性和实时性。
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