【摘 要】
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自上个世纪六十年代第一个移动机器人诞生以来,移动机器人技术迎来了蓬勃的发展,现已应用到生活中的各个方面。目前移动机器人也不再满足于简单的移动控制技术,已经逐渐朝着自主化的方向发展。而想要移动机器人实现完全自主化,自然就离不开移动机器人路径规划技术。随着路径规划技术的日益发展,只存在简单静态障碍物的环境和单一的优化目标已经难以满足人们的实际需求。因此,本文先在具有复杂静态障碍物的环境中进行路径规划,
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自上个世纪六十年代第一个移动机器人诞生以来,移动机器人技术迎来了蓬勃的发展,现已应用到生活中的各个方面。目前移动机器人也不再满足于简单的移动控制技术,已经逐渐朝着自主化的方向发展。而想要移动机器人实现完全自主化,自然就离不开移动机器人路径规划技术。随着路径规划技术的日益发展,只存在简单静态障碍物的环境和单一的优化目标已经难以满足人们的实际需求。因此,本文先在具有复杂静态障碍物的环境中进行路径规划,然后在环境中加入动态的障碍物继续进行研究,最后由单机器人扩展到多机器人,优化的目标也从单个增加到多个。本文的主要研究成果如下:（1）针对环境中只存在静态障碍物时的路径规划问题,提出了一种基于改进A*蚁群的平滑路径规划算法。该算法首先用改进的A*算法初始化蚁群信息素,然后改进状态转移概率函数,基于不平等原则机制更新蚁群的信息素,接着又利用带精英策略的遗传算法对该算法中的参数进行自主优化选择,最后使用Bezier曲线对所规划出的路径进行平滑度处理。仿真实验表明,该算法无论是在简单还是复杂静态障碍物存在的环境中,均表现出不错的效果。（2）针对环境中存在动态障碍物时的路径规划问题,提出了一种基于滚动窗口法的路径规划算法。该算法在改进A*蚁群算法的基础上加入滚动窗口法,在滚动窗口中进行碰撞预测,当会发生碰撞时则先选定局部子目标点,然后结合避障策略进行局部路径规划。仿真实验表明,该算法在环境中存在动态障碍物时能有效的进行避障,而且能规划出合理的路径。（3）针对环境中存在多个机器人、而且同时优化多个目标时的路径规划问题,提出了一种多机器人协同合作的多目标路径规划算法。该算法在非支配排序遗传算法的基础上进行改进,分别为加入合作型协同进化算法框架、提出精英个体保留策略、使用自适应的交叉和变异概率计算方法。仿真实验表明,该算法相比于其它改进算法能够更加快速地收敛,而且能够更加有效地解决多目标路径规划问题。（4）针对本文所提出路径规划算法的实物验证问题,搭建了一套移动机器人路径规划实验平台。该平台主要分为软件服务端和硬件移动小车两部分,其中软件服务端由Java语言编写,移动小车以树莓派3B+作为主控单元,二者之间通过TCP协议进行数据传输。实验平台地图中分别集成了本文的路径规划算法,在最后的实验中成功利用该平台验证了本文算法的有效性。
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