【摘 要】
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路径规划技术在移动机器人领域起到关键支撑作用,具有重要的研究价值。针对传统路径规划技术在实际应用中大都存在路径过长、路径转折点过多及面对局部障碍物易陷入运动停滞等热点问题,本文针对移动机器人在静态及动态环境下的融合路径规划技术进行了深入研究,探讨了传统蚁群全局路径规划算法和传统人工势场法局部路径规划算法的改进方法,提出了基于双向反馈改进蚁群算法-动态增强势场法的融合路径规划算法,主要研究内容如下:
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路径规划技术在移动机器人领域起到关键支撑作用,具有重要的研究价值。针对传统路径规划技术在实际应用中大都存在路径过长、路径转折点过多及面对局部障碍物易陷入运动停滞等热点问题,本文针对移动机器人在静态及动态环境下的融合路径规划技术进行了深入研究,探讨了传统蚁群全局路径规划算法和传统人工势场法局部路径规划算法的改进方法,提出了基于双向反馈改进蚁群算法-动态增强势场法的融合路径规划算法,主要研究内容如下:（1）查阅了相关文献资料,对现有路径规划算法进行了详细的梳理归纳和研究分析。借助于对栅格法建模的的技术特点分析,搭建了栅格地图模型,并进行了基于蚁群算法和人工势场法的仿真实验。（2）提出了基于双向反馈改进蚁群算法的全局路径规划算法及变步长移动策略。针对传统蚁群算法中存在的寻优能力不足的问题,提出了对初始化信息素进行优化分布的策略;针对蚁群搜索过程中易陷入局部最优的问题,提出了信息素双向反馈的改进方式;针对传统蚁群算法中存在的收敛慢的问题,提出了基于粒子群算法对蚁群算法的相关参数进行优化的策略;同时为进一步提高算法性能,引入障碍物规避因子对状态转移公式进行改进;此外,设计变步长移动策略对路径进行了二次优化处理。最后分别在20x20、30x30及50x50的栅格地图中进行了仿真实验,结果表明,使用改进后的算法规划出的路径长度更短且转折点数量更少,同时算法收敛速度更快,算法性能有明显提升。（3）提出了基于动态增强势场法的局部路径规划算法。针对障碍物影响范围内的目标不可达问题,提出了通过考虑目标点因素改进斥力函数的策略;针对局部极小值问题,提出了使用粒子群算法优化势场参数的策略;针对U型障碍物导致的局部死区问题,提出了引入切向力改进力的组成结构的策略;借助并结合滑动窗口法（DWA）的原理,提出局部区域的碰撞预测及避碰方法。最后使用MATLAB软件进行了局部静态及动态路径规划仿真,结果表明机器人能够有效规避静态及动态障碍物并成功抵达预定位置点。（4）提出了一种基于全局路径规划和局部路径规划融合的算法,并将其部署到Bobac2轮式机器人上进行了验证。基于双向反馈改进蚁群算法设计融合算法的全局路径规划部分,基于动态增强势场法设计融合算法的局部路径规划部分。完成了其在MATLAB环境下的仿真实验,并将该算法部署到Bobac2轮式机器人上进行了验证,仿真实验及真实场景实验的结果均表明,移动机器人能够在含局部静态及动态障碍物的情况下成功地规划出从起始点到目标点的可通行路径,证明了算法的可行性及有效性。图[74]表[5]参[85]
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