基于人工势场法和强化学习的六足机器人路径规划研究

来源 :上海工程技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lieying97023
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伴随着经济社会的不断发展,移动机器人技术开始应用到人们日常生活中。越来越复杂的场景,对移动机器人的路径规划技术提出了更高的要求。而六足机器人作为一种仿生机器人,其优秀的移动能力也越来越得到业界的重视。由于场景地图信息的缺失,移动机器人无法得到先验知识,而地图中随机移动的障碍物,更对机器人的实时避障与规划能力提出了挑战。因此,研究在复杂环境下的六足机器人的路径规划具有十分重要的意义。本论文以六足机器人在复杂环境下的路径规划为研究背景,通过结合人工势场法与强化学习算法进行路径规划。单独使用人工势场法进行路径规划可以实现移动机器人的路径规划,但是在尺度较大、环境信息复杂的地图中,人工势场法则可能陷入陷阱。单独使用强化学习算法则需要大量的计算资源。为了应对这些问题,本论文通过分割地图,把地图分割为小尺度的地图和大尺度的地图。在小尺度的地图上,使用实时性高、灵活性强的人工势场法。在大尺度的地图上,使用强化学习算法,使得原来强化学习算法所难以应对的实时性得到提升。这样,原来人工势场法容易陷入陷阱的问题得到解决,进而机器人能够在较为复杂的地图上进行探索并规划路径。本论文研究内容如下:第一,分析了国内外仿生多足机器人的发展情况,对当前移动机器人路径规划技术及其存在问题作了简要的分析,并对一些路径规划技术的进展进行了阐述。最后,介绍了本论文的主要内容及框架。第二,针对在局部未知地图上的六足机器人路径规划问题,根据六足机器人的运动特点,使用模糊规则对障碍物进行分类,并对六足机器人可探测范围内的障碍物进行了简单的区分。在未知地图下,使用一种改进的人工势场法,得到六足机器人的路径规划算法,并分析使用时间延迟以减轻路径震荡的影响。最后,用仿真实验来验证算法的有效性与可行性。第三,针对在全局状态地图上的机器人路径规划问题,使用Q-learning、DQN与PG三种算法,通过在不同大小尺度地图和不同复杂程度的环境中进行实验。实验表明,移动机器人可以适时地选择适合当前环境的算法用于规划路径。第四,针对在全局地图上机器人的路径规划问题,结合局部路径规划方法和在状态地图上的路径规划方法,通过在小尺寸的局部地图上使用实时性高、灵活性强的人工势场法和在状态地图上使用强化学习算法,实现了机器人在复杂地图上的路径规划。最后,对本论文的工作作了总结,并对往后研究方向进行了阐述。
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