改進型人工免疫算法的移動機器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、移動機器人系統(tǒng)作為一個典型的多智能體系統(tǒng),它為智能理論研究及多種技術(shù)的集成應(yīng)用提供了良好的實驗平臺,移動機器人在運動過程中能夠根據(jù)周圍環(huán)境的變化而自主的采取相應(yīng)措施的能力也越來越強,因此,作為機器人智能的一個重要因素——路徑規(guī)劃的研究,就顯得十分重要。
　　本課題主要研究的內(nèi)容就是以足球機器人為研究平臺,在足球比賽實際過程以及特殊狀態(tài)環(huán)境中,利用改進型人工免疫算法完成足球機器人的尋找目標(biāo),實現(xiàn)避障等動作,解決了傳統(tǒng)算法在路徑規(guī)劃過

2、程中可能出現(xiàn)的易陷入局部最優(yōu)解以及死鎖問題。
　　機器人的路徑規(guī)劃是一個很復(fù)雜的問題,不僅要尋求一條無碰撞的最短路徑,而且還要求該路徑盡可能平滑并滿足一定的安全性。本文首先介紹足球機器人的硬件結(jié)構(gòu)組成及其軟件平臺,并重點討論了動力系統(tǒng)的改造,隨后,介紹了機器人路徑規(guī)劃的傳統(tǒng)算法以及智能規(guī)劃算法,在以上工作的基礎(chǔ)上分析了目前各種路徑規(guī)劃算法的優(yōu)缺點,由此提出了一種基于改進型人工免疫算法的移動機器人路徑規(guī)劃。
　　針對靜態(tài)路徑規(guī)

3、劃,使用柵格法建立空間數(shù)學(xué)模型,并利用人工勢場法建立人工免疫算法所需要的初始路徑種群,優(yōu)化了變異算子,提出了新的親和度函數(shù),并引入了免疫接種,交叉與變異等免疫機制,使得較優(yōu)個體能較早的生成,從而保證了算法的收斂速度和種群的多樣性,防止了早熟收斂,提高了全局搜索能力。仿真結(jié)果表明,該方法在靜態(tài)環(huán)境下有良好的適應(yīng)能力,能有效地保證路徑的規(guī)劃效率并改善路徑規(guī)劃的質(zhì)量。
　　針對動態(tài)路徑規(guī)劃,利用二維笛卡爾柵格建立移動機器人的動態(tài)環(huán)境模型

4、,利用人工勢場算法進行種群的初始優(yōu)化,通過改進靜態(tài)環(huán)境下免疫算法中的親和度函數(shù),來對個體進行評估。通過仿真實驗對比,表明了該算法能較好的適用于動態(tài)復(fù)雜環(huán)境下移動機器人的路徑規(guī)劃。
　　最后,在實際的足球機器人系統(tǒng)平臺上進行實驗,在實際的足球比賽環(huán)境中對改進型人工免疫算法路徑規(guī)劃進行驗證。實驗表明:足球機器人在各種狀態(tài)環(huán)境下所表現(xiàn)出的優(yōu)良避障和尋找目標(biāo)效果,表明了該算法所規(guī)劃路徑的優(yōu)越性,圓滿地實現(xiàn)了論文的設(shè)計目標(biāo)。由于對足球機器人