基于BF-PSO優(yōu)化的未知環(huán)境下移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與環(huán)境建模.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人類社會(huì)的智能化程度與自動(dòng)化程度在不斷提高，智能化的移動(dòng)機(jī)器人變得越來越貼近人類的生活，像掃地機(jī)器人，服務(wù)機(jī)器人，救災(zāi)機(jī)器人等與人們的生活息息相關(guān)。對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航和環(huán)境建模的研究一直以來都是國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)研究工作者們研究的重點(diǎn)。如何才能使得移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境中導(dǎo)航時(shí)，能像人類一樣做出合理的決定，一直是所有機(jī)器人技術(shù)研究者們期望實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。而如何使得移動(dòng)機(jī)器人能在移動(dòng)過程中完成對(duì)未知環(huán)境的精確建模也是移動(dòng)機(jī)器人研

2、究的一個(gè)重要方向。
　　本論文針對(duì)采用傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)方法實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航存在的缺點(diǎn)和不足，提出了一種改進(jìn)的人工勢(shì)場(chǎng)方法。該方法通過改進(jìn)斥力函數(shù)和添加旋轉(zhuǎn)力對(duì)人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行改進(jìn)，最小化斥力勢(shì)場(chǎng)的扭曲程度，實(shí)現(xiàn)在目標(biāo)點(diǎn)取到勢(shì)場(chǎng)的全局最小值。仿真表明采用這種方法進(jìn)行的人工勢(shì)場(chǎng)法的改進(jìn)，可以提升移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡的平滑度，減少障礙物周圍的不規(guī)則抖動(dòng)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)點(diǎn)的可達(dá)性。
　　針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的勢(shì)場(chǎng)函數(shù)參數(shù)，步長(zhǎng)等參數(shù)，提出了基于粒子群

3、優(yōu)化細(xì)菌覓食算法(BF-PSO)算法的參數(shù)優(yōu)化。為研究BF-PSO算法優(yōu)化所獲得參數(shù)對(duì)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航的優(yōu)化效果，分別設(shè)計(jì)了基于優(yōu)化參數(shù)設(shè)置和基于經(jīng)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了BF-PSO優(yōu)化參數(shù)對(duì)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航優(yōu)化效果提升的可行性，和獲得更短路徑的有效性。
　　分別研究了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)算法與無跡卡爾曼濾波器算法（UKF）算法在未知環(huán)境下的移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境建模方法。兩種環(huán)境建模算法采用