基于神經(jīng)網(wǎng)絡的移動機器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、移動機器人是機器人領域的一個重要發(fā)展方向，廣泛地應用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事、教育等方面。而路徑規(guī)劃是移動機器人研究中的重要問題之一。本文主要應用神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，在已知和未知的靜態(tài)環(huán)境下，對移動機器人進行路徑規(guī)劃。 本文中移動機器人的路徑規(guī)劃，是在其工作空間中找到一條從起始點到目標點能避開所有障礙物且最短的路徑。通過對路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀以及各種應用方法的分析，以及神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的研究，針對不同的靜態(tài)環(huán)境，本文提出了相應的解決方案。

2、 針對未知環(huán)境下的移動機器人路徑規(guī)劃，提出了一種基于Elman網(wǎng)絡的局部路徑規(guī)劃方法。利用Elman網(wǎng)絡構(gòu)造適用于路徑規(guī)劃的神經(jīng)網(wǎng)絡，傳感器探測到的環(huán)境信息作為網(wǎng)絡的輸入，機器人的運動轉(zhuǎn)角作為網(wǎng)絡的輸出。通過離線有教師監(jiān)督學習，網(wǎng)絡以較快的學習速率逐步達到穩(wěn)定。最后，通過仿真實驗驗證了該方法的可行性。 在靜態(tài)確定環(huán)境中，依據(jù)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)定義描述靜態(tài)環(huán)境，計算出碰撞罰函數(shù)，并根據(jù)路徑最短原則建立了路徑與障礙物間的優(yōu)化模型

3、。利用模擬退火算法對其進行求解。針對經(jīng)典模擬退火算法收斂速度慢這一缺陷，對該算法進行改進，提出了一種改進模擬退火算法，有效地提高了收斂速度，實現(xiàn)了移動機器人的全局路徑規(guī)劃。 最后，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的路徑規(guī)劃算法。采用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對機器人所處的環(huán)境進行描述，利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立遺傳算法的適應度函數(shù)，使用遺傳算法優(yōu)化路徑；將需規(guī)劃路徑的二維編碼簡化成一維編碼。進一步，將遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合構(gòu)成遺傳模擬退火算法，代