机器人路径动态规划.doc

研究背景
近年来,机器人技术飞速发展,机器人的应用领域也在不断扩展。机器人的工作环境存在高度的多变性和复杂性,因此自主导航是实现真正智能化和完全自主移动的关键技术。机器人的导航问题可以归结为对“我在哪”、“我要去哪”以及“我如何到达那里”三个问题的回答。第三个问题就是路径规划,要求机器人在当前位置与目标位置之间寻找一条安全、合理、高效的路径,保证机器人能够安全地到达目标地点。机器人路径规划是机器人领域的一个研究热点。
课题应用
机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。
智能移动机器人[1]，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。
移动机器人的研究始于60年代末期。斯坦福研究院(SRI)的NilsNilssen和CharlesRosen等人，在1966年至1972年中研发出了取名Shakey的自主移动机器人[1]。目的是研究应用人工智能技术，在复杂环境下机器人系统的自主推理、规划和控制。
根据移动方式来分，可分为：轮式移动机器人、步行移动机器人(单腿式、双腿式和多腿式)、履带式移动机器人、爬行机器人、蠕动式机器人和游动式机器人等类型；按工作环境来分，可分为：室内移动机器人和室外移动机器人；按控制体系结构来分，可分为:功能式(水平式)结构机器人、行为式(垂直式)结构机器人和混合式机器人；按功能和用途来分，可分为:医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人等；
一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。
移动机器人是一种在复杂环境下工作的，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人，融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。
三、研究意义
路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支,是机器人智能化的重要标志,是对移动机器人进行更深层次研究和应用的基础。机器人的最优路径规划问题就是依据某个或某些优化准则(工作代价最小、行走时间最短、行走路线最短等),在机器人的工作空间中寻找一条从起始位置到目标位置的无碰撞路径。就如人一样,只有知道怎么在环境中行走,才不会与其他物体相碰撞并且正确地从起始地到达目的地,才能去做其他的事。但是即使是完成这样一个在我们看来十分简单的任务,其实也是经过了一个良好配合与正确分析的过程。首先眼睛要搜集环境信息,把看到的环境状态反馈给大脑,然后大脑根据眼睛反馈回来的环境信息和所要到达的目的地做出综合的分析,得到一个判断和结果,然后指挥人的身体移动,从而实现在环境中的行走。机器人也是类似,只不过在这里传感器充当了机器人的“眼睛”,而路径规划模块就相当于机器人的“大脑”,根据传感器信息和任务要求进行分析和决策,指挥机器人的运动。
四、课题工作方案
遗传算法(GA)由美国Miehigan大学的JohnHolland等在20世纪60年代末期到70年代初期研究形成的一个较完整的理论方法，从试图解释自然系统中生物的复杂适应过程入手，模拟生物进化的机制来构造人工系统的模型。
遗传算法包括三个基本操作：选择，交叉和变异。
2.2路径规划的具体步骤
利用遗传算法进行路径规划时，一般包含：环境建模，编码，群体初始化，确定适应度函数（fitnessfunction），遗传操作。
2.2.1环境建模
所谓建模是指建立合理的数学模型来描述机器人的工作环境.本次涉及的机器人工作环境都是障碍物已知的二维空间。本文中遗传算法应用的环境都是基于下面条件考虑的：
（1）机器人被看做是一个点；
（2）障碍物的尺寸都向外扩展半个机器人半径。
如图2.1所示

图2.1路径规划环境模型图
Fig.2.1Pathplanningenvironmentmodeldiagram

2.2.2编码
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