轮式移动机器人路径规划与跟踪控制.pdf

南事理二大学硕士学位论文轮式移动机器人路径规划与跟踪控制刘青指导教师: 皮德富教授论文级别: 作者单位: 出版时间: 刘明芹副教授工程硕士淮海工学院 2014年4月 Nanj ingUniversity ofScience and Technology Master’S Thesis ofEngineering Path planning and tracking control for WII eeled mo bile robot - l 1 By LiuQing Under theSupervision of Professor PiDefu Associate Professor LiuMingqin Huaihai InstituteofTechnology April,2014 删5 帆4 吣2 Ⅷ8 删2 ㈣Y 声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均已在论文中作了明确的说明。研究生签名: 芝:l蠢纠F年∥月/乒日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容,可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。研究生签名: 皇:l叁川f年绸f F日工程硕士学位论文轮式移动机器人路径规划与跟踪控制摘要移动机器人可以在特定的环境中辅助人们完成一些相对简单的任务,例如办公室服务机器人和博物馆导游机器人等。一些移动机器人还可以在危险和复杂的环境中完成很多人类无法完成的任务,例如排爆机器人和搜救机器人等。在众多种类的移动机器人中,轮式移动机器人的结构简单、操作灵活,因此得到了广泛的应用。能够探测并得到一条从起始点到目标点的安全路径是自主式轮式移动机器人完成任务的先决条件。一般情况下,轮式移动机器人对路径的要求是在避开障碍物的前提下,使得行走的路径长度最短。另外,轮式移动机器人本身具有一定的惯性。因此, 如果轮式移动机器人所走的路径存在过多的转折的话,效率会受到很大的影响,需要消耗更多的能源,有时甚至会影响轮式移动机器人运行的平稳性。因此,本文提出的路径规划算法中要求得到的路径的转折比较少。采用改进后的蚁群算法进行路径规划。蚁群算法具有正反馈、分布式计算、自组织等特点,在轮式移动机器人路径规划中得到了广泛的应用。但是,蚁群算法也有着搜索时间长,容易陷入局部最优解等缺点。本文针对蚁群算法的优缺点和轮式移动机器人路径规划的特性提出了一种改进的蚁群算法。为了得到长度短且转折少的最优路径,在计算启发函数时不只考虑距离的因素,同时加入了机器人转角的因素,使得到的路径在保证距离短的基础上转折尽可能的少。改进后的蚁群算法能够很好地完成移动机器人路径规划的任务。在得到了规划好的路径后,要想使轮式移动机器人能够顺利地完成任务,一个准确的、鲁棒性好的控制系统是非常重要的。本文采用神经网络对轮式移动机器人的模型进行模拟。基于得到的神经网络模型,设计了轮式移动机器人路径跟踪控制算法, 神经网络具有可以很好地模拟非线性系统的特点,同时基于在线训练的神经网络控制器具有很好的自适应性和鲁棒性。本文的神经网络控制器是基于轮式移动机器人的运动学模型设计的。设计好的控制器通过仿真进行准确性的验证。在仿真验证中考虑了多种路径。良好的仿真结果说明了所提出的神经网络控制器具有很好的控制效果。关键词: 轮式移动机器人;路径规划;蚁群算法;路径跟踪控制;神经网络 Abstract In some specific environment the mobi lerobot can assist people to do some relatively simple mission,such as the office service robot,the museum tour guide robot and SO mobile robots can also work in the dangerous plex environment to finish themissions that cannot bedone by human beings, such as the explosive—handl ing robots, search and rescue robots and SO on· Among all of the mobile robots,wheeled mobile robots have simple