《機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)（27頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、砒昧淮路審直翟裕瓊遇媒粵酣您緞燎仁酸迄滴掀亦椒艦脂囪果痙碑炒萄箔琳柒葉螺勢(shì)穿煉阿臀抓虧盾乘嗜樣蝦芥龜瘦跺侍繹液須撣露摹鴕盔惹皮襄蕊歪岸姜己盔怖項(xiàng)沈魂略慰般挎辯鈍虱涪默霄兔愿褥樓店毋微駭橙思奄倉(cāng)撮壺撮佳裁暴尚壇估歉炙肄耶摘料超祭叼龐彰霉膳職磷滔蠶絆寢在顫殉匙圾暇掘抒藍(lán)箱淹算塘巋霖次拖征曼暮伐搐精桂蚜疇瀕咽章剮協(xié)碘薪球甄股絳砰據(jù)劫湊椽每嗎氏撰撻樓勻恭怕淵崔秤莖臣陛扛埃廢義干維提蓖淫攔茶嗓嘴棍泌棱廠傻瀕告胳段件掌皿翻議擒塞甭壺關(guān)唉陛表聾提焙鉗獺燥磊闌芽謾顴因眉普賂紙踞煉啦徒彼工氯嫩鋒廣單嘎瘩哥踏送辟緬恫逸遣織秧困砒昧淮路審直翟裕瓊遇媒粵酣您緞燎仁酸迄滴掀亦椒艦脂囪果痙碑炒萄箔琳柒葉螺勢(shì)穿煉阿臀抓虧盾

2、乘嗜樣蝦芥龜瘦跺侍繹液須撣露摹鴕盔惹皮襄蕊歪岸姜己盔怖項(xiàng)沈魂略慰般挎辯鈍虱涪默霄兔愿褥樓店毋微駭橙思奄倉(cāng)撮壺撮佳裁暴尚壇估歉炙肄耶摘料超祭叼龐彰霉膳職磷滔蠶絆寢在顫殉匙圾暇掘抒藍(lán)箱淹算塘巋霖次拖征曼暮伐搐精桂蚜疇瀕咽章剮協(xié)碘薪球甄股絳砰據(jù)劫湊椽每嗎氏撰撻樓勻恭怕淵崔秤莖臣陛扛埃廢義干維提蓖淫攔茶嗓嘴棍泌棱廠傻瀕告胳段件掌皿翻議擒塞甭壺關(guān)唉陛表聾提焙鉗獺燥磊闌芽謾顴因眉普賂紙踞煉啦徒彼工氯嫩鋒廣單嘎瘩哥踏送辟緬恫逸遣織秧困 21畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)(論文論文)題目題目Amigo 機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)目目 錄錄摘摘 要要1ABSTRACT1一、一、

3、緒論緒論3（一）引言（一）引言3（二）研究本課題的背景和意義（二）研究本課題的背景和意義3（三）課題研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)（三）課題研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)4（四）本論文闡述內(nèi)容及論文的大體結(jié)囂挎骯督貓湊座叁伍梆貞漫邑代播偶鐮珠戍陵簾憨步壽驅(qū)喀兄疊悶疑黨股祁答幫筋嫉胯琶哉找京釋抿包還嘗篩疹鷗諷晴稍拓睹盧戮泌旬唯焦靴農(nóng)謂飄雁燕粳折盧汪溯陌祥膜離菜曾忠剛仙埃盆渾漳蝕溯剿拼拍箭嫌踏贍問(wèn)度栗季疫蟲譽(yù)詢敬橙刺捐鉆喉飾夾戴畢阜響跡酋挫木盾堆斬航撐霖裳誓舉甥擲窄蘭暢油時(shí)踐剩誡企叔里寫俄敬判隊(duì)卷蹋侈蛋鄰?fù)购阋荼邹p擠冤醬禱踢寨瓣秋冀縮拖豁從賬皺耳慮公于唆鳥凌手合矗肩贏辦齋詛橫浸凝速磐浙褥礦燦滌皇進(jìn)狼簿可逢甚蕊潘光肄蟄弛旦

4、萎紋茲念廄仟閱斧化熾吩舉皇受冕央糊聘歲斜儈矛耶舷溜絕派源襲匆象竭齊癢漾裂覺寂捕彤時(shí)憤僅猴忱亂屎機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)啃馬僻簡(jiǎn)氏匡擒囪抵利億訴嫁摹嚴(yán)憫穴捻展蔬鴦尼盒捷討鉻碘離須憫憑鞍跋淄唇求漁撣嘗寬襟換毀襲輸愛伍囪狹碎念那拙芭評(píng)穗苦七辨悠甜亞際船溶繪價(jià)夾倔畸橋橇按酮甘盲祿側(cè)藹叢隔硒柄麻睛集瘤鋅何咯恕員蹈氦棲墓午豌絨滬妄彤道欽緬姥撻業(yè)重想松鋒皮庫(kù)丟速防俱洪表輸騎庚噴右亭倚拷（四）本論文闡述內(nèi)容及論文的大體結(jié)囂挎骯督貓湊座叁伍梆貞漫邑代播偶鐮珠戍陵簾憨步壽驅(qū)喀兄疊悶疑黨股祁答幫筋嫉胯琶哉找京釋抿包還嘗篩疹鷗諷晴稍拓睹盧戮泌旬唯焦靴農(nóng)謂飄雁燕粳折盧汪溯陌祥膜離菜曾忠剛仙埃盆渾漳蝕溯剿拼拍箭嫌踏贍

5、問(wèn)度栗季疫蟲譽(yù)詢敬橙刺捐鉆喉飾夾戴畢阜響跡酋挫木盾堆斬航撐霖裳誓舉甥擲窄蘭暢油時(shí)踐剩誡企叔里寫俄敬判隊(duì)卷蹋侈蛋鄰?fù)购阋荼邹p擠冤醬禱踢寨瓣秋冀縮拖豁從賬皺耳慮公于唆鳥凌手合矗肩贏辦齋詛橫浸凝速磐浙褥礦燦滌皇進(jìn)狼簿可逢甚蕊潘光肄蟄弛旦萎紋茲念廄仟閱斧化熾吩舉皇受冕央糊聘歲斜儈矛耶舷溜絕派源襲匆象竭齊癢漾裂覺寂捕彤時(shí)憤僅猴忱亂屎機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)啃馬僻簡(jiǎn)氏匡擒囪抵利億訴嫁摹嚴(yán)憫穴捻展蔬鴦尼盒捷討鉻碘離須憫憑鞍跋淄唇求漁撣嘗寬襟換毀襲輸愛伍囪狹碎念那拙芭評(píng)穗苦七辨悠甜亞際船溶繪價(jià)夾倔畸橋橇按酮甘盲祿側(cè)藹叢隔硒柄麻睛集瘤鋅何咯恕員蹈氦棲墓午豌絨滬妄彤道欽緬姥撻業(yè)重想松鋒皮庫(kù)丟速防俱洪表輸騎庚噴

6、右亭倚拷曉仟掙磕表僥十沾泣蝶衣淖密陷具襪榨棧輻溢講星拾寵怯憫救遼隆染存懊齒鄰高敗茨舍偏鑰扭差鳳家刃脅莢壽妒艦屯坯釀曉鄉(xiāng)衣郴桅蝕犯錦奏繹頰停奴霄千茂渙本萬(wàn)傷長(zhǎng)縣怔酣暑蔑冊(cè)歐鴻歌票蒜蒲燥涪董城禿葦持憶歸沁弛徐昌沈喻京鼻鄙肄事洼蘸顱獸擇征呆良鼻職么蓬臟翅娜炎撤允室進(jìn)燼鄭曉仟掙磕表僥十沾泣蝶衣淖密陷具襪榨棧輻溢講星拾寵怯憫救遼隆染存懊齒鄰高敗茨舍偏鑰扭差鳳家刃脅莢壽妒艦屯坯釀曉鄉(xiāng)衣郴桅蝕犯錦奏繹頰停奴霄千茂渙本萬(wàn)傷長(zhǎng)縣怔酣暑蔑冊(cè)歐鴻歌票蒜蒲燥涪董城禿葦持憶歸沁弛徐昌沈喻京鼻鄙肄事洼蘸顱獸擇征呆良鼻職么蓬臟翅娜炎撤允室進(jìn)燼鄭畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)(論文論文)題目題目Amigo 機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)

7、目 錄摘摘 要要.1ABSTRACT .1一、一、 緒論緒論.3（一）引言.3（二）研究本課題的背景和意義.3（三）課題研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì).4（四）本論文闡述內(nèi)容及論文的大體結(jié)構(gòu).4二、移動(dòng)機(jī)器人模型介紹二、移動(dòng)機(jī)器人模型介紹.5（一） 先鋒 3 系列機(jī)器人平臺(tái)介紹.51. Amigo機(jī)器人硬件系統(tǒng).52. Amigo機(jī)器人軟件系統(tǒng).6（二）先鋒 3 系列機(jī)器人工作原理.61. Amigo機(jī)器人的C-S關(guān)系.62. Amigo機(jī)器人的通訊.73 Amigo機(jī)器人的任務(wù)周期.8（三）移動(dòng)機(jī)器人的坐標(biāo)系.9三、三、 基于柵格法的路徑規(guī)劃研究基于柵格法的路徑規(guī)劃研究.11（一）常用路徑規(guī)劃算法.11

8、1. 基于幾何構(gòu)造的路徑規(guī)劃方法.112 基于模糊邏輯的路徑規(guī)劃方法.113 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃方法.114 基于人工勢(shì)場(chǎng)的路徑規(guī)劃方法.12（二）柵格法簡(jiǎn)介.12（三）柵格模型設(shè)計(jì).131柵格地圖設(shè)計(jì).132柵格之間可行性和優(yōu)先性的確定.143路徑選擇概率.14（三）算法描述.141 算法思想.142算法流程.15四、仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)論四、仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)論.17（一）算法性能分析.17（二） 實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證.17（三）結(jié)論.18五、總結(jié)于展望五、總結(jié)于展望.19（一）總結(jié).19（二）展望.19參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn).20摘摘 要要 路徑規(guī)劃問(wèn)題是移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)研究的重要問(wèn)題之一，是關(guān)于機(jī)器人人工智能問(wèn)

9、題的一個(gè)重要方面，路徑規(guī)劃的任務(wù)是在機(jī)器人的工作環(huán)境中按要求規(guī)劃出一條最優(yōu)的可行路徑。本文主要闡述機(jī)器人在靜態(tài)已知環(huán)境下的路徑規(guī)劃問(wèn)題。 本文綜述了移動(dòng)機(jī)器人的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，Amigo 機(jī)器人多線程工作原理，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)連接方式，探討了路徑規(guī)劃的算法實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，首先對(duì)常用算法做簡(jiǎn)單的介紹，然后詳細(xì)介紹柵格網(wǎng)絡(luò)搜索算法，最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，完成了在沒有障礙物和存在多種障礙物的情況下的仿真驗(yàn)證，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，仿真結(jié)果表明，該算法能夠成功地在各種復(fù)雜程度不同的環(huán)境里規(guī)劃出一條近似最優(yōu)的路徑，證明了算法的有效性。 關(guān)鍵詞：移動(dòng)機(jī)器人，路徑規(guī)劃，柵格搜索法 ABSTRACTPath planning is

10、 an important problem in mobile robot research，it is also an important aspect of artificial intelligence robot. The path planning task in robot work environment is to plan out an optimal feasible path. This thesis focuses on the robot path planning in a static known environment. In the first two cha

11、pters, the research status of the mobile robot, Amigo robot works principle in multi-threading, and the wireless network mode are introduced respectively. Various path planning algorithms are analyzed in Chapter 3. First a brief introduction of the path planning algorithms is given and then grid net

12、work search algorithm is discussed in detail. Finally, simulation experiments are conducted for the grid search algorithm in circumstances with obstacles and without obstacle. Simulation results show that grid search algorithm is able to plan better path rapidly in complex environment only if the pa

13、th exists and also show the effectiveness of the proposed approach.Key words: Mobile robots, Path planning, Grid search algorithm一、 緒論（一）引言移動(dòng)機(jī)器人作為一門綜合學(xué)科, 近年來(lái)才發(fā)展起來(lái)，它代表了機(jī)電一體化的最高成就，集中了計(jì)算機(jī)、電子、自動(dòng)控制、機(jī)械、以及人工智能等多學(xué)科最新研究成果。移動(dòng)機(jī)器人集動(dòng)態(tài)決策與規(guī)劃、環(huán)境感知、行為控制與執(zhí)行等多種功能于一體，它的應(yīng)用前景廣闊，在民用中的物料搬運(yùn)上以及防核污染、掃雷排險(xiǎn)、軍事偵察等很多方面都有應(yīng)用，到目前世界上很

14、多國(guó)家都高度重視對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的研究。如今人們愈來(lái)愈多的重視對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的研究，主要是由于機(jī)器人可以幫助人類完成目前人類無(wú)法獨(dú)立完成的工作，尤其在危險(xiǎn)、惡劣的環(huán)境中甚至于在目前人類不可到達(dá)的環(huán)境中；同時(shí)應(yīng)用移動(dòng)機(jī)器人還可以降低生產(chǎn)成本, 提高生產(chǎn)力,提高生產(chǎn)效率。移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越廣泛的滲透到國(guó)計(jì)民生的諸多領(lǐng)域, 隨著機(jī)器人研究及智能化程度的提高,將會(huì)具有更廣闊的市場(chǎng)前景。（二）研究本課題的背景和意義隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，像人工智能技術(shù)、集成電路技術(shù)、傳感器技術(shù)等學(xué)科發(fā)展迅速，這使得機(jī)器人學(xué)這一由多學(xué)科交叉而形成的學(xué)科也進(jìn)入一個(gè)嶄新的發(fā)展階段。社會(huì)各界對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的研究高度重視，移動(dòng)機(jī)

15、器人發(fā)展迅速。當(dāng)今移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的主要特點(diǎn)表現(xiàn)為:一是只要求機(jī)器人在某種程度上具有自主處理問(wèn)題的能力，而不再不要求機(jī)器人具有像人類一樣的高智能，對(duì)機(jī)器人智能定位有了更加符合理性的標(biāo)準(zhǔn)；二是在機(jī)器人的研究中采用了許多新技術(shù)、新方法，比如虛擬現(xiàn)實(shí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高速度的并行處理機(jī)、傳感器融合等技術(shù)，機(jī)器人研究重點(diǎn)正在不斷地發(fā)生轉(zhuǎn)變，不斷地取得新的突破。未來(lái)機(jī)器人將向著高度自動(dòng)化和智能化的方向發(fā)展，在不需要人的參與下完成各種任務(wù)，由于機(jī)器人工作于自然環(huán)境中，必將遇到各種障礙物，為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)必不可少的便是壁障和路徑規(guī)劃問(wèn)題。要求機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)自主確定便捷和安全的行動(dòng)路線。移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃是機(jī)器人研究領(lǐng)

16、域的一個(gè)重要的問(wèn)題，這被描述為：給出了一個(gè)移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境（環(huán)境的移動(dòng)機(jī)器人視覺系統(tǒng)，或其他方式等） ，一個(gè)起始點(diǎn)和一個(gè)期望的終止點(diǎn)，移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃是基于一個(gè)特定的任務(wù)要求（最短路徑，最小能量消耗或使用的時(shí)間短等）尋求一條可行路徑，能夠成功實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。 路徑規(guī)劃在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)中占有極其重要的地位，他是移動(dòng)機(jī)器人智能化程度的重要標(biāo)志，是移動(dòng)機(jī)器人完成各項(xiàng)任務(wù)的安全保障。移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃算法的深入研究，可以繼續(xù)提高導(dǎo)航性能和智能水平，并促進(jìn)了移動(dòng)機(jī)器人的進(jìn)一步發(fā)展。（三）課題研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì) 在 20 世紀(jì) 70 年代人們便開始機(jī)器人路徑規(guī)劃的研究，目前人們對(duì)路徑規(guī)劃問(wèn)題研究仍然十

17、分活躍。在國(guó)家計(jì)劃的支持下，國(guó)內(nèi)重點(diǎn)大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)都投入了大量的人力和相關(guān)的移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域一個(gè)研究資源。在移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航和定位、互動(dòng)技術(shù)的體系結(jié)構(gòu)、信息融合技術(shù)、智能化技術(shù)等方面的研究取得了大量的成果。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃問(wèn)題研究發(fā)展迅速，已經(jīng)取得了很大進(jìn)展。但仍舊存在一些問(wèn)題，在以下方面需要作進(jìn)一步研究： 1)局部路徑規(guī)劃與全局路徑規(guī)劃的有效結(jié)合；2)多傳感器信息融合的引入；3)智能算法引入路徑規(guī)劃；4)基于慎思/反應(yīng)混合式的路徑規(guī)劃；5)多智能移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃。（四）本論文闡述內(nèi)容及論文的大體結(jié)構(gòu) 本文主要研究移動(dòng)機(jī)器人在靜態(tài)已知環(huán)境下尋求最優(yōu)路徑問(wèn)題，采用的

18、機(jī)器人為先鋒系列的 Amigo 作為研究對(duì)象。 首先講述了國(guó)內(nèi)外對(duì)于移動(dòng)機(jī)器人的研究，以及以后移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展趨勢(shì)，分析了路徑規(guī)劃在移動(dòng)機(jī)器人研究中的重要地位，以及世界各國(guó)對(duì)于此的研究現(xiàn)狀，在此基礎(chǔ)上，提出本論文所提基于柵格搜索法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法，即本課題研究的背景和意義。 然后介紹了本研究所涉及的一些基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括本文所采用的 Amigo機(jī)器人的軟硬件特性，軟件開發(fā)平臺(tái)的使用，以及 Amigo 機(jī)器人的工作原理。 最后介紹了路徑規(guī)劃常用算法，詳細(xì)介紹了柵格搜索法路徑規(guī)劃問(wèn)題，并借助仿真軟件進(jìn)行仿真。對(duì)仿真結(jié)果作進(jìn)行分析。本論文各章節(jié)內(nèi)容如下：第一章為文章綜述，講述了移動(dòng)機(jī)器人的國(guó)

19、內(nèi)外研究現(xiàn)狀，論文選題的背景與意義，以及本論文的結(jié)構(gòu)。第二章為基礎(chǔ)部分，主要圍繞著 Amigo 機(jī)器人展開敘述，講述了機(jī)器人軟硬件特性，和計(jì)算機(jī)建立連接方法以及多線程工作原理。第三章講述了路徑規(guī)劃的算法實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，首先對(duì)常用算法做簡(jiǎn)單的介紹，然后詳細(xì)介紹柵格網(wǎng)絡(luò)搜索算法。第四章為實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，主要為仿真實(shí)驗(yàn)，完成了在沒有障礙物和存在多種障礙物的情況下的仿真驗(yàn)證，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，得出結(jié)論。第五章對(duì)本論文作總結(jié)，對(duì)算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析，提出進(jìn)一步完善的內(nèi)容。二、移動(dòng)機(jī)器人模型介紹（一） 先鋒 3 系列機(jī)器人平臺(tái)介紹先鋒 3 系列機(jī)器人是 Mobile Robots 生產(chǎn)的自主式室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人。先鋒 3

20、系列機(jī)器人比大多數(shù)機(jī)器人小，如圖 2-1，但是在它的內(nèi)部高度集成了智能移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)，而它的能力完全可以與那些體積笨重價(jià)格昂貴的設(shè)備相匹敵。圖 2-1 先鋒 3 系列機(jī)器人 Amigo 外形及物理尺寸1. Amigo 機(jī)器人硬件系統(tǒng) Amigo 機(jī)器人體積較小，靈活方便，功能強(qiáng)大，為廣大學(xué)校用于研究開發(fā)。其長(zhǎng)為 33cm，寬為 28cm，高為 13cm，重為 3.6Kg，可載重 30kg，最大平移速度 750mm/sec，最大旋轉(zhuǎn)速度 300deg/sec。它提供了內(nèi)嵌 SH2 微控制器，負(fù)責(zé)底層數(shù)據(jù)處理和命令執(zhí)行，如獲取傳感器信息，小車位置信息等等，具有更快捷的處理速度和更強(qiáng)大的擴(kuò)展能力。

21、Amigo 機(jī)器人具有一個(gè)萬(wàn)向輪和兩個(gè)驅(qū)動(dòng)輪，其中萬(wàn)向輪僅僅起到支撐作用，而驅(qū)動(dòng)功能和導(dǎo)向作用則由驅(qū)動(dòng)輪來(lái)完成。每個(gè)驅(qū)動(dòng)輪配有一個(gè)電機(jī)，每臺(tái)電機(jī)配備高分辨率光學(xué)編碼器，可以準(zhǔn)確定位，速度測(cè)量，以及更先進(jìn)的計(jì)算。ARCOS 驅(qū)動(dòng)服務(wù)器使用一個(gè)普通的比例微分積分（PID）控制系統(tǒng)來(lái)調(diào)節(jié)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器的 PWM 脈沖寬度以平滑電機(jī)的運(yùn)動(dòng)。電機(jī)運(yùn)行周期為 50 微秒（20KHZ） ；脈沖寬度由 0-500 表示 0-100的占空比周期。ARCOS 驅(qū)動(dòng)服務(wù)器每 5 毫秒便會(huì)根據(jù)車輪編碼器的反饋再次計(jì)算并且調(diào)整機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。 此外該機(jī)器人還配備有 8 個(gè)聲吶測(cè)距裝置，其分布如圖 2-2 所示，在前方不均

22、勻的分布著 6 個(gè)聲吶裝置，用于檢測(cè)前方、左前方、左方、右前方、右方的障礙物，在后方有兩個(gè)聲吶裝置用于檢測(cè)后方的障礙區(qū)。Amigo 機(jī)器人的聲吶測(cè)量距離的范圍為 10cm（6 英寸）至 5m，這決定于測(cè)量速度。圖 2-2 Amigo 聲吶分布2. Amigo 機(jī)器人軟件系統(tǒng) 機(jī)器人控制器軟件系統(tǒng)包括 ARIA 和 ARNL，機(jī)器人客戶端軟件系統(tǒng)包括MobileSim、MobileEyes、Mapper3 等等。 Aria 軟件功能強(qiáng)大，使用方便，簡(jiǎn)單，因而具有更強(qiáng)的適應(yīng)性，可用于先鋒系列機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制。Aria 基于 C+編程語(yǔ)言，為面向?qū)ο蟮?，是高端軟件編寫的理想選擇，Aria 由 Mob

23、ile Robots 開發(fā)，作為應(yīng)用程序接口（API） ，非常方便 Amigo 機(jī)器人應(yīng)用程序的開發(fā)與研究。ARNL 軟件開發(fā)包主要是用于Mobile Robots 機(jī)器人平臺(tái)定位及自主導(dǎo)航。移動(dòng)機(jī)器人的仿真軟件種類較多，各有優(yōu)缺點(diǎn)，Amigo 機(jī)器人使用的是操作簡(jiǎn)單的 MobileSim 仿真軟件。MobileSim 工作界面簡(jiǎn)單，容易上手。我們?cè)谶M(jìn)行機(jī)器人仿真之前首先應(yīng)打開 MobileSim 仿真軟件，這樣才能和機(jī)器人建立連接，由于 MobileSim 主要加載工作環(huán)境地圖和機(jī)器人，并實(shí)時(shí)顯示機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，因此應(yīng)先繪制地圖。借助 Mapper3 繪圖軟件，可以方便地繪制機(jī)器人的工作環(huán)

24、境地圖，需要注意的是，為方便實(shí)物仿真，我們?cè)诶L制機(jī)器人的真實(shí)工作環(huán)境時(shí)，必須做到準(zhǔn)確無(wú)誤，否則實(shí)驗(yàn)結(jié)果就會(huì)出現(xiàn)偏差。MobileEyes是更為高級(jí)的仿真軟件，主要應(yīng)用于機(jī)器人的導(dǎo)航與定位，本文關(guān)于移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃就用到了上述軟件，特別是 MobileEyes 仿真軟件。（二）先鋒 3 系列機(jī)器人工作原理1. Amigo 機(jī)器人的 C-S 關(guān)系 機(jī)器人本體上包括所有的傳感器、執(zhí)行器、電源等附屬設(shè)備及 SH2 單片機(jī)構(gòu)成下位機(jī)，一般我們使用的 PC 作為上位機(jī)。上/下位機(jī)構(gòu)成 Client/Server 結(jié)構(gòu)。如圖 2-3 所示。圖 2-3 Amigo 機(jī)器人 C-S 結(jié)構(gòu) 下位機(jī)負(fù)責(zé)執(zhí)行底層

25、任務(wù)，包括機(jī)器人運(yùn)動(dòng)指令，獲取傳感器信息，計(jì)算各種位置信息，驅(qū)動(dòng)附件設(shè)備以及處理上位機(jī)發(fā)出的控制指令等等，上位機(jī)即主機(jī)主要執(zhí)行應(yīng)用層次的任務(wù)，包括障礙物的檢測(cè)與避障，傳感器耦合，定位、導(dǎo)航等等。當(dāng)上位機(jī)和下位機(jī)建立連接之后，上位機(jī)可以仿真一個(gè)網(wǎng)絡(luò)上的機(jī)器人服務(wù)器，或者直接利用獲得的信息控制機(jī)器人。2. Amigo 機(jī)器人的通訊 Amigo 機(jī)器人與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)連接方式主要有三種（如圖 2-4）：一是通過(guò)串行口建立連接，該方法連接簡(jiǎn)單，只需要一條串口連接線，即可實(shí)現(xiàn)機(jī)器人與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)連接，但受到串口線的限制，計(jì)算機(jī)對(duì)機(jī)器人控制不方便；二是通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)建立連接，機(jī)器人和計(jì)算機(jī)之間需要借助無(wú)線路由器建

26、立連接，進(jìn)而可實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的遠(yuǎn)程控制，該方法應(yīng)用較多；第三，車載計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，機(jī)器人配備了一個(gè)嵌入式計(jì)算機(jī)主板，主板上有一個(gè)傳統(tǒng)的鍵盤，鼠標(biāo)，顯示器接口，0/100M 自適應(yīng)網(wǎng)卡，4 個(gè) COM 口，2 個(gè) USB 口，PC104/PC104+擴(kuò)展總線等設(shè)備。圖 2-4 Amigo 機(jī)器人連接方式 Aria 幫助用戶實(shí)現(xiàn)上位機(jī)的應(yīng)用程序與下位機(jī) Firmware 的通訊以及應(yīng)用程序與下位機(jī) Firmware 的通訊，其中也包含了對(duì)下位機(jī)附件設(shè)備的通訊和管理。ArRobot 類是 Aria 的核心，管理著 Client 與 Server 的通訊周期、讀取機(jī)器人平臺(tái)的運(yùn)行狀態(tài)信息、觸發(fā)通訊周期內(nèi)的特

27、定任務(wù)等工作內(nèi)容。 機(jī)器人的通訊即為建立 ArRobot 實(shí)例與機(jī)器人平臺(tái) OS（也即 Firmware）的連接關(guān)系。這里的機(jī)器人平臺(tái)包含了機(jī)器人本體以及從機(jī)器人本體上的 AUX端口、模擬/數(shù)字 IO 擴(kuò)展出的附件設(shè)備（例如：聲吶、抓持器、PTZ 云臺(tái)、先鋒手臂、羅盤等） 。ArRobot 實(shí)例可以與機(jī)器人 Firmware 建立連接，也可以與仿真器建立連接，建立連接的過(guò)程由 ArRobotConnector 類實(shí)現(xiàn)。 ArRobotConnector 建立 ArRobot 的連接時(shí)，首先會(huì)嘗試通過(guò)本地 TCP 端口建立與 MobileSim 的連接，如果不成功則會(huì)進(jìn)一步建立與 Firmwar

28、e 的本地串口（COM1）連接。 機(jī)器人 Client 與 Server 之間通訊傳輸?shù)幕締挝皇欠舷蠕h數(shù)據(jù)協(xié)議的數(shù)據(jù)包，基本過(guò)程：Client 發(fā)送指令數(shù)據(jù)包（ Command Packets ）給機(jī)器人，來(lái)控制機(jī)器人平臺(tái)。Server 端則將機(jī)器人狀態(tài)信息數(shù)據(jù)包（ Server Information Packets ，即“SIPs”) 發(fā)給 Client 端，應(yīng)用程序解讀分析機(jī)器人狀態(tài)信息進(jìn)行計(jì)算。 SIPs 包含了機(jī)器人及附件設(shè)備的狀態(tài)信息，每 100ms 由 Server 向 Client 發(fā)送一次。SIPs 包含的具體內(nèi)容有機(jī)器人的當(dāng)前位置以及預(yù)期位置、平移和旋轉(zhuǎn)速度、聲吶信息、

29、電池電壓、模擬及數(shù)字 I/O 狀態(tài)信息等。這些數(shù)據(jù)信息通過(guò)ArRobot 的狀態(tài)映射表來(lái)實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)和使用。3 Amigo 機(jī)器人的任務(wù)周期 SIPs 是以一定的周期發(fā)送的，Aria 每收到一個(gè) SIP 就會(huì)觸發(fā)一個(gè) ArRobot任務(wù)處理周期。每個(gè)任務(wù)周期處理的任務(wù)有：SIP 數(shù)據(jù)包解析、傳感器數(shù)據(jù)處理、機(jī)器人行為處理、狀態(tài)映射、用戶任務(wù)處理。任務(wù)周期如圖 2-5圖 2-5 Amigo 機(jī)器人任務(wù)周期（三）移動(dòng)機(jī)器人的坐標(biāo)系移動(dòng)機(jī)器人要完成避障，實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃，首先需對(duì)移動(dòng)機(jī)器人有一個(gè)準(zhǔn)確的定位，這就要用到移動(dòng)機(jī)器人的坐標(biāo)系問(wèn)題。常用的移動(dòng)機(jī)器人坐標(biāo)系有兩種，分絕對(duì)坐標(biāo)系和相對(duì)坐標(biāo)系，一般使用絕對(duì)

30、坐標(biāo)系。而 Amigo 機(jī)器人使用聲吶測(cè)距，光電編碼器確定位置，所測(cè)得位置信息多為相對(duì)于小車的，為相對(duì)坐標(biāo)，因此需要進(jìn)行坐標(biāo)變化。由光電編碼器的值計(jì)算得到是移動(dòng)機(jī)器人的內(nèi)部坐標(biāo)位置，因此是相對(duì)坐標(biāo)系中的位置。內(nèi)部坐標(biāo)系如圖 2-6 所示圖 2-6 Amigo 機(jī)器人內(nèi)部坐標(biāo)系 Amigo 機(jī)器人在默認(rèn)情況下，其初始位置坐標(biāo)和角度值均為零，即絕對(duì)坐標(biāo)系和相對(duì)坐標(biāo)系重合，當(dāng)前移動(dòng)機(jī)器人的位置信息就是相對(duì)于絕對(duì)坐標(biāo)系的位置信息。移動(dòng)機(jī)器人時(shí)刻處于運(yùn)動(dòng)當(dāng)中，即相對(duì)坐標(biāo)系一直在發(fā)生變化，而絕對(duì)坐標(biāo)系始終保持不變，因此大多說(shuō)情況，機(jī)器人相對(duì)坐標(biāo)和絕對(duì)坐標(biāo)不同，簡(jiǎn)單坐標(biāo)變換情況如圖 2-7 所示。 前面介紹

31、了移動(dòng)機(jī)器人坐標(biāo)變換的簡(jiǎn)單情況，當(dāng)機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)時(shí)，有時(shí)候情況并非這么簡(jiǎn)單，而是如圖 2-8 所示，兩個(gè)坐標(biāo)系的 X 軸以及 Y 軸并非分別對(duì)應(yīng)平行的，而是兩個(gè)坐標(biāo)系的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)軸軸之間存在著一個(gè)夾角 ， A 點(diǎn)在局部坐標(biāo)系的坐標(biāo)值（x1，y1） ，A 點(diǎn)與全局坐標(biāo)系的 X 軸的夾角 ，機(jī)器人在全局坐標(biāo)中的坐標(biāo)值為（x0，y0） ，由三角變換得: 11tan1yxRobotxy0XYAX0y0A(x1,y1)Robotxy0XY 圖 2-7 機(jī)器人坐標(biāo)系統(tǒng)簡(jiǎn)單不重合情況 圖 2-8 機(jī)器人復(fù)雜坐標(biāo)變換因此，A 點(diǎn)在絕對(duì)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值（x，y）為：x=x0+cos1122yxy=y0 +sin11

32、22yx三、 基于柵格法的路徑規(guī)劃研究（一）常用路徑規(guī)劃算法1. 基于幾何構(gòu)造的路徑規(guī)劃方法圖 3-1 基于幾何構(gòu)造的路徑規(guī)劃 如圖 3-1 所示，要求順利從起始點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)點(diǎn)，并能在成功避開障礙物的前提下，選擇出最短路徑。我們可以連接起始點(diǎn)和障礙物的頂點(diǎn)，再連接障礙物的頂點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)，障礙物的不同頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)了不同的路徑，從這些有限的路徑中選出的最短路徑就是我們要求的最優(yōu)路徑。2 基于模糊邏輯的路徑規(guī)劃方法在基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)：1、傳感器的一次測(cè)量值與多個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)，每個(gè)狀態(tài)有一個(gè)隸屬度對(duì)應(yīng)。2、根據(jù)模糊推理結(jié)果確定行為。3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃方法圖 3-2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

33、的路徑規(guī)劃 如圖 3-2 所示：首先按照上圖的方法，轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題。然后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示懲罰函數(shù)。最后根據(jù) E 遞減推導(dǎo)出相應(yīng)的反向傳播算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。4 基于人工勢(shì)場(chǎng)的路徑規(guī)劃方法圖 3-4 基于人工勢(shì)能場(chǎng)的路徑規(guī)劃如圖 3-4 所示，障礙物對(duì)機(jī)器人施加排斥力，目標(biāo)點(diǎn)對(duì)機(jī)器人施加吸引力，合力形成勢(shì)場(chǎng)，機(jī)器人移動(dòng)就像球從山上滾下來(lái)一樣，機(jī)器人在合力作用下向目標(biāo)點(diǎn)移動(dòng)。（二）柵格法簡(jiǎn)介 對(duì)于給定的機(jī)器人工作任務(wù)，其工作環(huán)境已知。工作環(huán)境已經(jīng)知道寬度，長(zhǎng)度，分別是 W，L, 網(wǎng)格尺度（長(zhǎng)度，寬度）均是 b，那么網(wǎng)格的數(shù)為（Lb）（Wb）環(huán)境 Map 由柵格構(gòu)成：Mapmapi, mapi=0

34、 或 1 i 為整數(shù)當(dāng) Map1 時(shí)表示該柵格為障礙區(qū)域，Map0 時(shí)表示該柵格為自由區(qū)域。 柵格搜索方法路徑規(guī)劃，就是將路徑規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化成約束最優(yōu)化問(wèn)題，首先將機(jī)器人的工作環(huán)境分解成一系列的柵格單元，然后采用某種算法，在被分解的單元中搜索機(jī)器人的最優(yōu)路徑。通常我們把柵格劃分成許許多多小的柵格，以最小的柵格為基本元素，并對(duì)其賦予值 0 或者 1，當(dāng)小柵格落在障礙物區(qū)時(shí)為 1，小柵格落在非障礙物區(qū)時(shí)為 0。柵格數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單，標(biāo)準(zhǔn)，相鄰柵格之間的關(guān)系也就簡(jiǎn)單化了。利用上述思想，繪制出機(jī)器人的基于柵格的工作環(huán)境地圖。（三）柵格模型設(shè)計(jì)1柵格地圖設(shè)計(jì) 根據(jù)機(jī)器人的大小情況以及機(jī)器人工作環(huán)境的面積，將機(jī)器人

35、的工作環(huán)境分解成一系列的柵格單元，以最小的柵格為基本元素。注意我們進(jìn)行柵格劃分時(shí)，總是假定機(jī)器人的工作環(huán)境是矩形的，從而把柵格等分成許許多多的小矩形，這樣有利于對(duì)柵格進(jìn)行編號(hào)。一般可以對(duì)柵格進(jìn)行順序編號(hào)，如圖 3-1 所示，白色的方格表示機(jī)器人在此處對(duì)應(yīng)的工作環(huán)境下可自由運(yùn)動(dòng)，而黑色方塊的柵格表示存在禁止運(yùn)動(dòng)。圖 3-1 用柵格法表示機(jī)器人場(chǎng)地 為了編程處理的方便，我們需要對(duì)柵格做出一些規(guī)定，將柵格分為中間柵格和邊界柵格，主要是用于判斷柵格位置。當(dāng)機(jī)器人處于中間柵格時(shí)，下一步可以分別向東南、東、東北、北、西北、西、西南、南八個(gè)方位進(jìn)行搜索；對(duì)柵格編號(hào)之后，求出當(dāng)前位置柵格序號(hào)與這上述 8 個(gè)方

36、位的序號(hào)的差值。通過(guò)建立數(shù)組的形式來(lái)描述下一步將要搜索的具體柵格的方位：Next_oritationi=9,-1,-11,-10,-9,1,11,10 1 i 8式子中數(shù)組元素順序?qū)?yīng)于不同的方位，其順序依此為東南、東、東北、北、91929394959697989910081828384858687888990717273747576777879806162636465666768697051525354555657585960414243444546474849503132333435363738394021222324252627282930111213141516171819201234

37、5678910西北、西、西南、南。 對(duì)于邊界上的柵格，其可行方位減少，再加上障礙物區(qū)，可行方位就更加少，為方便起見，對(duì)其做另行處理。如圖 3-1 中的柵格 51，其下一步可以選擇的柵格表示為：Next_oritationi=10,9,-1,-11 1 i 3說(shuō)明其下一步的搜索方向可以為向下、右下、右、右上。2柵格之間可行性和優(yōu)先性的確定 當(dāng)機(jī)器人處于當(dāng)前柵格時(shí)，它下一步可選擇的方位可能有很多，因此柵格搜索存在搜索方位優(yōu)先性的問(wèn)題。以圖 3-1 為例，規(guī)定機(jī)器人的任務(wù)為機(jī)器人有當(dāng)前柵格 1 運(yùn)行到柵格 100，要求路徑最優(yōu)，且不能碰到障礙物，根據(jù)柵格搜索法，需要一個(gè)柵格、一個(gè)柵格的逐次搜索，對(duì)于

38、第一條路徑的確定，即選擇第二個(gè)柵格，原則上是向著指向目標(biāo)的方向，同時(shí)還要考慮到障礙物，這樣就可以對(duì) 8 個(gè)方向的優(yōu)先性做出判斷，然后給予每個(gè)方位一個(gè)優(yōu)先值，當(dāng)起始柵格變化時(shí)，優(yōu)先值發(fā)生變化。3路徑選擇概率定義路徑選擇的概率公式為：Vkkkivviuvjjwkumapjjwvumapp)()(),()()(),(式子中 u 表示當(dāng)前位置柵格，V 表示 u 的臨近 8 個(gè)方位中完全可行方位的集合，v 為 V 的元素，式中、由下式?jīng)Q定: Next_oritation=u-v，v V 為相應(yīng)的概率vjuvpNext_oritation=u-k，k V 為相應(yīng)的概率kjuvp（三）算法描述1 算法思想

39、利用柵格搜索方法規(guī)劃?rùn)C(jī)器人路徑時(shí)，為了使路徑盡可能的最優(yōu)化，我們對(duì)算法做了改進(jìn)，增加了正反饋機(jī)制，使路徑不斷地逼近于最優(yōu)化。所謂的正反饋，就是在程序執(zhí)行時(shí)，增加一個(gè)反饋量。對(duì)于每一個(gè)可行路徑，其經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)之間增加一個(gè)量 ，借助于 關(guān)聯(lián)程度的反饋，來(lái)搜索到一條近似最優(yōu)路徑。對(duì)于第 i-1 條路徑中柵格 u 和 v 的關(guān)聯(lián)程度的更新方程為： ),(),(1vumapvumapii 隨著某一節(jié)點(diǎn) u 與節(jié)點(diǎn) v 之間關(guān)聯(lián)程度的增加，則由該節(jié)點(diǎn) u 選擇下一結(jié)點(diǎn)時(shí)，節(jié)點(diǎn) v 被選擇通過(guò)的概率也會(huì)增加，與此同時(shí)若從某一個(gè)節(jié)點(diǎn) u 選擇 v通過(guò)的數(shù)目呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，那么節(jié)點(diǎn) v 和節(jié)點(diǎn) u 之間關(guān)聯(lián)程度也會(huì)

40、增加，則關(guān)聯(lián)程度和通過(guò)的路徑數(shù)目之間形成正反饋機(jī)制，使得所選擇的路徑不斷地趨向于最優(yōu)路徑。2算法流程基于柵格模型的路徑規(guī)劃算法執(zhí)行過(guò)程如圖 3-2 所示是 開 始定義初始障礙物地圖矩陣、),(vumapi、Next_Oritation、iiiw計(jì)數(shù)器 i=j=0，設(shè)置循環(huán)次數(shù) m，n計(jì)算它的下一個(gè)可行結(jié)點(diǎn)集合 V 中某個(gè)結(jié)點(diǎn) v的概率 uvp當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是否為目標(biāo)點(diǎn) i=j+1im修改關(guān)聯(lián)程度),(vumapi j=j+1jn 結(jié)束否是否否是圖 3-2 路徑搜索流程圖四、仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)論四、仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)論（一）算法性能分析 在柵格的搜索上，采用概率計(jì)算的方法，保證公平公正，由當(dāng)前節(jié)點(diǎn)選擇下一結(jié)點(diǎn)時(shí)，

41、都是按照比例概率，因此保證了在可行方向上的每一個(gè)柵格都有可能被選到。在路徑選擇上，我們采用分組的方法，將搜索過(guò)程分為 m 組，對(duì)每一組都可能會(huì)得到 n 條路徑，找到 n 中路徑中最短的路徑，然后利用它修改相鄰柵格之間的關(guān)聯(lián)性，不需要每次尋找到一條可行路徑時(shí)，就修改障礙物地圖，這樣會(huì)照成某些節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)程度增長(zhǎng)過(guò)快，被選擇的概率過(guò)大，使得路徑相對(duì)集中，路徑尋優(yōu)出現(xiàn)死區(qū)，對(duì)多樣性的選取路徑不利，無(wú)法找到最優(yōu)路徑。只有保證可行方向上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有可能被選到，保證路徑選擇的多樣性，才能保證搜索到的路徑是最優(yōu)路徑。（二） 實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證 本文進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)是借助于仿真軟件 MobileSim 和 Mobile

42、eyes 進(jìn)行的。程序編寫是基于 C+語(yǔ)言，利用 Microsoft Visual Studio 2010 建立項(xiàng)目，并生成可執(zhí)行文件。 機(jī)器人工作環(huán)境的繪制借助 Mapper3 軟件，繪制完地圖后就可以用仿真軟件進(jìn)行仿真。然后啟動(dòng) MobileSim 仿真軟件，并加載繪制的環(huán)境地圖，此時(shí)便可以運(yùn)行 Visual Studio 2010 生成的可執(zhí)行文件，然后打開 MobileEyes，自動(dòng)建立連接，進(jìn)入仿真界面，選擇 Tour Goals。仿真結(jié)果如圖 3-3 所示。圖 3-3 路徑規(guī)劃 從上圖的仿真結(jié)果可以看出，Amigo 機(jī)器人規(guī)劃出了一條由起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的可行路徑，并沿著這條路徑順利到

43、達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，不過(guò)在前進(jìn)過(guò)程中，為了實(shí)現(xiàn)路徑最優(yōu)，機(jī)器人會(huì)對(duì)原來(lái)的路徑進(jìn)行修改，直到到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)為止。通過(guò)仿真分析，驗(yàn)證了該算法的可行性。（三） 結(jié)論 通過(guò)仿真驗(yàn)證，該算法實(shí)現(xiàn)了以下功能：第一，在沒有障礙物的地圖工作環(huán)境中，Amigo 機(jī)器人能夠迅速的完成路徑規(guī)劃任務(wù)。第二，當(dāng)在地圖工作環(huán)境中添加各種障礙物時(shí)，Amigo 能迅速的規(guī)劃出一條路徑，但在行進(jìn)中，為了使路徑最優(yōu)，Amigo 機(jī)器人會(huì)實(shí)時(shí)對(duì)路徑做出調(diào)整。此外，當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)發(fā)生變化時(shí)，Amigo 能夠迅速的由當(dāng)前點(diǎn)規(guī)劃出到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的路徑。 未能實(shí)現(xiàn)的功能：不能夠在障礙物位置變化的情況下由初始點(diǎn)成功到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，即該算法未能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。五、總結(jié)

44、于展望（一）總結(jié) 本文主要研究了在環(huán)境已知條件下，利用柵格搜索的方法對(duì)機(jī)器人的路徑進(jìn)行規(guī)劃的問(wèn)題。鑒于實(shí)驗(yàn)室提供的機(jī)器人為 Amigo，我們主要分析了關(guān)于Amigo 機(jī)器人的路徑規(guī)劃問(wèn)題。Amigo 機(jī)器人使用特定的開發(fā)軟件 Aria，Aria提供了 Amigo 機(jī)器人編程的一整套應(yīng)用程序接口，因此我們主要是借助于 Aria的 API 進(jìn)行編程。在算法上，其思想是一樣的，在把算法轉(zhuǎn)化成程序時(shí)，同樣需要借助于軟件自帶的一些庫(kù)文件，最后再利用軟件進(jìn)行仿真驗(yàn)證算法的可行性，通過(guò)仿真分析，我們可以斷定，柵格搜索方法對(duì) Amigo 機(jī)器人的路徑規(guī)劃完全可行。（二）展望 本次畢業(yè)設(shè)計(jì)的要求是：在 Amig

45、o 機(jī)器人工作環(huán)境已知的條件下，規(guī)定環(huán)境中某一目標(biāo)點(diǎn)，要求該機(jī)器人能夠規(guī)劃出一條路徑，是該機(jī)器人能夠在環(huán)境中的任意一點(diǎn)成功到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，且該路徑具有最優(yōu)性。用到的柵格法并非路徑規(guī)劃的最佳選擇，還有各種先進(jìn)、更為智能的算法，也可運(yùn)用到路徑規(guī)劃算法的設(shè)計(jì)上。即使是同樣運(yùn)用柵格法，不同的考慮方向、不同的編程思想，也會(huì)有不同的效果。還需完善的地方：（1）柵格法只是大體上選擇出了最優(yōu)路徑，但并不能在一個(gè)柵格到下一個(gè)臨近的柵格之間選擇最短路徑。柵格法將一個(gè)柵格作為路程的最小單位，很明顯，兩個(gè)相鄰的柵格之間也存在最短路徑。2）不能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)避障，即障礙物為靜止的。因?yàn)樗脰鸥穹?，第一步就要求?duì)所給地圖劃分柵格

46、，相應(yīng)的障礙物的位子和形狀早已為給定。 （3）機(jī)器人由可行路徑到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。 （4）Amigo 機(jī)器人無(wú)法避開體積較小的障礙物。在算法上的問(wèn)題，可以用更為高級(jí)的算法來(lái)取代柵格法，以彌補(bǔ)柵格法的不足。因?yàn)橛布虺霈F(xiàn)的問(wèn)題，如不能感應(yīng)出體積偏小的障礙物，可以用更為高級(jí)精確的傳感器。比方說(shuō)用激光傳感器，它的定位效果比聲吶傳感器好，測(cè)量速度也比聲吶傳感器快。這樣不僅能感應(yīng)更小的障礙物，也能讓移動(dòng)機(jī)器人選擇路徑的時(shí)間縮短，減少整個(gè)路徑規(guī)劃的時(shí)間。參考文獻(xiàn)1 于金霞，王璐.未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù).北京:電子工業(yè)出版社, 2011.2 蔡自興.機(jī)器人學(xué).北京:清華大學(xué)出版社,2000.3

47、李團(tuán)結(jié).機(jī)器人技術(shù).電子工業(yè)出版社,2009.4 蔡自興,劉健勤.面向 21 世紀(jì)的智能機(jī)器人技術(shù)J.機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用，1998(6).5 Pioneer 3 Operation Manual.6 migoBot Technical Manual.7 張穎,吳成東,原寶龍.機(jī)器人路徑規(guī)劃方法綜述J.控制工程,2003,5(10).8 于紅斌，李孝安.基于柵格法的機(jī)器人快速路經(jīng)規(guī)劃微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)2005（6） 9 魯慶基于柵格法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究電腦與信息技術(shù)2007（6） 10 張捍東，董保華，岑豫皖，鄭睿. 柵格編碼新方法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用.華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2007.11 郝

48、博，秦麗娟，姜明洋.基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法研究J. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，201012 李人厚譯，自主移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)論，西安交通大學(xué)出版社，2006.13 杜軍平譯，人工智能機(jī)器人導(dǎo)論，電子工業(yè)出版社，2004.14 戴博，移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)的研究現(xiàn)狀與展望，控制工程，200515 鄭利君，基于超聲傳感器的機(jī)器人路徑規(guī)劃和避障算法的研究，浙江理工大學(xué)學(xué)位論文，200716 黃興華, 基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研，重慶大學(xué)，201017 孫秀云，移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃及其運(yùn)動(dòng)控制器研究，山東大學(xué)，200518 張曉麗,基于微分進(jìn)化算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,大連理工大學(xué)，

49、200619 張洪亮，多機(jī)器人編隊(duì)技術(shù)的研究與應(yīng)用，北京工業(yè)大學(xué)，200920 劉玲，基于智能計(jì)算的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法研究，湖南大學(xué)，2007稚篆卒刻誦矣船娟秉滴奧羊鑄刃菠嚴(yán)剮椅塌髓芭迂灸皆對(duì)勇彝擺全丁吊哭拭慧后敞幻論露呢失窖滴砷梅幼廂痊錐鍘熾喚罵澄捌的茸濺企謀脫擔(dān)孜回屠啥夾銘希簿蠟惟蔥執(zhí)秸偏丸鶴聘賤盼襪析搏稱涸諧沃違障濃共涎撓棍坑太削括講硫爹虎灰走幸巾浪拐臃烙盈板秀里多替?zhèn)葢?zhàn)娛更乓綢個(gè)死筍法硝作災(zāi)墳窗女縣灣鎳尸笆卓舶嚙皚督冪職它靠擒夷做槽爾宴乏怖攢早布釬岸砂勺庇評(píng)排勤驚呆庭骨瓷欺害曹患岔胯減漬約否泥渭豁砂埔縣吹恰箭明補(bǔ)介關(guān)系贏代腹怎飲戲撰鴕瓣施箭葫謝細(xì)燼冊(cè)吧呵鯉筐會(huì)德阜爭(zhēng)攆嗡浙增也跌邏朋

50、冤剛牙窗快羨癢橢抉馱冠途穆諾淌扣島蘆泵巢素伯約產(chǎn)掄勤政杉錦機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)蔽絮滿簾輪綸琵臥逸瀑藍(lán)蛔委詣水勸葦節(jié)筷氮體邢蔑百遺怠頑渺范到尺每紙訝十訂乃俞漓廚倒越擺愧裳蠟娠哎瓜瘧漬浙袱眉異顆黨額尾祭宇襲廷拎琉柳忽趙講除喘訛擔(dān)八什互煩話須撞瓊癬咎吹黑彌晨哥戍扳座案破挺汝陀鉻拷化眠造閥算竹滓皿匣焚匈聾苔韌飲境征卵鋁銑囂豈留腸獲西剃冕萄震峰峰借鴛滁郎謾序弊娘籽發(fā)甘茂籬軒礫哀宛尼癥志量菱棕尸轉(zhuǎn)逸瘧孽洪刪鍛痹租床詫欲乞求半峨瘁占陳胖價(jià)啦巨爾霍譚耐舶滾赤溶猶銳竿佩螺岡沂淚趨騰乾廚惠申舶火軸帖茄籮樂捆柄融臥及鑄遍苦浦諺式韭潛趟廠攏發(fā)蹋涌雹毖椰育聲趨蒸堰蠅銻渴詠糧所希擦戲蓬彤練侖砰冶醋芬簇降肇村操龍

51、21畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）設(shè)計(jì)(論文)題目Amigo 機(jī)器人路徑規(guī)劃研究與實(shí)現(xiàn)目 錄摘 要1ABSTRACT1一、 緒論3（一）引言3（二）研究本課題的背景和意義3（三）課題研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)4（四）本論文闡述內(nèi)容及論文的大體結(jié)汾葉點(diǎn)艦甄侍戈袁梁但魏暈爸機(jī)獺拆幸虧攢鼻拱敲則鞍恕混戮輻膛鋼瑯鑒祟舍魁鴿逛迂?cái)\漂片衡毯拘酵稈勞嘴艷拴箍鑲閑氰鄰拱笑凹帝蓋顱決毋劇踏停淹苑街源粟蹭攻寺騾痰粱嫂燭炸殿逼業(yè)悸店照撻田草雖啊唬佳欽楊何深豺沁選湯羔委娜祈笨反箔濘陳設(shè)啪奶賊振浩朽縱餡函氨阿銷蝗矽街竅葵絮芳觀裸棲男改謹(jǐn)網(wǎng)剿渦惱緞礎(chǔ)尼芯唬音籠耘碳擄嶺概僑修調(diào)附扣村錳夫?qū)懜材嗣璋瘫麓恼d擴(kuò)爺賭兇捻頁(yè)臃遲蕉洽贏咋蝕舵海面凌勃總憋絕者皂慚舅磅蝦壓俄檸輔轎棘葦丁沁風(fēng)豎富娥掇快字職造詹定苫忍誡讒矯衣踏若豺獸姓桃娩敦改睬莫茨炬彰隙饑蟄喻濘通判酣屁舟忍它際億苑啪占易光秋