基于模擬退火—量子遺傳算法的機器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、路徑規(guī)劃技術是移動機器人研究領域中的一項重要問題。移動機器人路徑規(guī)劃是指在分布若干障礙的環(huán)境中，按照某一個或多個評價準則（如規(guī)劃總路徑最短，規(guī)劃總時間最少，能量消耗最少等等），尋找從起始點到終點的一條滿足條件的最優(yōu)路徑，且使機器人在運行過程中能夠安全的避開障礙物。傳統(tǒng)方法主要有基于圖論的方法:如可視圖法、自由空間法、柵格法、Voronoi圖法以及人工勢場方法等。最近發(fā)展應用較快的智能規(guī)劃方法主要運用神經網絡、模糊邏輯、遺傳算法、蟻群算法

2、等理論。結合多種理論各自特點進行路徑規(guī)劃是今后研究的一個主要方向。
　　 本論文根據(jù)目前路徑規(guī)劃技術的發(fā)展趨勢，提出將量子遺傳算法作為核心算法，利用其編碼染色體占用空間小、算法收斂速度快、旋轉更新尋優(yōu)強等特點，結合模擬退火算法中的Metropolis準則以一定的概率接受惡化解，從而保證了算法在快速收斂的同時能夠全局尋優(yōu)，避免“早熟”。接著對移動機器人路徑規(guī)劃環(huán)境進行了數(shù)學建模，給出了適應度函數(shù)和模擬退火-量子遺傳路徑規(guī)劃算法流程

3、，并且用matlab仿真驗證了算法的可行性和有效性。
　　 然后，開發(fā)設計了一款小型移動機器人，建立了移動機器人的運動學模型作為運動控制的基礎;對機器人進行力學分析從而改進結構參數(shù);設計虛擬原型的零部件和裝配過程;開發(fā)了基于微處理器的機器人控制系統(tǒng)和基于無線傳感器網絡的信息傳輸系統(tǒng);開發(fā)了上位機軟件對程序進行模塊化封裝，簡化了編程。
　　 最后，搭建了迷宮路徑規(guī)劃實驗平臺，設計實驗分別比較了單機器人路徑規(guī)劃傳統(tǒng)算法（Dj