基于CBR的移動機器人路徑規(guī)劃方法研究.pdf

1、移動機器人是機器人研究領(lǐng)域的重要方面,如何在未知的非結(jié)構(gòu)化環(huán)境里,尋找到一條從起始點到目標點的安全無碰撞的有效路徑,屬于移動機器人路徑規(guī)劃方面的一個重要問題。通過對以往路徑規(guī)劃算法的研究和分析,可以發(fā)現(xiàn),靜態(tài)環(huán)境下的移動機器人全局路徑規(guī)劃技術(shù)目前已比較成熟,但現(xiàn)實情況下,移動機器人更多應(yīng)用于動態(tài)環(huán)境下的自主導(dǎo)航,所以進一步研究動態(tài)環(huán)境下的路徑規(guī)劃更為重要。由于機器人對周圍環(huán)境的未知和不確定,自主導(dǎo)航實現(xiàn)過程中仍然存在很多問題。
　

2、　移動機器人未知環(huán)境下自主導(dǎo)航的關(guān)鍵問題即對周圍環(huán)境信息掌握不足。假如機器人能夠模擬人的思維,利用以往的經(jīng)驗或經(jīng)歷對當前局部環(huán)境做出推理判斷,尋找出相似場景,并引用以往的解決方案來實現(xiàn)機器人自主避障,無論從時間還是距離上性能都會得到大大提升。
　　本文首先對國內(nèi)外學(xué)者研究的路徑規(guī)劃方法進行了總結(jié),并在此基礎(chǔ)上,提出一種新的路徑規(guī)劃方法——基于CBR經(jīng)驗混合的改進勢場法,即利用過去的實際經(jīng)驗,從案例庫中檢索出與當前問題相類似的已解問

3、題,并對解決方案進行修正學(xué)習,復(fù)用于當前環(huán)境,獲得最佳路徑,沒有相似案例的情況下,則調(diào)用改進的勢場法進行解決。CBR屬于一種增量型、可持續(xù)的學(xué)習方法,不斷地存儲更新案例庫,能夠適用于不同場景下的不同問題。仿真結(jié)果表明,該算法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)快速安全避障,同時提高了移動機器人在距離和時間上的性能。
　　為了進一步驗證算法的可行性,我們采用了開源機器人操作系統(tǒng)ROS(Robot Operating System)作為軟件平臺,全向輪移動機