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室内清洁机器人自主返回充电路径规划算法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 17:44:13
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室内清洁机器人自主返回充电路径规划算法研究【摘要】:随着机器人技术的发展,机器人被广泛应用于多个领域,其中,服务型机器人的实现和应用越来越引起人们的重视,它不仅具有广泛的市场前景,

【摘要】: 随着机器人技术的发展,机器人被广泛应用于多个领域,其中,服务型机器人的实现和应用越来越引起人们的重视,它不仅具有广泛的市场前景,而且具有很高的研究价值。通常情况下,室内服务机器人以充电电池为能源,代替人长期工作在无人监控的条件下,由于电池容量是有限的,因此能够自主返回充电座充电对服务机器人非常重要,是其确保长期自主工作的一个重要因素。当机器人处于电池电量低的情况下,返回所需时间与返回距离都是考查其返回效率的重要因素。 目前实际应用中的服务机器人大多设计成充电座与机器人本体分离的结构,其中清洁机器人是服务机器人中具有代表性的一类,论文就针对清洁机器人在电量耗尽之前需要成功返回充电座的问题,提出了以返回固定充电座为目标的自主返回路径规划策略。论文首先介绍了室内移动服务机器人的国内外研究现状及其自动返回充电技术的发展,在此基础上,分析了当前室内移动服务机器人在自动返回充电技术上存在的问题,并将返回充电座的路径规划算法定义为以实现返回功能为目的路径规划,完成机器人在较远距离时返回固定充电座充电的功能。 其次,论文通过室内清洁机器人为研究对象,进行以返回固定充电座为目标的自主返回路径规划策略。其思想主要是在机器人对室内环境进行了完全(部分)遍历时,利用清洁机器人自身携带的传感器采样实际环境位置信息,将其描述为适合路径搜索的栅格信息,建立局部环境栅格模型,并利用启发式A*算法在已记录的栅格模型中搜索一条较短的返回路径。论文完成了包括基于采样的栅格环境模型的建立,启发式A*算法的路径搜索策略,以及在模拟室内环境下进行的本文所提算法的仿真。另外,论文就本文所提的返回算法与现有两种常见返回算法进行了比较,进一步说明本文所提算法的在应用与返回路径规划上的优越性。最后在论文所提的返回算法的基础上,针对电量的管理,又提出了一种返回电量估算的方法。 【关键词】:清洁机器人 路径规划 栅格模型 A~*算法 返回充电
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP242
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 1 绪论8-22
  • 1.1 国内外室内移动服务机器人发展现状9-13
  • 1.1.1 国外室内移动服务机器人进展9-10
  • 1.1.2 国内室内移动服务机器人进展10-11
  • 1.1.3 室内移动服务机器人自主返回充电技术进展11-13
  • 1.2 移动机器人路径规划概述13-19
  • 1.2.1 移动机器人路径规划分类13-14
  • 1.2.2 移动机器人路径规划的特点14-15
  • 1.2.3 移动服务机器人路径规划特点15-16
  • 1.2.4 现有的返回路径规划算法16-19
  • 1.3 问题来源及课题研究意义19-21
  • 1.3.1 问题的提出19-20
  • 1.3.2 研究目的20-21
  • 1.4 主要研究内容21-22
  • 2 清洁机器人在室内环境中的定位22-33
  • 2.1 清洁机器人的运动学分析22-25
  • 2.1.1 室内清洁机器人的特点22-23
  • 2.1.2 室内清洁机器人的运动学建模23-25
  • 2.2 机器人的定位25-32
  • 2.2.1 机器人常用定位的方法25-27
  • 2.2.2 航位推测法定位27-32
  • 2.3 本章小结32-33
  • 3 室内环境的建模33-43
  • 3.1 室内环境特点33-35
  • 3.2 环境模型的主要表示方法35-36
  • 3.2.1 拓扑图35
  • 3.2.2 特征图35-36
  • 3.2.3 直接表征法36
  • 3.2.4 栅格法36
  • 3.3 基于采样的室内环境栅格模型建模36-42
  • 3.3.1 栅格的定义37-38
  • 3.3.2 基于采样的环境栅格模型的建立38-40
  • 3.3.3 栅格信息优化40-42
  • 3.4 本章小结42-43
  • 4 返回路径的搜索43-57
  • 4.1 常见的智能搜索算法43-46
  • 4.1.1 启发式搜索算法43-44
  • 4.1.2 神经网络方法44
  • 4.1.3 人工蚁群法44-45
  • 4.1.4 遗传算法45-46
  • 4.2 基于A~*算法的路径搜索46-50
  • 4.2.1 A~*算法的定义与特点46
  • 4.2.2 估价函数的选取46-47
  • 4.2.3 搜索的改进47-48
  • 4.2.4 A~*算法流程48-50
  • 4.3 算法仿真50-52
  • 4.4 返回电量估算52-53
  • 4.5 论文所提返回路径与现有返回路径的比较53-56
  • 4.6 本章小结56-57
  • 5 结论57-59
  • 致谢59-60
  • 参考文献60-63
  • 附 录63
  • 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录63


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