基于免疫遺傳的機器人路徑規(guī)劃【開題報告】

1、1畢業(yè)設(shè)計開題報告畢業(yè)設(shè)計開題報告電氣工程與自動化電氣工程與自動化基于免疫遺傳的機器人路徑規(guī)劃基于免疫遺傳的機器人路徑規(guī)劃一、選題的背景與意義機器人是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多功能于一體的的綜合復(fù)雜系統(tǒng)。它集中了計算機工程、機械工程、人工智能、控制論以及仿生學(xué)等多學(xué)科的科研成果，代表著機電一體化的最高成就，同樣也是20世紀自動控制最具有說服力的成就，是當代最高意義上的自動化。自從1959年，機器人之父約瑟夫?恩格

2、爾伯格推出第一款機器人以來，出現(xiàn)了各種各樣的機器人，機器人性能也不斷的在完善，它們在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、航天以及空間探測等許多領(lǐng)域發(fā)揮著非常重要的作用。先進機器人技術(shù)的發(fā)展代表著一個國家的綜合科技實力和水平，目前許多發(fā)達國家，甚至一些發(fā)展中國家都已將機器人技術(shù)列為二十一世紀高新技術(shù)發(fā)展計劃。移動機器人是一種具有自規(guī)劃、自組織和自適應(yīng)能力并能夠在復(fù)雜環(huán)境下正常完成所要求工作的機器人。導(dǎo)航技術(shù)是反映移動式機器人自主能力的關(guān)鍵問題之一，也是其實現(xiàn)真正

3、智能化和完全自主移動的關(guān)鍵技術(shù)。實質(zhì)上我們可將導(dǎo)航問題描述為這樣三個問題：“我現(xiàn)在在哪里”、“我要去哪里”以及“應(yīng)該用什么方法去我想去的地方”。而這三個問題可由兩級規(guī)劃完成，即局部規(guī)劃和全局規(guī)劃。其中第一個和第三個問題，即機器人目標制導(dǎo)和路徑跟蹤問題，可由局部規(guī)劃解決。第二個問題，即將全局大任務(wù)分解成局部子任務(wù)，通過不斷完成這些子任務(wù)最終達到全局目標的問題，可由全局規(guī)劃完成。全局規(guī)劃一般是建立在已知環(huán)境信息的基礎(chǔ)上，適應(yīng)范圍相當有限；局

4、部規(guī)劃能適應(yīng)于不確定環(huán)境的情況，但其對規(guī)劃系統(tǒng)的品質(zhì)要求較高并且具有有時反應(yīng)不及時的缺點。通過上述描述可知，機器人路徑規(guī)劃是機器人導(dǎo)航技術(shù)中不可或缺的重要組成部分，它要求機器人根據(jù)給予的指令及周圍環(huán)境信息在滿足某個或某些性能指標（如距離、時間、能量、工作代價等）條件下，自主選定一條從起始點到達任務(wù)目標點的無碰障最優(yōu)或次路徑。它是移動機器人完成任務(wù)的安全保障。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法在解決機器人路徑規(guī)劃問題時缺乏自適應(yīng)性和魯棒性，計算量大且復(fù)雜

5、，很難得到最優(yōu)路徑。遺傳算法由于其并行隨機搜索的特點，在解決路徑規(guī)劃問題時有獨特的優(yōu)勢，取得了一定的成果。但其仍存在缺乏指導(dǎo)性，易產(chǎn)生無效路徑，收斂速度慢，易早熟等問題，無法有效保證路徑規(guī)劃的計算效率。為了進一步提高遺傳算法在路徑規(guī)劃中的搜索精度和收斂速度，應(yīng)用基于免疫遺傳算法的路徑3(2)用尺寸相同的柵格對工作環(huán)境進行劃分。若柵格包含有障礙物，則稱為障礙柵格，并用數(shù)字“1”標示；否則，稱之為自由柵格，并用數(shù)字“0”標示；(3)由于環(huán)境

6、是靜態(tài)的，所以機器人在運動過程中障礙物的大小和位置都是不變的。在大多數(shù)文獻中，對柵格進行標識時要么使用直角坐標法，要么使用序號法。而此處，將會使用兩者結(jié)合一起來標識。因為相比坐標法，序號法占有的內(nèi)存很少，便于在遺傳操作中使用。另一方面，直角坐標法在描述柵格之間的相對位置，計算路徑長度及檢驗路徑可行性方面有著巨大的優(yōu)勢。下面給出直接坐標法和序號法轉(zhuǎn)換關(guān)系：（1）12%XNnYNn??上式中，和分別表示指定柵格的橫坐標和縱坐標，表示該柵格的