【摘 要】
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移动机器人是国家的一项科技基础研究,路径规划在移动机器人研究中具有较高的实用价值和发展前景,已成为各行业关注的热点。由于路径规划应用环境更加复杂化,各行业对路径规划性能要求变高,路径规划算法的优化研究已提上日程。因此,本文针对路径规划问题,对移动机器人路径规划算法优化展开了研究。首先对路径规划算法进行研究,明确算法优化方向。通过研究路径规划算法的基础理论和发展现状,认识到各类算法的局限性,奠定了算
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移动机器人是国家的一项科技基础研究,路径规划在移动机器人研究中具有较高的实用价值和发展前景,已成为各行业关注的热点。由于路径规划应用环境更加复杂化,各行业对路径规划性能要求变高,路径规划算法的优化研究已提上日程。因此,本文针对路径规划问题,对移动机器人路径规划算法优化展开了研究。首先对路径规划算法进行研究,明确算法优化方向。通过研究路径规划算法的基础理论和发展现状,认识到各类算法的局限性,奠定了算法优化的基础,明确了算法优化的主要方向。其次对移动机器人局部路径规划进研究,提出机器学习算法优化策略。针对动态环境下移动机器人实时避障性能差的问题,采用机器学习算法建立实时避障决策模型,提高实时避障预测的精确性。仿真结果验证了机器学习算法局部避障预测性能的有效性。然后对移动机器人全局路径规划进行研究,提出改进的平滑-快速扩展随机树（Smooth-Rapidly exploring Random Tree,S-RRT）算法。针对静态环境下移动机器人路径较长问题,采用改进的S-RRT算法对全局路径进行优化,提高路径平滑度,缩短路径长度。仿真结果验证了改进的S-RRT算法的灵活性与可行性。最后对移动机器人全局及局部路径规划进行研究,提出遗传-蚁群混合优化算法。针对复杂环境下路径规划问题,采用改进遗传算法和改进蚁群算法混合,既可获取全局最优路径,也可实时躲避动态障碍物。仿真结果验证了遗传-蚁群混合优化算法的实用性与可靠性。
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