论文：基于神经网络的移动机器人的路径规划研究.pdfVIP

基于神经网络的移动机器人的路径规划研究 1 2 1 刘国栋 呂福生 谢宏斌 1．江南大学通信与控制工程学院 江苏无锡 214036 2 ．总装备部科研一所 江苏无锡 214000 摘 要：动态环境中，移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题。本文提出一种基于神经网络的 移动机器人的路径规划方法。该方法采用了一种离散化的方法逼近能量的负梯度方向，从而确定路径点集 的运动趋向。该方法充分挖掘可应用神经网络方法解决移动机器人动态路径规划的潜力。通过计算机仿真 表明该控制方法具有良好的动态路径规划能力。 关键词：机器人 神经网络 路径规划 THE METHOD OF MOBILE ROBOT’S PATH PLANNING BASED ON NEURAL NETWORK LIU Guo-dong LÜ Fu-sheng XIE Hong-bin (College of information engineering,Southern Yangze university,Jiangsu wuxi ,214036) Abstract:In the dynamic environment ,mobile robot’s dynamic path planning lesson is difficult to solve.The paper proposed a method of path planning based on nerural network..A discrete method is adopted to approximate the minus gradient direction in order to determine the motion tendency of the point set. The method fully tap the latent power of making use of genetic arithmetic to solve dynamic path planning problem of mobile robot. By the computer simulation experiment ,the method is proved to have good path planning ability. Key words : Robot , neural network, path planning 1，引言 在移动机器人的控制中，路径规划是其中的关键问题之一。移动机器人路径规划的主 要任务是在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到达目标状态 的无碰撞路径。国内外在移动机器人动态路径规划方面已经做了大量的研究工作[1-5] 。已有 文献利用神经网络来描述环境约束并计算碰撞能量函数，将迭代路径点集的碰撞能量函数和 距离函数的和作为优化目标函数，通过求优化目标函数的极值，确定点集的运动方程，最终 使迭代路径点集趋向于最优规划路径。本文借鉴其环境描述方法，但不直接求取能量函数的 极值，而采用了一种离散化的方法逼近能量的负梯度方向，从而确定点集运动趋向，完成路 径规划的任务。最后利用计算机仿真分析了该算法的性能和效率。 2，中间目标点 为了使规划出的路径最短，在选取初始种群时，我们选择的点都分布在起点和终点连 线的周围两侧。为了减小运算的误差，我们选取起点和终点连线上的一组点作为每个控制周 期运算时的规划子目标。这些点把起点和终点的连线若干等分。我们把这些点称之为中间目 标点。每一个控制周期时，都选择与机器人当前位置距离最小的点作为当前时刻的规划子目 标点。这样规划出的路径都是围绕起点和终点连线的，这样可以保证规划出的路径最短。 3 ，无碰撞路径的表示[6] 我们用碰撞罚函数来描述机器人与障碍物碰撞的能量。碰撞罚函数是通过路径点对各 个障碍物的神经网络表示得到的。障碍物假设为二维多边形，图(1)表示了一个点到一个障 碍物的罚函数的神经网络。底层的两个结点分别表示给定路径点的坐标，中间层的每个结点 相应于障