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基于改进型遗传算法的足球机器人路径规划研究

作　者: 薛冰冰
导　师: 白文峰
学　校: 长春工业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 改进遗传算法 足球机器人 自适应 路径规划
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


足球机器人系统作为多智能体系统,它很具代表性,而且非常典型,它工作的环境很复杂,既要满足实时动态的要求配合本方机器人协同作战,还要对抗敌方机器人,在人工智能技术上关于理论研究和模型测试方面都是一个很好的实验平台。而足球机器人的路径规划不仅能实现机器人小车有效地避障,还能使小车以最短的时间到达目的地,可见它作为一门研究课题是很重要的,也是很有挑战性的。现在有很多研究路径规划的方法,如栅格法、人工势场法、可视图法及一些人工智能方法等,其中智能算法有神经网络法、遗传算法等,它们各有其优缺点,但它们要想很好的实现路径规划还不是很完善,还需要在一定程度上进一步对其改进。本文中机器人足球系统的实验平台为MiroSot3:3,研究足球机器人路径规划的方法时是在基本遗传算法的基础上对其改进,然后深入探讨,探索出一种可行的足球机器人路径规划方法,在实际应用中证明其有效性。首先,介绍了足球机器人的发展历史,足球机器人及其路径规划的研究意义,路径规划的典型方法及国内外研究现状。其次,对足球机器人系统进行简单的介绍,对足球机器人系统各个子系统分别作简要说明,并对足球机器人系统建立环境模型,包括球场模型和机器人小车模型。然后,详细介绍了遗传算法,包括基本理论和主要组成部分及其实现的基本步骤,把遗传算法应用到足球机器人路径规划中。由于传统的遗传算法在求解过程中容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,所以在遗传算法的基础上对其进行改进,将自适应算法和遗传算法相结合从而组成自适应遗传算法,针对现有的几种自适应遗传算法,由于所设计的操作算子对适应度值比较大的个体进化不利,所以在它们的基础上又进行了改进,改进后可以避免GA求解过程陷入局部最优,增强全局寻优能力,提高收敛速度。最后把改进后的自适应遗传算法应用于足球机器人路径规划中,先用Matlab工具进行一下实验仿真,看看它的实验曲线是否符合要求,之后利用计算机上的足球机器人仿真平台进行仿真比赛,利用它可以对比赛场地和机器人的形状很逼真地模仿,看到很清晰的比赛画面,验证本文使用的路径规划方法的有效性,最后在实际比赛中得以应用。

全文目录


摘要  2-3
Abstract  3-7
第一章 绪论  7-14
  1.1 引言  7
  1.2 选题背景与研究意义  7-11
    1.2.1 足球机器人发展历史  7-8
    1.2.2 机器人足球研究意义所在  8-10
    1.2.3 机器人足球路径规划研究意义所在  10-11
  1.3 目前路径规划方法简介  11-12
  1.4 本文大体结构安排  12-13
  1.5 本章小结  13-14
第二章 足球机器人系统及建模  14-24
  2.1 足球机器人系统简介  14-16
  2.2 足球机器人系统体系结构  16-20
    2.2.1 小车子系统  16-17
    2.2.2 视觉子系统  17-18
    2.2.3 通讯子系统  18
    2.2.4 决策子系统  18-20
  2.3 足球机器人系统环境建模  20-23
    2.3.1 球场模型  20-21
    2.3.2 机器人小车模型  21-23
    2.3.3 足球机器人避碰特点  23
  2.4 本章小结  23-24
第三章 基于遗传算法的足球机器人路径规划  24-36
  3.1 遗传算法  24-30
    3.1.1 遗传算法简介  24
    3.1.2 遗传算法的基本理论  24-25
    3.1.3 遗传算法的组成  25-30
  3.2 遗传算法的基本步骤  30-31
  3.3 基于遗传算法的足球机器人路径规划  31-34
    3.3.1 基于行为的足球机器人路径规划  31-32
    3.3.2 问题描述  32-33
    3.3.3 基于遗传算法的路径规划设计  33-34
  3.4 本章小结  34-36
第四章 基于改进型遗传算法的足球机器人路径规划  36-47
  4.1 分析未收敛情况  36-37
  4.2 自适应遗传算法参数设计  37-40
    4.2.1 种群  37
    4.2.2 编码  37-38
    4.2.3 遗传算子  38-40
  4.3 改进自适应遗传算法  40-44
    4.3.1 现有的自适应遗传算法  40-42
    4.3.2 改进自适应遗传算法  42-44
  4.4 改进自适应遗传算法的足球机器人路径规划  44-46
  4.5 本章小结  46-47
第五章 路径规划仿真实验  47-54
  5.1 Matlab实验仿真  47-49
  5.2 足球机器人仿真  49-52
    5.2.1 足球机器人仿真平台的简介  49-50
    5.2.2 仿真实验  50-52
  5.3 基于改进后遗传算法的路径规划的系统实现  52-53
  5.4 本章小结  53-54
第六章 总结和展望  54-56
  6.1 研究成果  54
  6.2 进一步研究和展望  54-56
致谢  56-57
参考文献  57-60
作者简介  60
攻读硕士学位期间发表的学术论文  60-61

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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