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复杂动态空间内多移动机器人协同路径规划研究

发布时间:2024-04-24 19:04
  对多移动机器人的自主导航研究长期以来都是当今国内外学者研究的重点,是机器人智能控制的重要环节之一。为了提高多移动机器人在复杂动态空间内的导航能力,本文从对差速驱动轮式移动机器人和全向轮移动机器人路径规划技术的充分调研入手,展开了对其路径规划技术的研究。首先,对差速驱动轮式及全方位移动机器人进行运动学建模。根据移动机器人的运动学模型,动力学特性以及路径规划任务的需求,建立了差速驱动轮式移动机器人姿态变换的控制模型及全方位移动机器人达点运动的控制模型。其次,引入时间代价以此来满足多移动机器人全局路径规划的需求。采用时间代价最优A*(time-optimal-A*,后文简称TO-A*)算法为差速驱动轮式移动机器人构建了满足其运动学约束的全局规划路径。再在满足全方位移动机器人动力学约束的基础上,将TO-A*算法改进并应用在移动机器人的全局路径规划中。之后,提出了基于TO-A*算法的协同规划方法,可满足多移动机器人在动态环境下的逼碰需求。将动态障碍物在环境中的运动情况整合到算法之中,提出了基于TO-A*算法到两种协同规划方法,即改变速率法(velocity rate changin g)和改变路...

【文章页数】:60 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图2.1差速驱动轮式移动机器人近似自行车运动学模型

图2.1差速驱动轮式移动机器人近似自行车运动学模型

高能量利用率、低制造成本等,发展较为成熟可靠且应用较广泛。(1)差速驱动轮式移动机器人的运动学建模图2.1所示的双轮自行车模型即为差速驱动轮式移动机器人的近似模型。图中深色坐标系为世界坐标系xOy,差速驱动轮式移动机器人的位姿可以用图中所示的浅色车体坐标系xvVyv来表示,其中....


图2.2差速驱动轮式移动机器人在极坐标形式下姿态转换Fig2.2Posetransformationofwheeledmobilerobotinpolarcoordinates然后对图2.2中的符号在极坐标系下进行转换可得

图2.2差速驱动轮式移动机器人在极坐标形式下姿态转换Fig2.2Posetransformationofwheeledmobilerobotinpolarcoordinates然后对图2.2中的符号在极坐标系下进行转换可得

图2.2差速驱动轮式移动机器人在极坐标形式下姿态转换Fig2.2Posetransformationofwheeledmobilerobotinpolarcoordinates然后对图2.2中的符号在极坐标系下进行转换可得....


图2.3连续切换轮自由度分解示意图

图2.3连续切换轮自由度分解示意图

运动的关键,实际应用中的全向轮样式各异,如球轮、正交轮、连续切换轮和连续切换轮等。实际应用中,较为常见的全向轮主要有麦克纳姆轮(如图2.3所示,以下简称连续切换轮)及连续切换轮两种,其主要区别在于轮毂与辊子两者轴线的空间投影构成角度不同,连续切换轮多为45度,而连续切换轮则一般保....


图2.4移动平台在全局坐标系中的位置

图2.4移动平台在全局坐标系中的位置

图2.3连续切换轮自由度分解示意图itiondiagramofthedegreeoffreedom轮移动平台运动学模型的方法主要相邻两连续切换轮间速度传递关系模型。矩阵变换方法则在移动平台各个坐标系进行矩阵变换来得出各间的运动关系可以此来描述,最终



本文编号:3963382

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