仿人机器人监控系统数据通信自主定位路径规划蚁群算法人机交互硕士论文

仿人机器人的智能控制与路径规划技术研究智能控制与路径规划是仿人机器人研究中关键的技术之一。

本文将探讨如何实现仿人机器人的智能控制与路径规划，并分析其应用前景。

随着科技的发展，仿人机器人在现实生活和工业领域中被广泛应用。

智能控制与路径规划是确保仿人机器人能够高效地完成任务的关键技术。

首先，智能控制是实现仿人机器人动作的基础。

传感器、执行器和控制算法是智能控制的关键组成部分。

传感器用于获取环境信息，执行器用于执行指令，而控制算法则根据传感器的反馈信号进行决策和控制。

传感器的种类包括视觉传感器、声音传感器、力传感器等，它们可以帮助机器人感知周围的环境和物体。

执行器负责机器人的运动，如关节驱动器和轮式底盘。

在智能控制中，控制算法的设计很重要，可以采用传统的PID控制算法，也可以采用更高级的自适应控制算法，如模糊控制、神经网络控制等。

其次，路径规划是使仿人机器人能够从起始位置到目标位置的过程中选择最佳路径的技术。

路径规划需要考虑到环境的约束条件、机器人的动态限制以及任务的优化目标。

常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。

这些算法可以根据不同的情况选择最合适的路径，使机器人能够高效地完成任务。

此外，路径规划还可以考虑到动态环境中的避障问题，以确保机器人能够安全地穿越复杂的环境。

对于复杂的环境地形，例如户外环境，路径规划算法需要考虑到地形的信息，避免机器人陷入困境。

智能控制与路径规划技术在各个领域中有着广泛的应用。

在生活领域，仿人机器人被用于辅助老人日常生活，帮助他们从床上转移到轮椅上，或者做一些简单的家务。

在工业领域，仿人机器人可以在生产线上执行重复性的任务，如装配、焊接等，提高生产效率和质量。

在医疗领域，仿人机器人被用于手术辅助、康复训练等，增加手术的精确性和减少对人体的侵入性。

在军事领域，仿人机器人可以用于救援任务、无人侦查等，减少士兵在危险环境下的风险。

然而，智能控制与路径规划技术仍面临一些挑战。

《仿人机器人NAO的路径规划研究》篇一一、引言近年来，随着科技的发展和社会的进步，仿人机器人的应用日益广泛，尤其在智能化和自主性方面取得了很多重要突破。

在众多领域中，机器人技术已经被用于自动化执行、救援工作、生活助手、服务业等多个领域。

而在这一领域的关键技术之一就是路径规划。

本文以NAO仿人机器人为研究对象，探讨其路径规划的原理、方法和应用。

二、NAO仿人机器人概述NAO是一款由Aldebaran Robotics公司开发的仿人机器人，具有高度自主性和互动性。

其设计灵感来源于人类，能够完成复杂的动作和任务。

NAO拥有多个传感器和执行器，可以感知环境并做出相应的反应。

其独特的外观和强大的功能使其在科研、教育、娱乐等多个领域得到广泛应用。

三、路径规划原理及方法路径规划是机器人自主导航和运动控制的核心技术之一。

在NAO仿人机器人的路径规划中，主要涉及到以下几个方面的原理和方法：1. 环境感知：NAO通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境的信息，包括障碍物的位置、大小、形状等。

这些信息是路径规划的基础。

2. 路径规划算法：根据环境感知信息，采用合适的路径规划算法来计算从起点到终点的最优路径。

常用的算法包括基于图论的算法、基于采样的算法等。

3. 运动控制：根据计算出的最优路径，通过运动控制算法来控制NAO的运动，使其按照预定的轨迹行驶。

四、NAO仿人机器人的路径规划方法针对NAO仿人机器人的特点，可以采用以下几种路径规划方法：1. 基于全局路径规划：根据环境地图信息，采用全局路径规划算法计算从起点到终点的最优路径。

这种方法适用于已知环境的情况。

2. 基于局部路径规划：当NAO在未知或动态变化的环境中行驶时，可以采用基于局部路径规划的方法。

这种方法通过实时感知环境信息，根据当前位置和目标位置计算局部最优路径。

3. 融合全局和局部的混合路径规划：结合全局和局部路径规划的优点，根据实际情况选择合适的方法进行路径规划。

基于蚁群算法的机器人路径规划摘要当前机器人朝着智能化的方向发展着，已经能够解决一些人类自身难以完成的任务。

机器人的研究方向分为好多个分支，其中机器人路径规划就是热点问题之一。

主要用于解决机器人在复杂环境下做出路径选择，完成相应任务的问题。

典型的路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中，按照一定的评价标准（行走路线最短、所用时间最少等）为机器人寻找一条从起点到终点的运动路径，让机器人在运动过程中能安全、无碰撞地通过所有的障碍物。

基于蚁群算法的机器人路径规划的研究，利用仿真学的基本思想，根据生物蚂蚁协作和觅食的原理，建立人工蚁群系统。

本文介绍了使用基本蚁群算法和改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用，以栅格法作为路径规划的环境模型建立方法。

其中改进蚁群算法依据最大最小蚂蚁系统原理和信息素奖励思想，还增加了其它启发信息来指导路径的搜索。

本文中介绍的基本蚁群算法应用蚁周模型对找到的路径进行信息素的更新，而在改进蚁群算法中，则综合使用了局部信息素更新原则和全局信息素更新原则。

另外在本文中介绍的改进蚁群算法使用了回退策略和落入陷阱时的信息素惩罚机制，帮助处理了蚂蚁在寻找路径过程中，落入陷阱后的问题。

不过改进后的蚁群算法的及时寻找到最优解的特性仍然有待于进一步的提高。

关键词：路径规划，蚁群算法，改进Path Planning for Robot Based on Ant ColonyAlgorithmAbstractNow robots are developing in the direction of intelligent, they have been able to solve some hard task as human beings do. Robot research has divide into the direction of large number of branches, where the robot path planning is one of hot issues. it is mainly used to solve the robot path in a complex environment to make choices, to complete the task. A typical path planning problem is that there are obstacles in the work environment, according to certain evaluation criteria (the shortest walking route, the minimum time spent, etc.) to find a robot's movement from origin to destination path, let the robot in motion of safe, collision-free through all the obstacles.Robot path planning research based on ant colony algorithm, is according to the simulation research, use the biological ant principles of feeding and cooperation and the establishment of artificial ant colony system. This article describes the use of basic ant colony algorithm and improved ant colony algorithm in robot path planning applications with using the grid method to establish the environment model of path planning. Improved ant colony algorithm is based on the maximum and minimum ant system theory and pheromone reward ideas. It has added other enlightening information to guide the path research. The basic ant colony algorithm described in this article uses the ant-cycle model to update the pheromone for the found path, in the improved ant colony algorithm, uses both the local pheromone updating principles and global pheromone updating the principles. Improved ant colony algorithm in this paper uses the fallback strategy, and the pheromone punishment mechanism when falling into trap to help deal with the ants in the process of finding a path falling into the trap. But the improved ant colony algorithm to find the optimal solution remains to be further improved in the optimal properties.Keywords: path planning, ant colony algorithm, improvedII目录第1章引言 (1)1.1问题的提出 (1)1.1.1研究的背景 (1)1.1.2研究的意义 (2)1.2本文研究路线 (3)1.2.1主要工作内容 (3)1.2.2目标 (3)1.3论文的主要内容 (3)第2章蚁群算法与机器人路径规划研究概述 (5)2.1蚁群算法和机器人路径规划的发展历史，现状，前景 (5)2.1.1蚁群算法的发展历史，现状，前景 (5)2.1.2移动机器人路径规划的发展历史，现状，前景 (6)2.2蚁群算法的特点 (7)2.2.1并行性 (7)2.2.2健壮性 (7)2.2.3 正反馈 (8)2.2.4局部收敛 (8)2.3基于蚁群算法的机器人路径规划实现的开发方式 (8)2.3.1开发语言的选择 (8)2.3.2开发工具的选择 (8)2.4蚁群算法介绍 (9)2.4.1 基本蚁群算法 (9)2.4.2 基本蚁群算法改进方案简介 (11)2.5机器人路径规划的环境模型建立 (11)2.5.1 栅格法 (11)2.6使用matlab仿真 (12)2.6.1 matlab仿真介绍 (12)2.7本章小结 (12)第3章基于蚁群算法的机器人路径规划分析与设计 (13)3.1基于蚁群算法的机器人路径规划需求设计 (13)3.2基于蚁群算法的机器人路径规划的要求 (13)3.3 主要的数据结构 (13)3.4基本蚁群算法实现机器人路径规划功能模块 (14)3.4.1程序入口模块 (14)3.4.2 算法运行的主体函数模块 (14)3.4.3 程序运行的清理模块 (15)3.4.4 下一步选择模块 (15)3.4.5 随机性选择模块 (16)3.4.6 路径处理和信息记录模块 (17)3.5 基本蚁群算法实现机器人路径规划整体逻辑设计 (17)3.5.1基本蚁群算法实现机器人路径规划整体结构图 (17)3.5.2基本蚁群算法实现机器人路径规划逻辑结构图 (19)3.6改进蚁群算法实现机器人路径规划功能模块 (20)3.6.1 程序运行环境处理修改部分 (20)3.6.2 下一步选择的修改部分 (20)3.6.3信息素更新和路径处理修改部分 (21)3.7 改进蚁群算法实现机器人路径规划整体逻辑设计 (22)3.7.1改进蚁群算法实现机器人路径规划整体结构图 (22)3.7.2改进蚁群算法实现机器人路径规划逻辑结构图 (23)3.8系统开发环境介绍 (24)3.8.1开发环境 (24)3.8.2调试环境 (24)3.8.3测试环境 (24)第4章基于蚁群算法的机器人路径规划的实现 (25)4.1基于基本蚁群算法的实现 (25)4.1.1算法运行的主体函数模块 (25)4.1.2 下一步选择模块 (26)4.2基于改进蚁群算法的实现 (27)4.2.1下一步选择模块 (28)4.2.2随机性选择模块 (29)4.3本章小结 (31)第5章基于蚁群算法实现机器人路径规划的仿真实验 (32)5.1运行环境 (32)5.2基于基本蚁群算法实现机器人路径规划仿真实验 (32)5.2.1 仿真步骤 (32)5.2.2 使用地图模型为5-1的仿真 (32)5.2.3 使用基本蚁群算法仿真结果 (33)IV5.2.4基于改进蚁群算法的仿真 (35)5.3 多次重复仿真实验记录 (36)5.4 本章小结 (37)第6章结论 (38)致谢 (39)参考文献 (40)基于蚁群算法的机器人路径规划第1章引言1.1问题的提出1.1.1研究的背景蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。

一种室内环境下仿人机器人路径规划方法随着机器人技术的不断发展，仿人机器人在各个领域的应用越来越广泛，其中包括室内环境下的路径规划。

在室内环境下，仿人机器人需要能够自主地规划最优路径，避开障碍物，实现自身的移动任务。

因此，设计一种有效的路径规划方法对于提高仿人机器人的移动效率和安全性至关重要。

在室内环境下，仿人机器人面临的挑战主要包括环境复杂性、障碍物密集和动态变化等问题。

因此，一种有效的路径规划方法需要考虑到这些因素，以保证机器人在不同环境下能够快速、安全地到达目的地。

首先，路径规划方法需要能够根据环境地图和机器人自身状态实时更新路径。

传统的路径规划方法通常是基于静态地图进行规划，无法应对环境变化带来的影响。

因此，一种有效的路径规划方法应该能够结合环境感知技术，实时更新环境地图，并根据最新的环境信息重新规划路径。

其次，路径规划方法需要考虑到障碍物避让和规避碰撞的问题。

在室内环境下，障碍物通常比较密集，机器人需要能够准确地识别障碍物，并通过规避或避让的方式避开障碍物，避免碰撞发生。

因此，路径规划方法需要集成障碍物检测和避让算法，以确保机器人在移动过程中可以安全规避障碍物。

另外，路径规划方法还需要考虑到效率和优化问题。

在实际应用中，机器人需要能够在最短的时间内到达目的地，同时尽量减少路径长度和行驶距离。

因此，一种好的路径规划方法应该能够结合启发式算法和最优化技术，找到目标地点的最短路径，并在路径规划过程中进行优化，以提高机器人的移动效率和节省能量消耗。

基于以上考虑，设计了一种室内环境下仿人机器人路径规划方法，具体步骤如下：1.环境感知：机器人通过搭载传感器，对周围环境进行感知，并实时更新环境地图。

通过对环境地图的分析，确定障碍物位置、通道大小和可行走区域等信息。

2.路径规划：基于最新的环境地图和机器人自身位置，通过启发式算法，寻找最短路径。

在寻找路径的过程中，考虑到障碍物避让和规避碰撞的问题，确保机器人可以安全到达目的地。

基于改进的蚁群算法的移动机器人路径规划发布时间：2022-06-07T01:14:17.472Z 来源：《科学与技术》2022年4期作者：尹健[导读] 目前，基于蚁群算法的三维规划已经成为移动机器人的一个重要领域。

尹健安徽芯纪元科技有限公司 230000；中国电子科技集团公司第三十八研究所 230088摘要：目前，基于蚁群算法的三维规划已经成为移动机器人的一个重要领域。

在三维路径规划中，传统的蚂蚁算法存在着收敛速度缓慢、易陷入盲区等问题。

在此基础上，提出了一种改进的蚁群算法，即通过构建网格方法的三维空间模型，然后通过构造新的激励函数，对信息单元的更新原则进行了改进，以防止算法陷入盲区，加速收敛。

最后，用三维模拟方法对算法进行了优化，结果显示，该方法能够获得最优的路径，其效果比传统的蚂蚁算法要好。

关键词：仿生优化；蚁群算法；栅格法；移动机器人；路径规划1 前言路由规划、导航、路由跟踪、运动控制等是机器人研究的重点。

目前，已有许多学者提出了网格法和人工势场法。

网格法是一种常用的全局规划方法，但是由于作业环境越来越复杂，需要更多的网格空间，使得搜索效率下降。

在机器人局部规划中，人工视场法是一种常用的方法，但是它有一个致命的缺点：局部很小，不能达到目的。

近年来，随着神经网络、遗传算法、模糊控制等智能算法的不断涌现，很多学者都把这种算法中的人工智能运用到路径规划中。

在复杂的环境中，如何高效地求解机器人的规划问题，一直是人们关注的焦点。

1992年，马可·多里戈在其博士论文中首次提出了一种蚂蚁类动物的计算方法。

由于机器人的路径规划类似于搜索，所以可以利用蚁群算法来规划机器人的路径。

采用蚂蚁算法实现了长时间、局部最优、死区搜索等路径规划。

为此，本论文对基于蚁群算法的机器人路线优化问题进行了深入的研究。

2概述蚁群算法是解决路径规划问题的一种新型演化方法。

但是蚂蚁算法很容易陷入局部优化和锁定问题，所以很多学者都进行了大量的改进，如动态搜索算子，从而有效地改善了求解的质量和收敛性；设定了信息单元的阈值，避免了信息单元的冗余和冗余，导致算法的收敛率降低；蚂蚁算法也可以嵌入其它的算法中，比如，把人工力场的力量和蚁群的信息要素结合起来，把信息的序列延伸到不可触及的范围，从而使机器人的搜索速度更快。

基于蚁群算法的机器人路径规划及其仿真系统研究的开题报告一、研究背景及意义：机器人在现代工业和生活中已经成为必不可少的设备，而机器人的路径规划技术是机器人领域中的一个核心问题。

随着未来智能机器人应用范围不断扩大和深入，对机器人路径规划技术也提出了更高的需求。

传统的路径规划方法往往存在规划时间长、计算量大、易受环境影响等问题。

而蚁群算法作为一种能够高效地求解复杂问题的启发式算法已经在许多领域中得到了广泛的应用。

因此，基于蚁群算法的机器人路径规划方法将成为研究的重点之一，具有重要的理论和实际价值。

二、研究内容：1.研究机器人路径规划的基本原理及现状2.介绍蚁群算法的基本概念、思想及其应用3.设计基于蚁群算法的机器人路径规划模型和算法4.开发基于模型和算法的路径规划实验仿真系统5.对算法和系统进行性能测试和评估，并与传统的路径规划方法进行比较分析6.改进算法，提高路径规划的性能和精度三、研究方法：1.文献调研法：通过对机器人路径规划及蚁群算法的文献资料进行查阅和整理，了解相关领域研究的进展和现状，找出问题所在，为进一步研究提供基础。

2.数学建模法：利用数学方法对机器人路径规划问题进行分析和建模，构建基于蚁群算法的路径规划模型，根据具体需求进行改进和优化。

3.计算机仿真法：借助计算机技术，实现路径规划算法和模型的实现和仿真，进行结果的分析和评估，为算法和系统的优化提供依据。

四、研究预期结果：基于蚁群算法的机器人路径规划方法是一项全新的实验性研究，预期达到以下目标：1.设计一种高效的机器人路径规划算法，并实现该算法的仿真系统。

2.比较分析该算法与传统的路径规划方法在时间、精度、稳定性等方面的优劣。

3.在实际环境中应用该算法，在机器人领域中得到实际应用，并为其他领域提供参考依据。

五、研究进度安排：第一周：查阅文献，了解机器人路径规划和蚁群算法的基本原理和现状；第二周：分析机器人路径规划的特点和需求，确定研究方向；第三周：设计基于蚁群算法的机器人路径规划模型和算法；第四周：开发基于模型和算法的路径规划实验仿真系统；第五周：对算法和系统进行性能测试和评估，并与传统的路径规划方法进行比较分析；第六周：改进算法，提高路径规划的性能和精度；第七周：撰写论文，并进行总结和展望。

基于蚁群算法的机器人路径规划李克东，刘国栋，任华(江南大学 通信与控制工程学院, 江苏 无锡 214122)摘要：针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题，提出了在复杂环境下移动机器人的一种路径规划方法。

采用了栅格法建立了机器人工作平面的坐标系，整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成。

在全局路径规划中，用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径；局部避碰规划是在跟踪全局优化路径的过程中，通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测，对动态障碍物实施有效的局部避碰策略，从而使机器人能够安全顺利的到达目标点。

仿真实验的结果表明了所述方法能在较短时间内找到最佳路径并规避障碍。

关键词：机器人路径规划；蚁群算法；全局路径规划；局部避碰策略中图分类号：TP202 文献标识码：APath Planning for Robots Based on Ant Colony AlgorithmLI Ke-dong ,LIU Guo-dong, REN Hua(College of Communication and Control Engineering ,JiangNan University ,Wuxi,214122,China) Abstract: The problems of obstacle avoidance and path planning of mobile robot are discussed.This paper presents a new approach to robot path planning under complex environment.Grid method is used to model the workspace.The whole system includes two parts:the global path planning and the local planning for obstacle avoidance.In the global path planning,an optimal route to the goal is found by ant colony algorithms;in the local planning for obstacle avoidance,while following the global path,several collision,free strategies for different situations are used after the environment detection and collision prediction based on rolling windows in order that the robot reaches the goal safely.The results of the simulation experiment indicate that the mobile robot can find the goal within the shortest path without the collision.Key words: robot path planning;ant colony algorithm;global path planning;local planning for obstacle avoidance1 引 言移动机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中，寻找一条从给定起始点到终止点的较优的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有障碍物，且所走路径最短。

第一章绪论1。

1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。

群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。

群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。

当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。

群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。

在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。

它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。

群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。

可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。

由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。

因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。

随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。