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移动机器人时间能耗最优柔顺路径规划研究与实现

移动机器人时间能耗最优柔顺路径规划研究与实现

作     者:廖宇豪 

作者单位:电子科技大学 

学位级别:硕士

导师姓名:熊静琪

授予年度:2022年

学科分类:080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题:机器人 能耗 柔顺 路径规划 

摘      要:近年来集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等功能于一体的智能移动机器人的研究已经成为目前科学技术发展最为活跃的研究领域之一,也在工业、农业、医疗、服务等行业中得到了广泛的应用。具有教与学功能的教育机器人成为了儿童消费市场的新增长点,本文针对儿童设计了一款具有自主移动、人机交互功能的积木教育机器人。并从项目需求出发,针对其特定的任务需求进行了路径规划的研究。建立了移动机器人的能耗模型,在全局路径规划阶段采用了改进的ARA*算法,并在ROS框架下进行仿真测试,初步实现了移动机器人柔顺路径规划,并达到了时间能耗最优,从而提高了教育机器人的续航时长。首先,依据教育机器人的游戏场景,对教育机器人进行市场调研的同时对其进行需求分析,根据需求分析完成了教育机器人总体设计方案。根据总体设计方案,搭建了教育机器人样机,并且对教育机器人样机的基本功能进行了测试。然后,本文对教育机器人的游戏环境进行了介绍,对教育机器人在积木模式下对路径规划算法的需求。然后,主要针对拼积木模式,路径规划算法需要实现柔顺路径规划的前提下到达时间能耗最优,从而在不影响用户体验的前提下,提高积木教育机器人的续航时长。选择了ARA*算法进行优化,对于教育机器人采用的麦克纳姆轮全向移动底盘,由于朝着各个方向运动的效率不同,为了对教育机器人的能耗进行优化,采用ARA*算法和Hybrid A算法进行融合,提出了一种改进ARA*算法,并将教育机器人的能耗模型融入到了启发函数中。最后,本文结合ROS平台,对本文所使用的路径规划算法进行了仿真。本文通过在ROS平台中构建了移动机器人的URDF模型,在gazebo中构建了家庭环境下的简单环境和复杂环境,对路径规划算法进行仿真。同时,搭建了实验场景,对教育机器人的相关功能进行测试,将改进ARA*路径规划方法与ARA*路径规划方法进行对比,通过比较时间和能量的消耗,验证了本路径规划方法的有效性。

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