基于Qt的机器人路径规划仿真与实现开题报告

 2020-02-10 10:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 项目简介

机器人技术是现代科学与技术的交叉和综合体现,它综合了控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能和仿生学等多学科而形成的高新技术,集成了多学科的发展成果,代表高技术的发展前沿,是当今科技研究的热点方向。先进机器人技术的发展代表着一个国家的综合科技实力和水平,目前许多先进工业国家都已经将机器人技术列为本国 21 世纪高技术发展计划[1].

移动智能机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态,实现在有障碍物的环境中勉强目标的自主运动,从而完成一定作业功能的机器人系统,导航技术是移动机器人技术的核心,而路径规划是导航研究的一个重要环节和课题[2].

1.2 路径规划简介

所谓路径规划是指移动机器人按照某一性能指标(如距离、时间、能量等)搜索一条从起始状态到达目标状态的最优或者最次的路径,路径规划期间路径规划技术在其中起着重要作用。在此期间,应全面掌握已知环境和未知环境,按照一定步骤进行路径规划,概括来讲,了解机器人对周边信息识别情况,借此完成障碍物分类,据经验可知,常见规划路径有四类,第一类即熟知环境中,参照障碍物动态运行情况进行路径规划;第二类即熟知环境中,参照障碍物静置位置进行路径规划;第三类即非熟知环境中,参照障碍物动态运行情况进行路径规划;第四类即非熟知环境中,参照障碍物静置位置进行路径规划。前两类路径规划技术又有全局路径之称,后两类路径规划技术又有局部路径之称。

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2. 研究的基本内容与方案

21开发环境简介

本系统拟采用qtcreator来实现环境的模拟以及路径规划的仿真。qt是一个1991年由qt company开发的跨平台c 图形用户界面应用程序开发框架,qt creator是跨平台的 qt ide, qt creator 是 qt 被 nokia 收购后推出的一款新的轻量级集成开发环境(ide)。此 ide 能够跨平台运行,支持的系统包括 linux(32 位及 64 位)、mac os x 以及 windows。 qtcreator界面简洁,对于学习过c 的人来说上手也比较容易,能够简洁准确的实现项目的要求。

2.2 研究的基本目的及目标

根据所查阅的各种资料,了解了实现机器人路径规划的这几种算法,a*算法等基于图的算法,没有用到机器学习的相关知识,只是简单地用算法实现路径规划,而模拟退火、遗传算法等是之前就有很多研究,并且已经实现了,虽然还有一些问题存在,但这就是算法本身的局限性。因此,我选用深度强化学习中的dqn算法来实现机器人路径规划,并且使用双q算法来解决q值估计过高的问题。通过神经网络对于局部环境认知,提供训练数据,以计算出q值,也就是所求的最优路径。

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3. 研究计划与安排

(1)2019/1/19—2019/2/28:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;
(2)2019/3/1—2019/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
(3)2019/5/1—2019/5/25:撰写及修改毕业论文;
(4)2019/5/26—2019/6/5:准备答辩。

4. 参考文献(12篇以上)

[1]徐鹏.基于模拟退火算法的机器人路径规划与研究[j].科技广场,2011.1:42-44.


[2]蔡自兴,徐光祐.人工智能及其应用[m].清华大学出版社,2010年5月第四版:292-293.


[3]郭娜.基于模拟退火-q学习的移动机器人路径规划技术研究[d].南京理工大学,2009.


[4]武雅杰, 杨晶东. 基于a*算法的机器人路径规划[j]. 电子科技,2017(06):130-133.

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