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序1

前言3

第1章 绪论1

1．1移动机器人概述1

1．1．1移动机器人的发展历史2

1．1．2移动机器人的驱动与转向方式5

1．2移动机器人路径规划技术9

1．2．1路径规划技术研究现状9

1．2．2路径规划技术发展趋势14

1．3 WMR的轨迹跟踪16

1．3．1移动机器人的控制16

1．3．2非完整控制系统17

1．3．3 WMR的非完整性18

1．3．4轨迹跟踪问题的研究进展20

1．4本书主要内容及安排22

1．4．1本书主要内容22

1．4．2结构安排24

1．5本章小结26

第2章 基于模拟退火算法的移动机器人全局路径规划27

2．1引言27

2．2移动机器人全局路径规划模型的建立28

2．2．1基于神经网络的全局环境描述28

2．2．2路径规划问题的数学建模30

2．3模拟退火算法32

2．3．1模拟退火算法的基本原理32

2．3．2模拟退火算法的求解过程34

2．3．3计算机仿真实验36

2．3．4模拟退火算法的操作分析及算法改进37

2．4基于改进模拟退火算法的移动机器人路径规划38

2．4．1改进模拟退火算法的基本思想38

2．4．2算法描述39

2．4．3计算机仿真实验40

2．5复合形法与模拟退火新型混合优化算法及其应用42

2．5．1复合形法的基本思想42

2．5．2复合形法与模拟退火算法混合优化算法实现43

2．5．3计算机仿真实验及分析44

2．6共轭方向法与模拟退火新型混合优化算法及其应用47

2．6．1共轭方向法基本原理47

2．6．2新型混合优化算法的实现49

2．6．3仿真实验及分析50

2．7三种新型算法比较研究53

2．7．1三种算法对比53

2．7．2优化性能分析55

2．8本章小结55

第3章 基于变尺度与微粒群混合算法的移动机器人全局路径规划57

3．1引言57

3．2基于变尺度算法的局部路径优化57

3．2．1变尺度法原理与基本格式57

3．2．2局部最优路径的获得59

3．3微粒群优化算法60

3．3．1标准PSO算法60

3．3．2算法控制参数分析62

3．4基于PSO算法的全局路径优化63

3．5路径规划仿真实验与分析64

3．6算法测试66

3．7本章小结68

第4章 基于强化学习的移动机器人局部路径规划69

4．1引言69

4．2移动机器人Q强化学习思想69

4．2．1强化学习概述69

4．2．2 Q强化学习算法70

4．2．3 Q强化学习算法的收敛性分析72

4．3基于CMAC的Q强化学习算法实现73

4．3．1 CMAC神经网络模型74

4．3．2 Q函数的CMAC神经网络实现75

4．4移动机器人局部路径规划仿真77

4．4．1移动机器人模型77

4．4．2克服陷阱行为设计77

4．4．3避碰行为设计78

4．4．4仿真实验研究79

4．5本章小结81

第5章 基于VFH＋及遗传算法的移动机器人局部路径规划82

5．1引言82

5．2基于栅格法的环境地图建模83

5．2．1基于反推传感器模型的占有栅格地图83

5．2．2基于对数几率比的占有栅格制图算法86

5．3 VFH＋算法的基本思想87

5．3．1主极坐标柱状图87

5．3．2二元极坐标柱状图90

5．3．3屏蔽极坐标柱状图90

5．3．4移动机器人运动方向的确定93

5．3．5仿真实验94

5．4基于遗传算法的动态环境下移动机器人路径规划95

5．4．1遗传算子设计95

5．4．2算法参数选择99

5．4．3算法终止条件100

5．4．4仿真系统开发及实验研究101

5．5本章小结104

第6章 非完整轮式移动机器人的轨迹跟踪105

6．1引言105

6．2基于Lyapunov函数的轮式移动机器人轨迹跟踪106

6．2．1 WMR动力学与运动学模型106

6．2．2轨迹跟踪问题描述108

6．2．3跟踪控制器设计109

6．2．4仿真实验110

6．3轮式移动机器人自适应轨迹跟踪113

6．3．1考虑电机动态性能的WMR动力学模型113

6．3．2控制器设计114

6．3．3仿真实验117

6．4轮式移动机器人轨迹跟踪的最优控制120

6．4．1 WMR动态特性分析120

6．4．2控制系统模型121

6．4．3电机运动学模型122

6．4．4自适应遗传算法123

6．4．5自适应遗传算法对于LQR的优化124

6．4．6仿真实验127

6．5轮式移动机器人轨迹跟踪的预测控制128

6．5．1预测控制的基本思想128

6．5．2 WMR运动建模与分析128

6．5．3 WMR运动预测控制130

6．5．4仿真实验132

6．6轮式移动机器人轨迹跟踪的模糊控制134

6．6．1模糊控制器设计134

6．6．2基于复合形法的模糊控制器优化136

6．6．3仿真实验及分析140

6．7本章小结141

第7章 移动机器人AWMR-Ⅰ的研制与实验研究143

7．1引言143

7．2 AWMR-Ⅰ感知系统设计144

7．2．1超声波传感器144

7．2．2红外传感器147

7．2．3传感器布局设计149

7．3 AWMR-Ⅰ运动控制系统设计150

7．3．1驱动单元设计150

7．3．2伺服驱动器151

7．3．3运动控制系统硬件153

7．3．4运动控制系统软件154

7．4 AWMR-Ⅰ整体结构与参数155

7．5 AWMR-Ⅰ运动规划研究156

7．5．1 AWMR-Ⅰ的运动学建模156

7．5．2驱动轮间的约束关系157

7．5．3运动学方程158

7．5．4两种方法对比分析159

7．5．5实验研究160

7．6 WMR非线性系统的输入／输出线性化162

7．6．1一般非线性系统的输入／输出线性化162

7．6．2 WMR的输入／输出线性化163

7．6．3 AWMR-Ⅰ轨迹跟踪实验165

7．7 AWMR-Ⅰ轨迹跟踪最优控制的实验研究169

7．8本章小结172

第8章 结束语173

参考文献175

跋184