1、基于環(huán)境地圖的機(jī)器人全局路徑規(guī)劃是在環(huán)境已知的條件下，通過一定的算法規(guī)劃出符合機(jī)器人運(yùn)動(dòng)條件的較優(yōu)路徑的過程。相比基于傳感器的局部路徑規(guī)劃，基于環(huán)境地圖的全局路徑規(guī)劃可以有效的減少路徑規(guī)劃時(shí)間，減小機(jī)器人的轉(zhuǎn)彎半徑及路徑長(zhǎng)度，從而降低機(jī)器人能耗。論文融合人工勢(shì)場(chǎng)法和蟻群算法，提出了一種具有自主學(xué)習(xí)能力的智能路徑規(guī)劃算法。論文主要工作內(nèi)容包括四個(gè)部分。
　　 (1)對(duì)環(huán)境地圖的柵格建模。首先建立基于機(jī)器人尺寸和環(huán)境地圖大小的柵格粒

2、度計(jì)算方法;然后根據(jù)障礙物間的位置信息，對(duì)柵格模型進(jìn)行膨脹運(yùn)算，數(shù)學(xué)分析及仿真實(shí)驗(yàn)表明柵格模型可有效減小路徑規(guī)劃的運(yùn)算量;最后，對(duì)所建立的柵格進(jìn)行標(biāo)定及存儲(chǔ)。
　　 (2)建立改進(jìn)的人工勢(shì)場(chǎng)。首先從引力場(chǎng)、合力方向、強(qiáng)制跳出死循環(huán)等三個(gè)方面對(duì)人工勢(shì)場(chǎng)算法進(jìn)行改進(jìn):第一以當(dāng)前位置到目標(biāo)點(diǎn)距離的倒數(shù)作為引力場(chǎng)的大小;第二，將合力方向由360°離散為8個(gè)方向，以簡(jiǎn)化運(yùn)算量，第三路徑規(guī)劃陷入死循環(huán)時(shí)，添加垂直于合力方向的附加力，強(qiáng)制跳出

3、死循環(huán)。然后基于改進(jìn)的人工勢(shì)場(chǎng)算法，求取每個(gè)柵格的合力大小和方向，并存儲(chǔ)。最后通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)算法路徑規(guī)劃的正確性。
　　 (3)基于改進(jìn)蟻群算法的路徑規(guī)劃。將整個(gè)規(guī)劃過程分為兩個(gè)階段，第一個(gè)階段，在路徑規(guī)劃初期以改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)算法獲得的合力場(chǎng)方向作為啟發(fā)因子，使得螞蟻在人工勢(shì)場(chǎng)的作用下，有傾向性的移動(dòng);第二個(gè)階段，當(dāng)蟻群算法收斂于較優(yōu)路徑時(shí)，消除啟發(fā)因子的作用，使得蟻群轉(zhuǎn)移完全依據(jù)信息素的更新，克服了螞蟻的惰性，強(qiáng)

4、制蟻群探索新的更優(yōu)路徑。通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，確定最優(yōu)效果下的算法參數(shù)，并制定四項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)即最佳性能指標(biāo)、時(shí)間性能指標(biāo)、魯棒性能指標(biāo)和綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，以評(píng)價(jià)路徑的質(zhì)量高低;最后通過實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證算法的有效性。
　　 (4)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)行實(shí)驗(yàn)與分析。搭建了基于旅行家二號(hào)輪式移動(dòng)機(jī)器人的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，開發(fā)了相應(yīng)的算法程序。首先對(duì)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)運(yùn)動(dòng)建模，獲得實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的控制方程;然后在多組環(huán)境下，依據(jù)所提出的方法及算法，進(jìn)行機(jī)器人路徑規(guī)劃和追蹤，并以