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1. 研究目的与意义(文献综述)
路径规划一直是机器人学中的重要研究领域,广泛应用于移动机器人的基础;导航,机械臂运动以及机器人足球等热点领域。将路径规划算法应用到虚拟实现中,实现虚拟场景的三维路径规划有重要的理论意义和实用价值。由于虚拟场景中所有物体的信息对系统来说都是已知的,相比机器人学路径规划问题,虚拟场景的路径规划有其特殊性。
目前,路劲规划领域有很多典型的方法,部分算法也扩展到了三维虚拟场景的路径规划问题。在国外,Satomon等提出了基于路径图的概率路径图(PRM)算法,可以进行交互或自动路径规划,但是该算法效率容易手采样的粒度影响,不够稳定。Srikanth Bandi等提出了基于精确栅格法的简单林区着火(simple bushfire)路径规划算法,能扩展应用到多目标以及动态场景的复杂3D环境下,但其效率收到受场景复杂程度的影响。J Voros提出了通过构造基于非精确栅格的树型结构(四叉树或八叉树)的距离图(distance map)来搜索获取合理的路径算法,效率较高,但只能够实现简单场景的路径规划。在国内,史红兵等尝试了将机器人的运动路径规划算法和摄像机控制的美学标准结合起来,采用基于八叉树的环境模型层次分解建立连接图,然后利用IDA*算法搜索最优路径,最后对运动轨迹进行了优化,能应用在较复杂的实际三维虚拟场景中。由畅宇等提出了一种基于遗传算法的三维路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,从而将路径规划问题转化为行为编码的遗传进化问题,可以规划出合理可行的运动轨迹,但该算法存在容易陷入U型障碍物空间的问题。刘利强等以蚁群算法中的ACS算法为基础设计了一种路径优化搜索算法,能够方便有效地解决水下潜器三维空间路径规划问题,但该算法存在运行时间较长、规划出的航线非最优航线的问题。综合国内外研究现状来看,三维虚拟场景规划算法还比较少,部分算法存在效率不稳定的问题,且大多没有应用于实际的复杂三维虚拟场景,仅停留在理论模型的探讨上。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容;
本题课设需要实现一个自动寻路系统,该系统具有一下几个功能。
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系统能够自动分析出起点到终点的最短路径。
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第一周到第三周 查阅资料完成开题报告和国外文献的翻译。
第四周到第七周 查阅相关资料,并且完成最短路径和最速路径的代码编译并且修改完毕
第八周 完成代码在MATLAB里面的编译,并且实现路径分析
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[1]Bakir Lacevic,Dinko Osmankovic. Path Planning for Rigid Bodies Using Burs of Free C-Space[J].IFAC PapersOnLine,2018:280-285.
[2]V. Jeauneau,L. Jouanneau,A. Kotenkoff.Path planner methods for UAVs in real environment[J].IFAC PapersOnLine,2018:292-297.
[3]Ruixia Xu.Path planning of mobile robot based on multi-sensor information fusion[J].EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking,2019:1-8.
[4]Jihee Han.An efficient approach to 3D path planning[J].Information Sciences,2019:318-330.
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