基于改进粒子群算法的灭火机器人路径规划研究

基于改进粒子群算法的灭火机器人路径规划研究

摘  要

灭火机器人属于特种移动机器人范畴，它作为特种消防设备可以替代消防队员接近火灾现场实施有效的灭火救援作业，开展各项火场侦察任务，尤其是在危险性大或消防队员不易接近的场合，灭火机器人的应用将大大提高消防部门扑灭恶性火灾的能力，对减少国家财产损失和灭火救援人员的伤亡具有重要的作用。灭火机器人集人工智能、信息处理、图像处理、无线通讯等专业技术为一体，跨计算机、自动控制、机械、电子等多学科，成为当前移动机器人研究的重点之一。目前，越来越多的灭火机器人己应用到各种危险场合，灭火机器人的广泛应用对其路径规划能力提出了更高的要求。传统的移动机器人基本上都采用专用处理器和专用操作系统，这已不能满足现代机器人的发展要求，随着嵌入式系统的发展，移动机器人正向经济化、小型化、智能化和通用型方向发展。
课题以西安科技大学学科群的灭火机器人为平台，以改进的粒子群算法为基础，主要致力于灭火机器人的路径规划研究。主要研究工作有：
(1)介绍了灭火机器人的整体设计与结构，分别研究了灭火机器人的控制芯片，电源模块、感知模块、人机交互等功能模块及其接口连接，重点研究了电机驱动模块和无线通讯模块，实现了机器人的无线遥控和无线串口通信，并且完成了控制系统各功能模块软件程序的编写和调试。
(2)针对传统粒子群算法在移动机器人寻找目标过程中容易陷入局部最优化而不能找到全局最优点的问题，提出一种基于动态惯性权重的改进粒子群算法。该方法是对传统粒子群算法基于惯性权重进行改进，惯性权重随着迭代过程动态改变。为了验证改进算法的有效性，利用测试函数进行算法的可行性测试，仿真结果证明，改进算法是有效可行的。
(3)利用改进后的粒子群算法进行灭火机器人的路径规划，建立了该方法的模型，并且在MATLAB的仿真平台上，对此方法进行了仿真验证，仿真结果表明：提出的方法具有较强的路径规划能力，能在较为复杂的环境下，找到一条较平滑的安全无碰撞路径，使机器人拥有更好的路径规划的自适应能力。