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1、 本 科 毕 业 论 文 院 系 信息科学与工程学院 专 业 电子信息与科学技术 题 目 移动机器人路径规划技术的研究 年 级 2012 级 学号 2012020200058 学生姓名 徐一超 指导老师 张燕 职称 讲师 论文提交日期 2016 年 5 月 8 日 南京大学金陵学院 毕业设计(论文) i 摘 要 移动机器人是一种在已知或未知环境中能够探测周围环境并执行相应命令的移动智能系统，是人工智能方面的一个重要研究领域。而自学习能力是衡量机器人能否自主感知周围环境并进行自主规划路线的核心能力，因此移动机器人的路径规划以及自学习能力便是机器人自主移动的关键部分。 本文是关于移动机器人路径规划
2、以及自学习能力的研究。通过一次让移动机器人在未知环境下的自学习过程来得到环境地图，然后利用 A*算法进行最优路径规划，并选取路径中的关键节点传给移动机器人，而后移动机器人就可以根据这些节点自主运行。整个自主学习的过程，完全是机器人自我分析，自我决策，自我处理的过程。 关键字：移动机器人； 自主学习； 最短路径； 自主移动 南京大学金陵学院 毕业设计(论文) ii The Research on Path Planning Technology of Mobile Robots ABSTRACT A mobile robot is a kind of mobile intelligent sys
3、tem which can detect the surrounding environment and carry out the corresponding commands in a known or unknown environment, also it is an important research area of artificial intelligence. Self-learning ability is the core ability for robots to detect the surrounding environment and carry out its
4、own planning route. So the self-learning and path-planning ability of the mobile robot is the key part of the autonomous mobile robot. This paper is about the study of the self-learning and path-planning ability of mobile robots. In the unknown environment, the robot will use infrared and ultrasonic
5、 module to detect the surrounding environment and draw it on the PC map, then call the A* algorithm to find the shortest path, and select the key point of the path to convey to the robot, allowing the robots to navigate independently according to the received command from PC. The whole process of au
6、tonomous learning is also the process of robots self-analysis, self-decision making and self- dealing. Key words: mobile robot; autonomous learning; the shortest path; autonomous mobile 南京大学金陵学院 毕业设计(论文) iii 目目 录录 摘 要 . i ABSTRACT . ii 第一章 绪 论 . 1 1.1 引言 . 1 1.2 国内外机器人的研究现状 . 1 1.2.1 定位技术的国内外研究现状 .
7、1 1.2.2 路径规划技术的国内外研究现状 . 2 1.3 论文框架介绍 . 4 第二章 机器人距离信息获取的软硬件设计 . 5 2.1 里程计 . 5 2.1.1 霍尔效应 . 5 2.1.2 霍尔传感器 A3144 . 6 2.1.3 霍尔元件的布局安装 . 7 2.2 里程计的软件实现 . 8 2.2.1 相关寄存器介绍 . 8 2.2.2 数据的接收 . 8 2.3 移动机器人的距离测量 . 11 第三章 路径规划算法 . 12 3.1 A*算法的思路 . 12 3.2 A*算法软件实现 . 13 3.3 A*算法在上位机上的仿真 . 14 第四章 自学习过程 . 17 4.1 自学
8、习过程 . 17 4.2 自学习模式 . 20 4.2.1 路径关键点的选取 . 20 南京大学金陵学院 毕业设计(论文) iv 4.2.2 关键点间角度和距离的测量 . 21 第五章 结果分析与小结 . 24 5.1 结果分析 . 24 5.2 小结 . 28 结束语 . 29 致谢 . 30 参考文献 . 31 南京大学金陵学院 毕业设计(论文) - 1 - 第一章第一章 绪绪 论论 1.11.1 引言引言 自主移动机器人是一种通过传感器来感知和探测周围未知环境并在收到命令后机器人进行自主移动的智能系统1。由于计算机技术与传感器技术的在较短的时间内取得了较大的发展， 对于机器人的发展是一个
9、前所未有的机遇。 对于移动机器人的研究开始于上世纪 60 年代，起初人们主要是为了研究机器人在复杂环境下的是否能进行自主推理和规划未知环境的能力2。到了 20 世纪 70 年代，计算机技术和传感器技术有了很大的发展，机器人在实际的生产生活中扮演着越来越重要的角色，在某些制造领域甚至有取代人力劳动的趋势。在工业、交通和航天领域，对机器人也将会有较大的需求，因此这对机器人性能也提出了更高的要求。而路径规划技术作为机器人技术中的关键部分，具有重大研究价值和意义。路径规划可以分为基于未知环境的局部路径规划和基于已知环境模型的全局路径规划3。其中局部路径规划是在未知环境的情况下利用机器人的传感技术来探测周围环境，并进行判断分析，然后进行路径规划。本课题主要研究的是在未知环境下的局部路径规划。 1.21.2 国内外机器人国内外机器人的研究的研究现状现状 本课题主要研究的是机器人技术中的定位技术和路径规划技术，其中定位技术是为了确定机器人所在的位置，而路径规划技术是为了确定机器人该如何行走的路径。 1.2.1 定位技术的国内外研究现状 对于移动机器人,能否进行高效率的导航移动即能否在环境中移动到目的地,是衡量机器人定位技术的关键4。因此需要找到一种解决方案,使机器人能依据自己探测的信息来确定自己所处的位置,这就是机器人的
