机器人技术正在渗透到社会的各行各业，移动机器人的研究具有很高的理论意义和广泛的应用场景。“移动”是机器人的重要属性。路径规划是其中一项重要环节。本文主要研究未知环境中，移动机器人用路径规划算法完成自主导航进行地图绘制的工作。本文首先阐述目前移动机器人发展情况。着重选取人工势场法、遗传算法、蚂蚁算法，对这3种路径规划算法的原理进行分析，总结它们的特点。并引出用于ROS机器人的快速扩展随机树算法（RRT）。分析RRT算法的原理并在Rviz中验证其可行性。说明用于机器人的探索策略与各个模块的工作原理。最后，使用ROS系统进行仿真环境的路径规划算法调试。使用三维物理仿真软件构建仿真场景，搭建机器人模型。通过调用RRT算法节点使单个机器人或多机器人能够在未知环境里避开障碍物自主导航建立地图，验证该算法的稳定性与可行性。与传统人为控制机器人扫描建立地图相比，更具有便捷性。单机器人与多机器人完成探索的时间对比，证明多机器人探索具有快速性的特点。
目录
1.绪论 1
1.1课题研究背景 1
1.2研究现状与趋势 2
1.3本文的内容与工作安排 2
2.移动机器人路径规划 3
2.1经典算法介绍 3
2.1.1人工势场法 3
2.1.2遗传算法 5
2.1.3蚂蚁算法 6
2.2本章小结 7
3.基于RRT的路径规划研究 9
3.1RRT算法介绍 9
3.2仿真实践 10
3.3ROS机器人的探索策略 12
3.4RRT算法修改规则 15
4.仿真环境RRT路径规划调试 18
4.1ROS介绍 18
4.2模型搭建 18
4.3单机器人仿真 20
4.4多机器人仿真 24
4.5本章小结 26
5.总结与展望 28
5.1课题总结 28
5.2研究展望 28
参考文献 29
致谢 30
附录一 31
附录二 32
1.绪论
1.1课题研究背景
移
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动机器人的发展已有半个世纪的历史。20世纪60年代末期，美国斯坦福研究院的NilsNilssen和CharlesRosen等人研制出了名为Shakey的机器人。这是具有自主移动意义的机器人研究的开端。Shakey初次全面应用了人工智能技术，能够自主感知环境、建立模型、规划行为。
2008年，波士顿动力公司发布了新一代名为AlphaDog（BigDog）视频片段。视频中BigDog能够在复杂的地形上行走，从侧面踢它也能恢复平衡。BigDog是由美国国防高级研究计划局(DARPA)资助的。军方希望它能够作为一头机器骡，在对传统车辆来说过于崎岖的地形上陪伴士兵。“BigDog”拥有四条机械腿，这使它能够在轮子失效的地形上移动。腿部、关节处和地面接触部分配备多种传感器。BigDog还拥有激光陀螺仪和立体视觉系统。
虽然国内机器人的研究起步较晚，但通过持续几代人的科技攻关及国家大力支持，获得了可观的成果。2019年1月，一吨多重的“嫦娥四号”探测器成功着陆于月背预选着陆区。两个多小时后，北京航天飞行控制中心的工作人员通过“鹊桥”中继星向嫦娥四号发送指令，两器分离开始。随后“玉兔二号”巡视器到达月面执行探测任务。“玉兔二号”作为月表巡视探测器，是我国自主研制的小型化、低功耗、高集成的移动机器人，专用于月球表面行驶并对月球考察和收集样品分析。
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图11 玉兔二号探测器
本论文主要研究了虚拟现实环境中机器人智能路径规划问题。使用智能路径规划算法完成多台移动机器人自主导航探索并且绘制二维地图。
1.2研究现状与趋势
如今，得益于科学技术的飞速发展，移动机器人在各行各业取得了广泛的应用。目前军事是应用机器人最广泛的领域之一，随着现代化战争朝着高新技术方向发展，机器人的使用能够将人员伤亡减至最小。医疗上，手术机器人更侧重于固定式，移动式在病人康复和药房自动化方面会应用的相对比多一些。民用移动机器人可谓遍地开花，快递行业的移动物流机器人，能够自动装卸、运输货物。机器人使用自动导航功能，用快速有效的方式为公司争取利益最大化。
移动机器人是一种集合环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多项功能于一体的高智能化机器系统。移动机器人导航是移动机器人研究的重要方向,而路径规划是移动机器人导航的最基本环节之一。无论移动机器人应用于哪个领域，均需要进行路径规划，这不仅能够迎合应用需要，而且还能缩短移动机器人应用时间，这对机器人性能完善，寿命延长有促进作用。
1.3本文的内容与工作安排
本文举例目前运用在移动机器人上常见的路径规划算法。简单分析其原理及特点。通过分析这些算法的适用情况。引出本文的重点快速扩展随机树算法（RRT）。分析算法的原理及用于机器人导航时其组成模块工作原理。最后在仿真环境中，使用移动机器人结合RRT算法实现未知空间内机器人自主移动避开障碍物构建地图的任务。本文包含五个章节，内容安排如下：
第一章，阐述研究课题背景，简单分析目前机器人应用情况。概述发展趋势。
第二章，介绍移动机器人路径规划算法的分类。分析人工势场法，遗传算法，蚂蚁算法这几种具有代表性算法的原理及特点。
第三章，介绍RRT算法的工作原理。运用二维仿真软件Rviz验证RRT算法的可行性。分析用于仿真机器人的RRT算法的组成模块功能，说明修改规则及参数配置。
第四章，仿真环境中路径规划算法调试。介绍ROS系统。搭建机器人模型，在三维物理仿真平台gazebo中完成仿真。将GitHub中的源码文件进行修改，结合自制简易机器人模型完成单机器人仿真。最后调用比较成熟的机器人模型kobuki，完成多机器人的仿真。验证多机器人构建地图的实用性和高效性。
第五章，总结与展望。总结全文，指出本次研究中的不知之处，展望未来技术发展。
2.移动机器人路径规划
2.1经典算法介绍
“移动”是机器人的重要属性。路径规划是其中一项重要环节。路径规划的目的是要按照某一指标（消耗时间最少或行驶距离最短等）避开障碍物到达指定地点。根据机器人掌握环境能力的不同，可以将算法分为两类：全局路径规划和局部路径规划。全局规划代表着机器人已经明确了周围环境的信息，不需要再使用其它硬件去获取环境信息。局部规划意味着机器人处于未知环境内，需要配合传感器探测周围环境信息才能进行路径规划。

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