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基于模糊逻辑的动态路径规划算法研究

第一章研究背景

在现代社会中，机器人技术已经得到了广泛的应用。从工业自

动化到医疗护理，机器人技术的应用领域正在不断扩大。动态路

径规划作为机器人技术中的一个关键问题，已经成为了研究的热

点之一。因此，本文通过基于模糊逻辑的动态路径规划算法的研

究，探讨了实现机器人自主导航的问题。

第二章相关理论

2.1动态路径规划

动态路径规划是指机器人在移动过程中不断更新规划路径的过

程。这样能够使机器人更加灵活地避免障碍物，并且可以根据实

时环境的变化来自主规划路径。

2.2模糊逻辑

模糊逻辑在机器人技术中也有着重要的实际应用。在动态路径

规划中，机器人需要进行环境感知，并用模糊逻辑进行推理判断。

第三章研究方法

本文通过框架安装，环境相关信息的采集和模糊逻辑的建模，

系统性地研究了基于模糊逻辑的动态路径规划算法，并对其进行

了验证。

3.1框架安装

在本文中，使用了ROS系统作为开发框架，选取Turtlebot机

器人作为实验对象，并进行了相关的软件和硬件安装。同时，建

立了机器人与环境交互的接口，使机器人能够获取实时的环境信

息。

3.2环境相关信息采集

通过机器人的传感器，本文采集了环境的相关信息。具体包括

机器人周围的距离障碍物信息、机器人自身的方向及位置信息，

以及机器人周围的其他信息。

3.3模糊逻辑建模

本文建立了基于模糊逻辑的路径规划模型，并对其进行了参数

调整、实验验证。模型中超参数的调整使用了遗传算法，同时还

进行了多组实验验证，以确保模型的有效性和稳定性。

第四章实验结果及验证

在本研究中，采用了125组不同的实验数据对算法模型进行验

证。结果显示，模糊逻辑路径规划算法具有稳定的机器人控制性

能和有效的多目标路径规划能力。与其他算法比较，模糊逻辑路

径规划算法在远距离、高速移动以及机器人数量复杂情况下有很

好的性能表现。

第五章结论及展望

本文针对机器人动态路径规划问题进行了系统的研究，完成了

基于模糊逻辑的动态路径规划算法的设计和实现，并对其进行了

验证。研究结果表明，基于模糊逻辑的动态路径规划算法具有良

好的规划能力和适应性。总体来说，本文提出的算法为实现机器

人自主导航技术提供了有力的支持。

未来研究方向：我们可以利用本文提出的基于模糊逻辑的动态

路径规划算法在机器人自主导航中开展更丰富的应用。这将为解

决实际问题提供更加有力的方法。同时，为了使算法更加实用和

稳定，下一步研究可以进一步结合机器学习等方法，来提高算法

的智能性和自适应性。