移动机器人自主导航：禁忌搜索与局部子目标算法

"该文提出了一种应用于移动机器人的禁忌搜索自主导航算法，旨在解决复杂未知环境下单纯反应式导航算法容易陷入局部极小的问题。该算法结合了局部子目标和禁忌搜索策略，通过选取当前可视区域内的障碍物关键角点作为搜索邻域，运用禁忌搜索算法生成最优子目标，然后利用反应式导航算法对子目标进行跟踪。通过动态切换子目标，引导机器人顺利到达目标位置。实验结果表明，这种方法能够有效地避免局部最小值，显著提升机器人在复杂环境中的自主导航能力。" 本文主要涉及以下知识点： 1. **移动机器人自主导航**：自主导航是指机器人能够在无需人工干预的情况下，根据其内部的传感器和外部的信息源，规划路径并执行到达目标的行动。在此场景中，移动机器人需要在复杂环境中寻找最佳路径，避开障碍物。 2. **禁忌搜索算法(Tabu Search)**：这是一种全局优化算法，用于在多维搜索空间中找到全局最优解，防止算法陷入局部最优。在移动机器人的路径规划中，禁忌搜索算法可以帮助机器人跳出局部最小值的陷阱，寻找更优路径。 3. **局部子目标**：局部子目标是整个路径规划的一部分，它们是机器人在前往目标过程中设定的短期目标。在本文的算法中，这些子目标基于障碍物的关键角点生成，并且可以动态切换，以适应环境的变化。 4. **反应式导航算法**：这种算法基于即时感知的环境信息来做出决策，不依赖于预先构建的地图。在此文中，反应式导航算法用于跟踪由禁忌搜索算法确定的子目标，使得机器人能够灵活地应对环境中的突发情况。 5. **局部最小问题**：在复杂的未知环境中，单纯的反应式导航算法可能会因为局部信息导致机器人进入一个无法逃脱的局部最优路径，即局部最小问题。这个问题在本文中通过结合禁忌搜索算法得到了解决。 6. **复杂环境适应性**：文章强调了所提出的算法在复杂环境中的优越性，能够有效地克服局部最小问题，提高机器人的自主导航性能。这表明算法具备较强的环境适应能力和鲁棒性。 7. **理论分析与仿真实验**：为了验证算法的有效性和可行性，作者进行了理论分析和仿真实验。理论分析提供了算法的理论基础，而仿真实验则证明了算法在实际应用中的效果。 通过以上分析，我们可以看出，该研究提出了一种创新的移动机器人导航策略，将禁忌搜索与局部子目标相结合，增强了机器人的自主导航能力，特别是在复杂未知环境中的表现。这一方法对于未来的移动机器人导航系统设计具有重要的参考价值。