基于遗传模拟退火的移动机器人路径规划与运动控制器研究

该论文深入探讨了人工智能与机器学习在移动机器人领域的具体应用，特别是路径规划及其运动控制器的设计。研究的核心内容包括： 1. 第四章：基于遗传算法的动态环境路径规划 - 该部分首先构建了机器人在动态工作环境中的模型，然后详细阐述了动态环境下的路径规划策略，包括参数设置、中间目标点的确定、路径编码方法的选择（如简化的实数编码以提高搜索效率）、适应度函数设计，以及路径平滑处理，旨在寻求最优避障路径。 2. 遗传模拟退火算法的融合 - 论文比较了遗传算法和模拟退火算法的特点，强调了它们的全局搜索和局部优化能力，并将两者结合起来形成遗传模拟退火算法，以提升解决复杂问题的能力。 3. 静态环境路径规划实现 - 在静态环境中，作者使用遗传模拟退火算法实现了路径规划，涉及环境建模、编码方法优化、大范围初始化策略以及障碍物避免机制。 4. 移动机器人运动控制器设计 - 第五章深入研究了移动机器人的本体结构和控制器架构，讨论了CAN总线的应用，以及运动控制器的功能设计，确保机器人能够根据规划路径精确执行动作。 5. 总结与展望 - 论文最后对整个研究进行了总结，强调了研究在移动机器人领域的重要性和未来的发展趋势，还提及了作者在攻读硕士学位期间发表的相关论文。 这篇论文通过结合人工智能和机器学习，针对移动机器人在动态环境中的路径规划提供了一种创新的方法，并对运动控制器的设计进行了深入探讨，为移动机器人技术的实际应用提供了有价值的研究成果。