人工智能-机器学习-移动机器人的路径规划研究
人工智能和机器学习是当前最热门的技术领域之一，而移动机器人的路径规划是机器人研究中的一个前沿和关键的领域。本论文旨在研究移动机器人平台和移动机械手系统的路径规划问题，并提出了两种新的路径规划方法。
第一种方法是基于虚拟障碍物的人工势场法，适合动态未知环境的在线路径规划。人工势场法是一种常用的路径规划方法，但是它存在局部极小问题。为了解决这个问题，本方法提出了虚拟障碍物方法，以逃逸局部极小点。大量的仿真实验结果表明，虚拟障碍物方法不仅良好地解决了人工势场法的局部极小问题，并且能够间接地利用经过路径中的信息，在复杂环境的导航中起到了“路标”的作用。
第二种方法是基于遗传算法的路径规划方法，适合静态已知环境的离线路径规划。遗传算法是一种优化算法，能够并行计算、不易陷入局部最优的优点。该方法充分利用遗传算法的优点，具备概率上寻找全局最优解的能力。仿真实验结果表明，该规划方法运算速度较快，在避开各种空间障碍物的同时，能找到一条到达目标点的符合目标函数的优化解。
此外，本论文还设计开发了基于上述算法的移动机械手控制软件，并给出了在实际应用中如何利用声纳传感器进行障碍物检测的解决方案。
本论文的主要贡献在于：
1. 提出了基于虚拟障碍物的人工势场法，解决了人工势场法的局部极小问题。
2. 提出了基于遗传算法的路径规划方法，能够寻找全局最优解。
3. 设计开发了基于上述算法的移动机械手控制软件，并给出了在实际应用中如何利用声纳传感器进行障碍物检测的解决方案。
本论文的研究结果对移动机器人的路径规划和控制具有重要的参考价值，有助于推动机器人技术的发展。
本论文的主要内容是研究移动机器人平台和移动机械手系统的路径规划问题，并提出了两种新的路径规划方法。这些方法能够解决人工势场法的局部极小问题，寻找全局最优解，并且能够在实际应用中进行障碍物检测。
