自主式移动机器人进化行为研究及设计
进化机器人是嵌入了进化算法的具有较强环境适应能力的机器人，属于智能机器人研究中比较新的领域，能够很好地解决移动机器人学习与适应能力方面的问题。
本文首先介绍了进化机器人的发展概况，结合自主式移动机器人的特点，阐述了国内外自主式移动机器人进化行为的研究现状，简要介绍了几种常用进化算法的原理和特点。
然后，本文研究了进化算法，提出了本文使用的算法——神经网络和遗传算法相结合的进化算法。
本文重点研究了自主式移动机器人的进化行为——自主避障的具体实现。设计了三轮移动机器人，用凌阳单片机SPCE061A实现神经网络控制器，神经网络的权重用遗传算法进行优化。遗传算法由计算机软件实现，通过串口与单片机进行数据传输。然后进行了机器人进化避障的实验。机器人在完全未知的环境下运行，通过对环境的感知和不断的学习，完善自身的适应能力，依靠与环境不断的交互来获得知识，并通过反复调整自身的行为，最终学会在未知环境中自主避障。
本文结合自主避障的进化实验，对进化算法的基础——遗传算法的硬件化实现进行了探讨，提出了一个能进行群体存储、适应度处理、选择、交叉和变异等操作的硬件结构，设计拟采用Xilinx公司的FPGA芯片——XC2S200实现，能有效地缩短运行时间，在进化机器人方面有广泛的应用。
最后，本文对与进化机器人有关的几个问题进行了探讨，并作了总结与展望。
移动机器人;进化机器人;遗传算法;进化避障;神经网络控制器;FPGA芯片
中国海洋大学
硕士
信号与信息处理
周东辉
2005
中文
TP242.6;TP183
42
2006-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）