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摘 要

利用智能移动机器人获取外界自然环境的空间信息是智能移动机器人地图创建的主要内容,人们常常把智能机器人创建一个与外界环境相一致的地图作为机器人地图创建的重点。虽然我们对这方面的研究已经取得了巨大的成果，但是我们依然面临着巨大的挑战。

本文在基于摄像机视觉传感器的基础上,主要研究了室内环境栅格地图创建的相关技术和以Q学习算法进行路径规划。相关内容如下：

1、通过摄像机获取室内环境的俯视图，构建栅格地图，本文所研究的地图创建是指对外界环境信息用两种栅格状态进行表示，在一定程度上，保证了栅格地图的正确性。

2、本文中提到的最优路径是指，移动机器人通过“试错”学习的方式能在未知外部信息的环境中里寻找出一条可以从起始点到目标点的路程最佳路线，而且该路线可以避开所有的障碍物并且总长度最小。根据对当前路径规划的技术发展现状得出的分析，本文提出了用机器人学习的方法来解决机器人实现自主最优路径规划的思路。并且设计了一个可以用在局部信息的环境下能够进行 Q学习 的避障数学模型，通过合理的定义状态空间和行为空间，然后结合路径规划的评优指标来设计回报函数，成功得实现了只能移动机器人自主学习，找出局部最优路径。同时，该算法框架能够普遍适用于同类问题的处理。

关键词：机器人 摄像机 栅格地图创建 路径规划 Q学习

Abstract

Robot map building is to solve how to obtain the natural environment apace model. The map building is generally considered one of the most important part of the robot technology. Although we had many significant achievements in this field,there are still great challenges.

In this paper, on the basis of the visual sensor of the camera, the thesis mainly studied the relevant technology of the indoor environment grid map building and used the Q learning algorithm for the path planning. The related contents are as follow:

1.Get a plan view of the camera through the indoor environment, building a grid map, created a map of the proposed method based on only twelve kinds of raster state. The local map information can be acquired as long as there is a simple two-dimensional transformation, ensuring a certain grid map accuracy.

2. the optimal path of the mobile robot is planned by "trial and error" which can be found in a study from the starting point to the target point in the route information of the unknown external environment . The route can avoid obstacles and minimum total length. Through technological development and current status of path planning analysis, we propose to use machine learning methods to solve autonomous robot path planning ideas. We designed an algorithm for performing Q learning under local environmental information and obstacle without mathematical model , Through reasonable definitions of the state space and the action space, combined with path planning function returns appraised index design, the successful implementation of mobile robot could find out the local optimal path. Moreover, the algorithm framework could solve similar problems with a strong versatility.

Keywords： Robots; camera; create raster map; path planning; Q learning

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题研究的背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1国外研究现状 2

1.2.2国内研究现状 2

1.3 技术难点 3

1.4本文的内容和组织结构 5

1.5 本章小结 5

第二章 地图创建及路径规划 7

2.1 SLAM地图创建 7

2.1.1 地图的类型 7

2.1.2 地图创建存在的问题 8

2.1.3利用栅格法创建地图的原因 9

2.2通过Q学习进行路径规划 9

2.2.1 目前路径规划的主要技术 9

2.2.2 Q学习算法 10

2.2.3 Q学习的具体算法内容 10

2.2.4 影响Q学习算法的各种变量 11

2.3本章小结 12

第三章 地图创建实验结果与分析 13

3.1 用MATLAB软件对二维栅格地图创建的仿真结果 13

3.2 通过实验发现的问题 15

3.3 本章小结 16

第四章 路径规划实验结果与分析 17

4.1基于Q 学习算法的实验结果 17

4.2 实验发现的问题 22

4.3 本章小结 22

总 结 22

参考文献 23

致 谢 24

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