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  1. 机器人路径规划方法的研究

  2. 针对室内动态非结构化环境下的移动机器人路径规划问题,提出了一种能够将全局路径规划方法和 局部路径规划方法相结合、将基于反应的行为规划和基于慎思的行为规划相结合的路径规划方法. 全局路径规划器 采用A 3 算法生成到达目标点的子目标节点序列;局部路径规划器采用改进的人工势场方法对子目标节点序列中 相邻两节点进行路径平滑和优化处理. 在考虑了移动机器人运动学约束的前提下,该方法不但能够充分利用已知环 境信息生成全局最优路径,而且还能及时处理所遇到的随机障碍信息. 仿真研究与在室内复杂环境下的实际运

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-08-06
    • 文件大小：644kb
    • 提供者：undamiore

  1. 改进遗传算法的移动机器人动态路径规划

  2. 研究针对遗传算法（GA）提出了一种新的变异算子，并将其应用于动态环境下移动机器人的路径规划问题。移动机器人的路径规划在障碍物环境中发现从起始节点到目标节点的可行路径。 通过利用其强大的优化能力，遗传算法已被广泛用于生成最优路径。虽然简单遗传算法或其他改进的变异算子中的常规随机变异算子会导致不可行路径，但所提出的变异算子不会并且避免早熟收敛。为了证明所提出的方法的成功，它被应用于两种不同的动态环境，并且与之前在文献中改进的GA研究进行了比较。与所提出的变异算子相比，遗传算法寻找最优路径的次数要多

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-09
    • 文件大小：541kb
    • 提供者：weixin_44386909

  1. 动态环境下多移动机器人路径规划的一种新方法.pdf

  2. 动态环境下多移动机器人路径规划的一种新方法pdf,动态环境下多移动机器人路径规划的一种新方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-11
    • 文件大小：307kb
    • 提供者：weixin_38743506

  1. 一种移动机器人动态环境下的路径规划

  2. 一种移动机器人动态环境下的路径规划

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：500kb
    • 提供者：weixin_38709100

  1. 移动机器人动态避障算法

  2. 把滚动规划和径向基函数神经网络(RBFNN)预测相结合,提出一种动态不确定环境下移动机器人局部路径规划过程中,针对动态障碍物的新的混合避障算法.利用摄像镜头采集动态障碍物的移动轨迹,提取形心序列,利用RBFNN建立预测模型.在移动机器人实时规划时,根据当前位置在超声波传感器的扫描范围内建立滚动窗口.当检测到动态障碍物进入滚动窗口以后,才开始进行预测计算.根据动态障碍物相邻时刻的三个时间序列值,来预测障碍物下一时刻的运动轨迹,从而把动态障碍物的避障问题转化为瞬时静态障碍物的避障问题,实现实时规划.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：545kb
    • 提供者：weixin_38609128

  1. 基于神经网络的移动机器人路径规划方法

  2. 针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：377kb
    • 提供者：weixin_38592455

  1. 基于障碍预估与概率方向权值的移动机器人动态路径规划

  2. 主要研究了移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题.提出一种将障碍预估与概率方向权值相结合的动态路径规划新方法.该方法将卡尔曼滤波引入到规划算法中,使得对障碍物运动状态的实时有效预估成为可能.同时,为实现移动机器人的实时路径规划,提出一种新的概率方向权值方法,基于周期规划将障碍物与目标信息进行融合,能够有效处理室内环境下对于障碍物的速度和运动轨迹均未知的动态路径规划问题.仿真结果以及基于SmartROB2移动机器人平台所进行的实验结果验证了该方法的有效性和实用性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：533kb
    • 提供者：weixin_38534344

  1. 一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用

  2. 采用蚁群算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时,会出现运算时间过长、求解精度不高等问题,对此,定义一种新的动态搜索诱导算子以改进蚁群算法性能.重点设计了动态搜索模型,即:在进化初期设定较大阈值以增加种群的多样性;而伴随进化过程,利用衰减模型动态调整为较小阈值以加快收敛速度.TSP测试实验结果表明,该改进蚁群算法不仅能加快收敛速度,而且有效提高了优化解的质量.复杂环境中机器人路径规划问题的求解验证了所提出算法的实际应用效果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：262kb
    • 提供者：weixin_38662089