基于拓扑地图的田间机器人路径规划和控制,朱凯,梁盛好,本文提出一种机器人在温室大棚的田间环境下行走的路径规划算法,针对温室大棚环境,构建拓扑地图,根据节点的连通性,创建邻接矩
提出一种模糊隶属度函数对动态环境中机器人的运动状况进行建模,该建模方法不会无谓地牺牲机器人的可运动空间,可尽量减少机器人路径规划的约束强度;同时提出通过调整位置加权趋向无约束最优解的算子改进粒子群算法
为了使仿人机器人在人类生活环境中自由行走,将仿人机器人的动作离散化为指定的动作,将状态空间离散化为网格,利用立体视觉和平面提取方法建立环境地图,将仿人机器人的轮廓简化为双圆柱模型进行避障检测,最终在环
针对井下复杂矿难环境,传统方法建立环境地图需要大量信息,处理复杂搜索问题,提出基于机器视觉建立环境地图。算法从帧差背景中获取环境障碍物位置信息,依据机器人加速鲁棒特征定位,离散建模运动空间。实验仿真表
针对移动机器人在有大型障碍物和运动空间相对狭窄的复杂环境中,人工势场法(APF)容易出现反复震荡、路径规划时间较长以及大型障碍物附近避障困难的问题,提出了在结合边缘探测法的APF路径规划基础上,加入自
在Wilensky蚁群觅食模型基础之上,增加了多样性、竞争机制和进化机制,提出了人工蚁群觅食行为仿真模型(AntcolonySim)。通过对该模型的仿真,分析了不同条件下的系统整体涌现属性,包括最短觅
围绕蚁群优化算法的理论及应用,针对蚁群算法在TSP规划中求解能力不足的难题,运用了一种基于自适应的蚂蚁算法,并对TSP规划进行了设计。为了提高路径规划的效率,将自适应与传统的蚂蚁算法相结合形成了自适应
利用蚁群算法解决去掉回路的TSP问题。求得从起始点出发并遍历所有点的最短路径。
提出了一种实现移动机器人在复杂动态环境下进行实时路径规划的新方法。该方法首先利用模糊逻辑来描述机器人局部环境模型;然后采用改进的蚁群系统算法快速地搜索出局部最优路径,并在此路径的引导下,结合机器人滚动
移动机器人的路径规划不仅要求路径路程短,还要避免路径转弯过多,颠簸程度严重,环境适应性差等问题,为此提出基于路径长度,转弯次数及坡度平滑性三种因素共同影响的改进启发函数,综合计算转移概率;同时改进信息