在二维静态环境下的机器人路径规划中,采用基本蚁群算法寻优存在搜索时间较长、效率较低、容易陷入局部最优等问题。针对这些问题对基本蚁群算法进行改进,改进的蚁群算法使用不同的期望值机制,采用挥发系数自适应方
将正态分布变换(NDT)应用于基于扫描匹配的SLAM中,实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。该方法利用计算扫描点的正态概率分布匹配代替几何特征之间的匹配,有效解决了现有方法匹配速度慢的问题。
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在经典命题逻辑中基于公式的真度概念提出了公式之间的支持度,利用支持度的思想引入了广义MP问题的一种新型合理求解机制,并证明了合理解的存在性。
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