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针对未知环境下移动机器人路径规划问题, 以操作条件反射学习机制为基础, 根据模糊推理系统和学习自 动机的原理, 提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略. 运用仿生的自组织学习方法, 通过不断与外界
移动机器人视觉受污应急规划,张春伟,徐贺,为了提高机器人在非结构化的环境中的适应能力,对视觉受污采取应急规划。本文提出了基于自省式案例推理(CBR)机器人视觉受污后的
MATLAB程序机器人用人工势场法蔽障
针对移动机器人路径规划问题, 提出一种基于QPSO 算法的路径规划方法, 并用概率论的方法分析了移动机器人路径规划的收敛性, 阐明了该方法随均匀分布和正态分布的参数关系和收敛区间; 然后根据移动机器人
MATLAB人工势场法路径规划,障碍物确定起始点确定做路径规划,代码能运行,有结果图。
利用人工势场法编写了matlab代码,最终基本实现了机器人到达目标点的目的,但仍存在一些问题
针对当前机器人运动规划研究中存在的问题,提出了一种以蚁群算法为基础的机器人运动规划,该算法能够在比较复杂的环境中规划出更优化的路径,并且提高了规划的效率。通过仿真实验验证了算法的有效性。
使用Matlab编写了基于人工势场算法的机器人避障路径规划代码。
针对在未知环境下实现移动机器人实时的路径规划问题,提出了一种将快速扩展随机树(RRT)算法与视野域自适应的滚动窗口相结合的路径规划算法。该方法实时获取滚动窗口内的局部环境信息,根据环境的变化,滚动窗口
本文将介绍移动机器人智能路径规划算法的原理及其在实际应用中的表现。移动机器人路径规划是指在给定环境下,通过判断当前机器人位置及环境条件,选择合适的路径,使机器人能够有效地避开障碍物并到达目标位置。本文
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