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人工势场法由于其简单性和便于数学描述被广泛应用在移动机器人路径规划上,然而多数研究都集中在解决静态路径规划上,即目标和障碍物都是静态的。本文提出了用人工势场法解决移动机器人动态路径规划问题的一个方法,
基于内发动机机制,为移动机器人建立一种新的路径规划方法.将已有内发动机机制中基于状态的好奇心函数扩展为基于动作的好奇心函数,并建立相应的动作选择机制,更符合生物可解释性.设计障碍物分布环境下的移动机器
针对由两个轮子独立驱动的移动机器人, 从最优速度模式的角度寻求最优路径, 利用极大值原理和 Ham ilton算子得出一种结构简单的最优路径表示形式, 并解决了其跟踪控制问题. 通过对不同转弯模式下的
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
目录摘要…………………………………………………………………………………………ⅠAbstract……………………………………………………………………………………Ⅲ第1章绪论………………………………………
研究带拖车移动机器人的前向路径跟踪控制和倒车路径跟踪控制问题.首先建立系统的运动学模型,并进行系统的运动特性分析;然后基于Lyapunov方法提一种新的单体移动机器人全局路径跟踪控制器,并将其引入带拖
针对蚁群算法路径规划初期信息素浓度差异较小,正反馈作用不明显,路径搜索存在着盲目性、收敛速度相对较慢、易陷入局部最优等情况,人工势场算法的势场力可引导机器人快速朝目标位置前进,提出势场蚁群算法,通过栅
基于RobotBasic的移动机器人局部路径规划算法的研究,宋莉,李彩虹,针对传统移动机器人局部路径规划存在死区或陷阱区域等问题,提出了一种新的两点法算法。在路径规划过程中,首先利用两点法确定机
本文提出了一种基于扰动观测器的带输入扰动的轮式移动机器人路径跟踪问题的模型预测控制。 设计了一个非线性干扰观测器来估计干扰,并补偿干扰的影响。 针对轮式移动机器人的输入约束,采用具有渐近收敛性的名义模
研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的Elman网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快
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