移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.针对传统移动机器人路径规划算法搜索时间长,效率低,寻优能力差等问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.该方法首先采用神经网络描述机器人工作环境,在此基础上通过坐标变换建立新地图;然后将机器人路径表示为粒子位置,并以路径长度为粒子群的适应度值;最后粒子之间的相互协作,不断更新粒子位置和速度,获得-条从起始点到目标点全局最优路径.在MATLAB平台上对该方法进行了仿真,实验结果表明,基于粒子群的机器人路径规划方法提高了路径规划的计算效率和可靠性,可应用于机器人的实时导航.     

基于神经网络和粒子群优化算法的移动机器人动态避障路径规划

本文提出了基于神经网络和粒子群优化算法的移动机器人动态避障路径规划方法。该方法用神经网络模型描述机器人工作空间的动态环境信息,并建立起机器人动态避障与网络输出间的关系,然后将需规划路径的二维编码简化为一维编码,最后用粒子群优化算法获得最优无碰路径。仿真结果表明,所提的动态路径规划方法是正确和有效的。     

机器人在已知三维自然环境中的路径规划算法

研究了移动机器人在三维环境的路径规划问题,针对该问题中存在环境适应性和全局性差的不足,对人工势场法进行改进,提出了一种新的路径规划的算法.该算法首先对已知的三维自然环境进行栅格化,建立栅格运行费用的评估模型,计算每个栅格的运行费用;然后依据栅格的运行费用建立斥力场,以目标点为中心的建立引力场,同时提出解决局部最小值的问题的方法;最后将两者合力的方向作为移动机器人在该点的路径走向,规划出一条从起始点到目标点的运行费用较低的路径.仿真实验结果表明,该算法能有效降低运行费用,适应性和全局性好,适合应用于移动机器人在三维自然环境中的路径规划.     

不确定动态环境下移动机器人的完全遍历路径规划

基于生物激励神经网络、滚动窗口和启发式搜索，提出了一种新的完全遍历路径规划方法．该方法用Grossberg的生物神经网络实现移动机器人的局部环境建模，将滚动窗口的概念引入到局部路径规划，由启发式算法决定滚动窗口内的局域路径规划目标．该方法能在不确定动态环境中有效地实现机器人自主避障的完全遍历路径规划．仿真研究证明了该方法的可用性和有效性．     

基于自适应动态窗口改进细菌算法与移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂环境下的路径规划问题,提出一种新的自适应动态窗口改进细菌算法,并将新算法应用于移动机器人路径规划。改进细菌算法继承了细菌算法与动态窗口算法（dynamic window algorithm, DWA）在避障时的优点,能较好实现复杂环境中移动机器人静态和动态避障。该改进算法主要分三步完成移动机器人路径规划。首先,利用改进细菌趋化算法在静态环境中得到初始参考规划路径。接着,基于参考路径,机器人通过自身携带的传感器感知动态障碍物进行动态避障并利用自适应DWA完成局部动态避障路径规划。最后,根据移动机器人局部动态避障完成情况选择算法执行步骤,如果移动机器人能达到最终目标点,结束该算法,否则移动机器人再重回初始路径,直至到达最终目标点。仿真比较实验证明,改进算法无论在收敛速度还是路径规划精确度方面都有明显提升。     

移动机器人最优路径规划方法

针对移动机器人路径规划效率低的问题,提出了一种基于改进的最短路径快速算法的移动机器人最优路径规划方法。该方法在障碍Voronoi图基础上根据规则将起始点与终点加入该图以得到无碰撞路径图,然后采用改进的最短路径快速算法搜索从起始点到终点的最优无碰撞路径。仿真结果表明,采用该改进算法后,移动机器人能够沿着最优无碰撞路径前进,快速达到终点。     

一种基于可视图的机器人避障路径规划

该文首先提出用Minkowski和的工具将多边形机器人的路径规划问题转化为点机器人的情况,然后基于移动机器人的安全考虑,提出了一种改进的可视图法。该方法用尽可能远离障碍物的路径表示弧,先确定可能的路径点作为节点,然后考虑可能路径,建立结点间的弧,并用Dijkstra算法求出图中的最短路径。最后通过仿真研究表明,用文章提出的方法规划的路径可以达到或接近最优路径。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究

针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数,得到无碰撞路径,然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题。利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性。仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的。     

特征点提取下的AGV栅格法建模与分析

栅格法作为一种在移动机器人路径规划中的常用算法,其具有信息量少、结构简单的特点,但传统栅格法通常由于其栅格过多而影响算法的有效性.针对这一问题,提出了一种特征点提取的改进栅格法,该方法利用特征提取的思想将障碍物栅格的顶点作为特征点提取出来,在这些特征点间进行路径规划,该方法简化了算法的规划范围.将新的栅格法应用于不同种...     

基于人工势场法与入侵杂草法路径规划研究

针对移动机器人路径规划研究中,移动机器人路径规划易陷入局部极小值,缺乏全局指导性及路径规划效率不高,甚至目的地不可达的问题,这里给出相应的研究方法。通过合理布局超声波探头位置,利用改进人工势场法进行移动机器人的路径规划;对移动机器人陷入局部极小值点的问题,采用入侵杂草算法在全局内有指导性的产生最优子目的地,并根据子目的地重新分配空间内的引力势,引导移动机器人摆脱"陷阱"。Matlab仿真实验表明,本文提出的路径规划算法不仅在一般环境中,而且在相对复杂的环也能引导陷入局部极小值点的移动机准确、安全到达指定目的地。为此算法主要参数选取匹配合理时,可对路径进行优化。该算法在解决局部极小值点的问题具有较高全局指导性。     

基于粗糙集理论和SOFM神经网络的聚类方法

粗糙集理论和自组织特征映射SOFM(Self-Organizing-Feature-Map)神经网络在聚类分析中有各自的优势和劣势,结合SOFM神经网络和粗糙集理论提出一种算法.该算法利用粗糙集理论的属性约简去掉样本的冗余属性,并将处理过的数据作为SOFM神经网络的训练样本,从而减小了SOFM网络的规模,因此提高了样本的聚类效率.     

基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型

根据实际应用中神经网络训练样本通常具有内在特征和规律性,提出一种基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型。通过自组织竞争网络的聚类特征,改善样本训练对BP网络性能的影响。BP神经网络采用收敛速度较快和误差精度较高的动量—自适应学习速率调整算法。并通过基于这种模型的空气质量预测实验,表明基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型首先会提高收敛速度,其次会减少陷入局部最小的可能,提高预测精度。     

情报信息自组织消息传递的设计与实现

针对在非结构化情报信息对等网中,当若干节点失效时,消息传递性能将会降低等问题,提出一种基于对等通信的自组织消息传递协议规则。引入具有自组织特性的蚁群寻径算法,算法采用动态调整局部路径上的信息素策略,根据迭代过程自适应路由选择,使对等体获得寻径局部最优解,实现自组织消息传递。算法时间复杂度的分析以及自组织性能测试的仿真实验表明,该算法有效且切实可行,能达到预期效果。     

Mobile robot with a self-positioning system

This paper describes a general method using configuration space for planning a collision-free path of a manipulator with 6 degrees of freedom (DOF). The basic approach taken in this method is to restrict the free space concerning path planning and to avoid executing unnecessary collision detections, based on the idea that a collision-free path can be planned using only partial information of the configuration space. The configuration space is equally quantized into cells, and the cells concerning path planning are efficiently enumerated based on a heuristic graph search algorithm. A heuristic function which characterizes the search strategy can be defined to give priority to the gross motion using the first few joints. A bi-directional search strategy is also introduced to improve efficiency. The memory is allocated only to the portion of the configuration space concerning path planning, and the data of the free space defined in the 6-dimensional configuration space can be efficiently stored. This algorithm of free space enumeration is independent of the kinematic characteristics of the manipulator. Therefore, this method is generally applicable to any type of manipulator. It has actually been implemented and has been applied to a 6-DOF articulated manipulator.     

一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法

针对时变信号模式分类和未标记样本信息的有效利用问题,提出了一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法。根据获得的已标记和未标记的过程函数样本信号,分别构建基于竞争学习规则和有教师示教方法的自组织过程神经网络模型,利用该网络的自组织特性,实现动态样本的分类标识。文中分析了算法的信息处理机制,给出了具体的实现步骤。以油田开发水淹状况判别为例,实验结果验证了方法的有效性。     

A note on self-organizing semantic maps

This paper discusses Kohonen's self-organizing semantic map (SOSM). We show that augmentation and normalization of numerical feature data as recommended for the SOSM is entirely unnecessary to obtain semantic maps that exhibit semantic similarities between objects represented by the data. Visual displays of a small data set of 13 animals based on principal components, Sammon's algorithm, and Kohonen's (unsupervised) self-organizing feature map (SOFM) possess exactly the same qualitative information as the much more complicated SOSM display does.     

基于兴趣特征向量的端对端仿真学习社区研究

为了正确分类远程教育环境中具有相同学习兴趣的学习者,提出了一个基于学习者兴趣特征向量的端对端自适应仿真学习社区构建算法.算法着眼于一个开放的分布式仿真学习环境,在一个端对端的系统框架下,赋予每个学习者一个学习兴趣向量,并通过模拟学习者之间相互推荐学习资料来对学习者进行分组.仿真实验结果表明:经过一段学习者之间关系调整的时间,算法能显著提高学习资源推荐的正确率,提高学习者的满意度.所以,算法很合适应用于远程学习社区的构建.     

运动人体的检测和跟踪

介绍了一个使用三维激光摄像机对道路上的自行车辆和行人进行检测和跟踪的实时系统，系统主要分为物体识别模块和目标匹配跟踪模块两部分，前者采用了迭代自组织的数据分析算法(ISODATA算法)和多阈值分割方法，后者使用了一种新颖的将轨迹连贯性函数和卡尔曼滤波器相结合的多目标匹配跟踪算法，户外实验表明系统具有较高的识别率。     

狼群优化的神经网络频谱感知算法

提出了一种基于狼群优化的人工神经网络频谱感知方法,实现了具有神经网络最优结构的神经网络频谱感知算法。该算法在包含自组织神经网络的频谱感知算法的基础上,具体阐述了训练样本的生成,神经网络的训练以及对神经网络训练阶段结束后所得到的权值矩阵运用狼群优化方法进行进一步的优化处理的过程。实验结果表明,狼群优化的自组织神经网络频谱感知算法与自组织神经网络的频谱感知算法相比,具有更好的频谱感知性能。     

SOM神经网络改进及在遥感图像分类中的应用*

针对自组织特征神经网络自身算法的特点和缺陷,采用遗传算法对网络进行改进,形成了基于遗传算法的自组织特征神经网络,并从输入向量、竞争层神经元数量设置和初始权向量设定三方面,结合遥感图像的特性对自组织特征映射网络遥感图像分类的方法进行了改进。将该方法应用于择西安地区的ETM+卫星遥感图像进行分类试验,结果表明,基于遗传算法的自组织特征映射网络使得遥感图像的分类精度更高,且该算法实现简单,具有一定的工程应用价值。