机器翻译研究现状与展望

本文回顾机器翻译研究的历史，介绍典型的机器翻译方法，包括：基于规划、基于统计以及基于实例的机器翻译方法；针对机器翻译的研究现状，详细介绍和分析了基于混合策略的机器翻译方法，对统计以及机器学习方法在机器翻译中的应用进行了描述；论文还介绍了当前机器翻译评测技术；最后对机器翻译进行总结和展望。     

移动机器人路径规划技术的现状与发展

移动机器人技术是近年来的研究热点，路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域。路径规划分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。该文详细地叙述了移动机器人路径规划技术的分类和发展现状，全局路径规划和局部路径规划中的各种方法，具体地分析了各种方法的算法过程，并指出了各种方法的优缺点，以及各种方法的改进的办法，最后对移动机器人路径规划技术的未来的发展趋势进行了展望。     

机器人路径规划方法综述

路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前为止,其研究方法主要有两大类传统方法和智能方法.综述了有关机器人路径规划技术的研究方法,介绍了自由空间法等传统方法,同时讨论了基于遗传算法、模糊控制和神经网络等智能方法的路径规划技术,并展望了机器人路径规划技术的未来与发展趋势.     

基于包容结构的移动机器人混合式控制结构

本文提出以包容式框架结构为基础，将计划作为一种行为，与应激式行为并行处理 的思想．与之对应的是将传感器检测区域分为避障区和规划区，如果在避障区有障碍物，则 由应激避障模块采取相应的避障行为；如果在规划区有障碍物，则由规划模块产生相应的输 出．由于规划模块最终输出子目标，因此使此结构的规划模块具有很好的扩展性．另外，在 处理应激避障行为和直接规划行为时，分别提出新的基于传感器的避障和规划方法，通过机 器人路径规划的仿真证明，这些方法是简洁、有效的．     

一种动态环境下移动机器人的路径规划方法

本文提出了在动态环境中，移动机器人的一种路径规划方法，适用于环境中存 在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况．采用链接图法建立了机器人工作空间模型， 整个系统由全局路径规划器和局部路径规划器两部分组成．在全局路径规划器中，应用遗传 算法规划出初步全局优化路径．在局部路径规划器中，设计了三种基本行为：跟踪全局路径 的行为、避碰的行为和目标制导的行为，采用基于行为的方法进一步优化路径．其中，避碰 的行为是通过强化学习得到的．仿真和实验结果表明所提方法简便可行，能够满足移动 机器人导航的高实时性要求．     

移动机器人路径规划技术综述

智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向.     

移动机器人智能路径规划方法研究

路径规划是移动机器人导航技术研究中一个重要环节和课题。规划的方法可以分为传统的路径规划方法和智能化的路径规划方法。本文对于当前普遍采用的遗传算法、模糊逻辑算法、神经网络、蚁群优化算法、粒子群算法、启发式搜索法等智能路径规划方法进行了较为详细的介绍和分析,并展望了机器人路径规划技术的未来与发展趋势。     

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．     

一种不确定环境下移动机器人的避障规划算法

本文提出了在不确定的环境中，移动机器人的一种全局路径规划算法．将全局路径 规划分解为局部路径规划的组合．为提高规划的效率，在局部规划中，采用了基于案例的学 习方法．以ART-2神经网络实现案例的匹配、学习和扩充，满足了规划的实时性要求，仿真 结果说明了本算法的有效性．     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述

综述了自主式移动机器人导航技术,对其中的同步定位与地图创建、路径规划以及多传感器信息融合等技术进行了详细的分析,并从基于地图、基于环境和基于行为3个方面全面地阐述了移动机器人路径规划技术的研究现状.对当前的研究热点SLAM技术、遗传算法和基于行为的规划算法等进行了较为详细的介绍和分析.同时,展望了移动机器人导航技术的发展趋势.     

Level Set方法求解机器人路径规划的探讨

移动机器人路径规划是机器人学的一个最基本也是最复杂的问题,路径规划的主要方法有势能方法、单元分解方法、神经网络(NN)等。水平集(level set)方法已经广泛应用于图像处理和计算机图形学领域,因为其具有能够处理拓扑改变、数值稳定性好和独立于参数化的优势。为了探讨Level set方法在求解机器人路径规划中的应用,在介绍水平集法的基本思想和相关技术,以及路径规划的求解方法等的基础上,引入路径规划问题的隐式主动轮廊模型,即水平集模型,并采用快速推进方法(FMM)求解此模型方程,进而给出了路径规划模型的计算结果及其可视化界面,并且与经典势能法的计算结果进行了比较。理论和计算结果证明,Level set方法求解机器人路径规划是可行和有效的,从而为机器人路径规划研究提供了新的思路和方法。     

多机器人路径规划方法研究

路径规划是当前多机器人系统石矸究的一个热点问题。在对已有方法研究的基础上,提出一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法。仿真结果表明,该方法能提高路径规划的效率,使机器人具有良好的避碰能力,较好地实现了多机器人的路径规划。     

数控加工中路径规划与速度插补综述

数控技术在现代制造工业中被广泛使用,相关研究一直为学界和业界共同关注。数控技术的传 统流程主要包含刀具路径规划和进给速度插补。为实现高速高精加工,人们通常将路径规划与速度插补中的若 干问题转换成数理优化模型,针对工程应用问题的复杂性,采用分步迭代优化的思路进行求解,但所得的结果 往往只是局部最优解。其次,路径规划与速度插补都是为了加工一个工件曲面,分两步进行处理虽然简化了计 算,但也导致不能进行整体优化。因此,为了更好地开展路径规划与速度插补一体化设计与全局最优求解的研 究,系统性地了解并学习已有的代表性工作是十分有必要的。所以将逐次介绍数控加工中刀具路径规划与速度 插补的相关方法与技术进展,包括基于端铣的加工路径规划;刀轴方向优化;G 代码加工以及拐角过渡;参数 曲线路径的进给速度规划等国内外相关研究以及最新提出的一些新型加工优化方法。     

机器人路径规划研究

机器人路径规划是在有障碍物的工作空间中寻求一条安全无障的最优路径,是当前机器人研究领域的热点问题,是实现机器人自主导航和完成复杂任务的关键技术之一。在对智能路径规划方法研究的基础上,提出了基于人工免疫算法的机器人路径规划,并对免疫算法进行了详细设计。仿真结果表明,人工免疫算法可以很好地规划出恰当的路径,收敛速度快,规划效果好,较好地验证了所提出方法的正确性和有效性。     

移动机器人路径规划研究现状及展望

移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。通过对全局路径规划和局部路径规划中各种方法的分析,指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法,并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

行为控制月球车路径规划技术

提出了一种新的路径规划方法即自主行为路径规划方法.该方法能够自动构造大范围 自然环境下与路径规划任务相关的一类拓扑结构,从而大大地提高自然环境下月球车路径规划 速度.该方法在Tangent-Bug切线法基础上引入一组自适应行为来构造切线拓扑图,它是人工 路径规划行为的模仿,克服了计算几何路径规划方法非线性计算时间的不足.文中给出了相关 定义、定理、算法及真实环境下的仿真结果.     

移动机器人路径规划算法综述

路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划技术进行研究,分析各算法的实现机制与原理,并系统性的总结了主流路径规划算法研究现状。根据移动机器人路径规划算法的特点,将路径规划算法分为：传统规划算法、智能规划算法、基于采样的规划算法。基于以上分类,分述近年来的主要研究成果,重点分析各类算法的优缺点。针对移动机器人路径规划算法研究现状,对其未来研究方向进行展望,为移动机器人路径规划大发展提供一定的思路。     

移动机器人路径规划综述

移动机器人是目前科学技术发展最活跃的领域之一,在工业、农业、医疗等行业广泛应用,还在城市安全、国防和空间探测领域得到更广的应用。要实现机器人在未知环境下自主作业,具备实时、自主、识别高风险区域和风险管理的能力,路径规划是一个重要环节,规划水平的高低,在一定程度上标志着机器人的智能水平,因此研究机器人路径规划对提高机器人的智能化水平、加快工程化应用具有重要的意义。文章重点分别从全局路径规划和局部路径规划角度对机器人路径规划的研究方法进行了分析与总结,同时分析研究了基于仿生学的智能算法的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法,最后展望了移动机器人的未来发展趋势。