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为了提高自主移动机器人的动态避障能力,提出了一种基于视觉信息的拟人动态避障方法,以视觉信息为决策依据,利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射,在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式,无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向,仿真试验证明这种方法是可行而有效的. 相似文献
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基于混合蒙特卡罗箱方法的移动感知网节点定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将机器人领域的蒙特卡罗定位方法(Monte-Carlo localization,MCL)引入到移动感知网的节点定位,提出了一种混合蒙特卡罗箱方法(mixture Monte-Carlo Box,Mixture-MCB).该方法采用混合采样的方式提高采样的成功率,有效地解决了传统蒙特卡罗方法的粒子耗散问题.与其他现有方法相比,该方法不仅计算简单,定位精度高,而且对于环境参数的改变具有较强的鲁棒性,因此适用于由计算能力较弱的节点构成的大规模移动感知网.仿真实验对算法的计算复杂度、定位精度和鲁棒性进行了分析并与其他方法进行了比较,结果表明,该方法是可行而有效的. 相似文献
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讨论了移动感知网中的节点自展开问题,基于人工势场法,利用每个节点与其邻居节点之间的虚拟排斥力作用.提出了一种移动感知节点的自展开算法.仿真实验表明,该算法能使节点快速扩展到整个感知区域,同时每个节点所移动的路径很短. 相似文献
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