移动机器人导航中激光雷达测距性能研究

距离检测是移动机器人导航的一个关键问题.文章介绍了基于飞行时间法测距的二维激光雷达LMS291的工作原理,分析了影响LMS291测距性能的误差因素,通过统计分析对测距数据进行标定,研究了不同物体表面属性对测距精度的影响;通过混合像素测定方法确定LMS291的角度分辨率;通过对激光雷达测距性能的试验,建立测距误差模型.所得结论可以为复杂非结构化环境下移动机器人导航中障碍检测、环境建模及自定位提供支持.     

人工智能产业化的历史、现状与发展趋势

本文首先回顾国际人工智能产业化的历史发展阶段;接着归纳出人工智能产业化的现状是产业化基础好起点高、投融资环境空前看好、各国出台政策助推行业发展机遇、感知智能领域相对成熟、人工智能人才紧缺争夺激烈、人工智能的社会和伦理问题引人关注等;最后分析人工智能产业化的发展趋势,包括人工智能核心技术加速突破、产业强劲发展、智能化应用场景从单一向多元发展、人工智能和实体经济深度融合进程进一步加快、智能服务呈现线下和线上的无缝结合、逐步实现全产业链布局、重视开发人工智能共享平台和加紧人工智能法律研究与建设等。     

一种带宽约束的无线传感器网络节点调度算法

研究了无线传感器网络在带宽受限时怎样最小化覆盖裂口,同时最大化网络生命期的问题。将带宽限制理解为活动节点的活动邻居数限制,且认为由于带宽约束,当需要的带宽大于实际能提供的带宽时,覆盖裂口就可能发生。进而提出了一种最小覆盖裂口的混合整数规划模型,并提出了一种求解此问题的启发式算法,同时也研究了带宽和节点数对网络覆盖的影响。仿真实验表明,增加节点数可延长网络的生命期,增加带宽可减少裂口的发生,这与理论分析的结果是一致的。     

对等式网络并行GA的设计与实现

本文讨论的并行遗传算法是一类基于对等通讯的网络异步并行遗传算法，通过对粗粒度并行模型的改进，使它适合于在普通网络环境下推广应用，本文讨论的并行遗传算法具有通讯开销小、子群体间信息交流分以及便于实现等特点。     

种子检测器刺激-应答变异算法研究

为降低阴性选择算法(NSA)的时间复杂度,提出了一种应用种子个体连续位刺激变异的检测器生成策略:首先随机生成种子检测器集合,根据其与自体的亲和度选定变异个体和变异片段;其次在被选个体的特定基因片段发生刺激-应答变异(SRM),产生新的候选检测器个体;最后应用r位连续匹配准则筛选候选个体生成新的检测器.该策略的算法特点在于利用种子个体和自体集合的模式信息指导变异过程,降低候选检测器与自体的匹配成功率.实验表明,在保持高检测率的同时,种子检测器SRM算法比穷举算法、个体随机变异算法和检测器连续胞体超变异(CSH)算法的生成效率更高.     

一种非结构环境下多机器人构建地图的方法

提出了一种多移动机器人在非结构环境下构建地图的新方法.该方法让各机器人独立探索环境并对不同的局部栅格地图予以融合.在地图融合过程中,无需考虑机器人相对位置的先验信息,而是以栅格地图相似度为度量标准,利用距离变换和改进的遗传算法高效、快速地搜索各局部地图之间的最大重叠部分,进而予以融合.实验结果表明,与常规方法相比,该方法能够较为精确地实现非结构环境下多机器人地图构建,且限制条件少,更适合于实际应用中的各种复杂情况.     

机器人技术的发展

本文介绍70年代以来世界机器人技术的发展特点及发展动向。从中可以看到机器人技术的发展进程,并得到有益的启示。     

一个机器人柔性装配规划系统

柔性装配及其装配顺序是近年来在计算机辅助制造和计算机集成制造系统方面一个十分重要的研究领域.在知识表示和专家系统技术的基础上.本文首先简述了几种装配顺序的表示方法,然后提出一个基于知识的柔性装配规划系统的原型及其典型机构装配顺序的计算机模拟.本文所提出的方法,可以推广至更复杂的装配工作,并且为CAM和CIMS的控制和编程提出新的要求.     

基于Petri网的系统评价和优化模型

采用层次Petri网的方法，模拟在存在多种不同长度标准的情况下轧制系统的生产过程，对不同长度参数下系统运行性能进行评价和参数优化。实验结果表明，在解决对CIMS运行中的性能评价和参数优化问题上，Petri网的方法相对于纯数学方法更为有效。     

Identification of abnormal movement state and avoidance strategy for mobile robots

1 INTRODUCTION Abnormality identification is crucial for dead-reckoning, locating and mapping, navigating and safety of mobile robots, especially when robots work in unknown environments such as planetary exploration. The abnormalities of mobile robots can be divided into two categories: faults of internal components (such as sensor, actuator, etc)[1?5] and abnormal movement states while interacting with environments (such as slipping of wheel)[6?7]. Those abnormal movement states include …