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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。 相似文献
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超疏水涂层在实际应用中受化学腐蚀、刮擦磨损等外界环境的影响,易造成涂层老化、开裂甚至脱落,造成涂层失效。因此,针对这一问题,设计出具备耐候性的自修复超疏水表面:以超支化聚二甲基硅氧烷为柔性基底和低表面能物质,引入纳米二氧化硅构筑表面粗糙结构,制备超疏水涂层。当SiO2粒径为50 nm、固含量为30wt%时,得到了接触角为154.87°的超疏水涂层。经过5次胶带剥离试验,涂层表现出良好的机械稳定性。经历10次温差循环试验和24 h紫外光照射后,涂层表面接触角仍大于150°,表明涂层具有良好的耐候性。涂层经过80℃、2 h的热处理可修复划痕,表明该涂层具有一定的自修复功能。同时,Tafel及Nyquist测试结果表明,对基底进行超疏水处理可显著提高防腐性能,并且该涂层具有明显的自清洁效果。综上所述,本文所制备的纳米SiO2@超支化聚二甲基硅氧烷(PDMS)复合超疏水涂层具有自修复功能,为自修复超疏水涂层的开发提供了新的研究策略。 相似文献
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