一种基于改进Theta *的机器人路径规划算法

对Theta *算法进行改进,并用于解决机器人路径规划问题.首先,将障碍物对机器人产生的斥力作为一种惩罚函数加入到启发函数中,并合理地选择惩罚函数权重以确定启发函数.在此基础上,改进A *算法的变种——Theta *算法,提出对路径进行平滑处理的PS_Theta *算法.最后在二维仿真环境中进行验证及数据统计,并推广至三维复杂环境中,实验结果证明了算法的合理性与有效性     

一种新型协作多机器人路径规划算法

研究了一种在动态环境下的新型协作多机器人路径规划算法。采用集中式与分布式相结合的多机器人系统体系结构,弥补了在分布式环境下的全局性较差和在集中式环境下的实时性较差等不足。在此基础上,通过融合免疫协同进化算法与人工势场法解决全局路径规划与局部路径规划问题,以有效提高机器人的全局协调能力及自适应水平。仿真实验证明了所提算法在动态环境下实现的可行性与有效性。     

重叠时间切片改进深度神经网络的运动想象EEG模式识别

运动想象脑电信号(EEG)的模式识别方法,一直是无创脑机接口领域的重要研究方向之一.近年来,深度学习进一步提升了运动想象EEG信号的识别准确率,但面对EEG信号较强的时变性,依然存在训练样本不足和特征维度太高等问题.针对上述问题,本文提出了一种新型的重叠时间切片训练策略,在现有的时间切片策略基础上(cropped),采...     

一种动态不确定环境中机器人路径规划方法

针对动态不确定环境下的机器人路径规划问题,将部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）与人工势场法（APF）的优点相结合,提出一种新的机器人路径规划方法。该方法充分考虑了实际环境中信息的部分可观测性,并且利用APF无需大量计算的优点指导POMDP算法的奖赏值设定,以提高POMDP算法的决策效率。仿真实验表明,所提出的算法拥有较高的搜索效率,能够快速地到达目标点。     

基于定长实数路径编码机制的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种新的定长实数路径编码机制。首先进行环境地图建模,通过坐标变换在路径的起点和终点之间建立新地图,然后用定长的实数编码机制使得机器人在不断靠近目标点的趋势上,寻找一条最优的路径。为了进一步提高效率,根据障碍物的位置规划出机器人的“有效区域”,缩小搜索空间。采用免疫进化与模拟退火相结合的免疫模拟退火算法求解最优路径。仿真实验表明,该算法具有较强的全局和局部搜索能力,能够使得机器人快速地找到一条较优的路径。