蝙蝠耳机器人

蝙蝠耳朵、廉价传感器和实时计算方法的研究有助于研制地板擦洗机器人,这种机器人可以承担人工清洁时的脏活及累活。 在欧洲Esprit研究计划中,Anschutz船舶导航系统公司的Kurt Spetzmann博士开展了一项研究蝙蝠运动方式的工作,目的是开发广泛的技术能力,以便利用它们将机器人自动化扩展到服务领域,包括帮助残疾人。     

基于改进蝙蝠算法和三次样条插值的机器人路径规划

为更好地解决移动机器人路径规划问题, 改进蝙蝠算法的寻优性能, 拓展其应用领域, 提出了一种具有反向学习和正切随机探索机制的蝙蝠算法. 在全局搜索阶段的位置更新中引入动态扰动系数, 提高算法全局搜索能力; 在局部搜索阶段, 融入正切随机探索机制, 增强算法局部寻优的策略性, 避免算法陷入局部极值. 同时, 加入反向学习选择策略, 进一步平衡蝙蝠种群多样性和算法局部开采能力, 提高算法的收敛精度. 然后, 把改进算法与三次样条插值方法相结合去求解机器人全局路径规划问题, 定义了基于路径结点的编码方式, 构造了绕避障碍求解最短路径的方法和适应度函数. 最后, 在简单和复杂障碍环境下分别对单机器人和多机器人系统进行了路径规划对比实验. 实验结果表明, 改进后算法无论在最优解还是平均解方面都要优于其他几种对比算法, 对于求解机器人全局路径规划问题具有较好的可行性和有效性.     

美国研发出仿生蝙蝠机器人

据悉,美国加利福尼亚理工学院（California Institute of Technology）研发出一款仿生蝙蝠机器人Bat Bot B2,其外形和飞行动作与真蝙蝠相似,可自主飞行。Bat Bot B2拥有复杂的襟翼,而重量仅有93g,骨头用碳素纤维制成,翅膜则是由定制的硅树脂材料制成,厚度仅56μm。该机器人全身有9个关节连接处,但只在翼关节安装了制动器,从而使机体更薄、更轻。     

老大哥在看着你

军事机器人也不都是杀人武器,美国密歇根大学工程学院的科学家们正在开发的这个机器蝙蝠就是一个6英寸的机器人型间谍飞机,能够在城市作战区飞行并即时传回数据。其目的是收集资料,如影像,声音和气味。     

一种改进的蝙蝠算法

为了增强蝙蝠算法的全局寻优能力,提出一种新的全局"寻优策略",将蝙蝠个体历史最优引入到蝙蝠个体寻优策略中,并引入一种"指引"方向指导蝙蝠个体全局寻优。蝙蝠个体每次迭代后将执行"优胜劣汰"的策略,随机初始化一些蝙蝠个体取代那些适应度值较低的个体,增加种群多样性以防止陷入局部极值。选取UCI中的Iris,Wine,Sonar数据集用来聚类测试,实验结果表明:与原始蝙蝠算法、差分进化算法、粒子群算法相比,改进的蝙蝠算法能够得到更高的聚类准确率,鲁棒性更强。     

一种改进的自适应变异蝙蝠算法

针对蝙蝠算法在解决高维复杂问题时容易陷入局部最优解和精确度不高的问题,文中提出了一种改进的蝙蝠算法。在原算法的基础上,引入一种交叉变换的方式更新蝙蝠群体的位置,一方面是为了提高蝙蝠算法的遍历性,另外还可以减小蝙蝠算法陷入局部最优解的可能性。模拟蝙蝠发声的音量变化,采用自适应的变换的方式改进蝙蝠算法最优解的选择模式,达到提高算法的精度和收敛速度的目的。最后通过标准的测试函数对改进后的算法进行数值模拟,结果显示,改进后的算法较为有效。     

行业动态(新技术)

MIT发明"变形金刚"蛇形机器人日前,麻省理工学院媒体实验室开发出了一种LineFORM可变形机器人原型。LineFORM是一种蛇形机器人,可以形成许多形状,同时具备灵活性和刚性。该实验室认为它将开启一种全新的显示和互动方式。在演示视频中,LineFORM可以变成一盏台灯,身体的某个机械部分可以变成开关;还有一种功能是变成USB传输线,在传输时它像电流一样摆动。它的创造者认为,这一机器人可以被想象成移动设备,带有显示器、     

整数规划的量子行为蝙蝠算法

蝙蝠算法是一种新型群体智能算法,传统的蝙蝠算法在解决整数规划问题时容易陷入局部最优并出现早熟收敛现象,为了解决这些弊端,提出了一种基于势阱的具有量子行为的蝙蝠算法。论述了算法的优化原理和实现方式,并通过仿真实验,与粒子群算法和量子行为粒子群算法进行性能对比。实验结果表明,量子行为蝙蝠算法不仅能够有效地解决整数规划问题,而且比其他算法具有更好的性能。     

求解带硬时间窗的多目标车辆路径问题的多种混合蝙蝠算法

针对多目标车辆路径问题的研究,考虑了车载量限制和硬时间窗的约束条件,以最小派车数和最小车辆行驶距离为目标建立了数学模型。在分析基本蝙蝠算法求解离散问题局限性的基础上,混合蝙蝠法加入交叉算子和重组算子,提高算法性能。利用遗传算法的特点,构建出三种混合蝙蝠算法,算例测试结果表明,混合蝙蝠算法是解决离散型问题的一种有效方法。与基本蝙蝠算法相比,混合蝙蝠算法具有较高的计算效率和持续优化能力,其中单点重组精英遗传混合蝙蝠算法解决算例寻优能力最佳。 关键词：混合蝙蝠算法;车辆路径问题;多目标;硬时间窗     

蝙蝠算法研究及应用综述

蝙蝠算法（BA）是一种受蝙蝠利用超声波回声定位觅食行为启发的新型群体智能优化算法。介绍了蝙蝠算法的基本原理，分析了性能影响因素，论述了算法的改进策略，并阐述了蝙蝠算法在数据挖掘、图像处理、组合优化等方面的应用与发展。最后结合蝙蝠算法的性能特点和应用方向，对蝙蝠算法未来的研究发展方向进行了展望。     

百米赛跑冠军"吸血鬼"蝙蝠

在北美洲一种称为"吸血鬼"的蝙蝠,是蝙蝠世界中的赛跑佼佼者.纽约康尔大学的丹尼尔和约翰为了证实这种"吸血鬼"蝙蝠的跑步技能,制作了一部可调速的滚球式小车,车上配置了能跟踪蝙蝠运动情景的微型摄像头,小车带着蝙蝠一道飞行.当他们把滚球式小车的行速调高时,蝙蝠随车速的改变而飞行速度加快.最后两位研究者惊奇地发现,蝙蝠竟然着地随着小车一起奔跑起来.     

服务机器人的产业化发展之路

引子——能"产业化"的服务机器人 服务机器人是一种半自主或者全自主工作的机器人,它能完成有益于人类的服务工作,但不包括从事生产的设备[1,2]. 能产业化的服务机器人大致可以分成两大类:一种是提供专业服务的机器人,包括各种现场操控机器人、医疗服务机器人、救援及安全机器人、公共服务机器人、军用机器人等等;另一种是家用服务机器人,包括提供家务服务、娱乐休闲服务、安全健康服务以及助老助残等服务的机器人.     

求解无容量设施选址问题的混合蝙蝠算法

无容量设施选址（Un-capacitated Facility Location,UFL）问题是可以运用于不同领域的经典优化难题。蝙蝠算法（Bat Algorithm,BA）是一种新的群智能优化算法,目前还未被应用到无容量设施选址问题的求解中。针对蝙蝠算法易陷入局部最优、收敛精度低、后期收敛速度慢的缺点,并结合无容量设施选址问题的具体特征,将三种局部搜索策略、和声搜索机制与基本蝙蝠算法相结合,使用一种新的随机游走法则公式改善蝙蝠的搜索能力,设计了求解无容量设施选址问题的混合蝙蝠算法。通过实例测试将混合蝙蝠算法与其他算法进行比较,验证了该算法求解无容量设施选址问题的有效性与可行性。     

吸血蝙蝠

在一个月黑风高的夜晚,一只吸血蝙蝠全身沾满了血飞了回来,洞里的同伴觉得很好奇,就问它到底是去哪里吸血,怎么会有这么多血呢?蝙蝠本来不想回答,可是同伴却问个不停,它最     

基于模拟退火高斯扰动的蝙蝠优化算法

蝙蝠算法（bat algorithm, BA）是一类新型的搜索全局最优解的随机优化技术。为了提高BA算法的搜索效果, 把模拟退火的思想引入到蝙蝠优化算法中, 并对蝙蝠算法的某些个体进行高斯扰动, 提出了一种基于模拟退火的高斯扰动蝙蝠优化算法（SAGBA）。分别将蝙蝠优化算法、模拟退火粒子群算法、SAGBA在20个典型的基准测试函数中进行仿真对比, 结果表明SAGBA不仅增加了全局收敛性, 而且在收敛速度和精度方面均优于其他两种算法。     

体操机器人的模糊控制策略

提出了一种体操机器人模糊控制策略,它结合了无需模型和基于模型的模糊控制,无需模型的模糊控制器是为摇起体操机器人垢,它确保体操机器人的随着每次摆动而增加,基于模型的控制器是为平衡体操机器人设计的,它基于一个Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型。     

基于柯西-高斯变异的混沌蝙蝠算法

针对蝙蝠算法在寻优过程中易陷入局部极值的不足,提出一种基于柯西-高斯变异的混沌蝙蝠算法（Cauchy Gaussian Bat Algorithm,CGBA）。首先,在蝙蝠的初始化阶段采用混沌初始化策略,以提高蝙蝠种群个体的均匀分布能力;其次,在全局搜索过程中,在蝙蝠算法搜寻过程中引入柯西逆累积分布函数,增强蝙蝠算法的收敛速度和寻优精度;最后,对局部最优解采用高斯扰动,增强算法跳出局部最优的能力。测试结果表明,CGBA在求解精度和收敛速度均优于传统蝙蝠算法。     

具有抽取功能的机械手

本文提出了一种新型机器人手部结构——具有抽取功能的机器人手。它改善了机器人手部受力状况,结构紧凑,负荷能力大.具有一定的推广价值.     

基于部落结构的多种学习机制蝙蝠优化算法

蝙蝠算法(bat algorithm,BA)是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食行为的启发演变而来的一种新颖的群智能仿生优化算法。为了提高蝙蝠算法的收敛效率,把多种学习机制引入到蝙蝠优化算法中,通过将蝙蝠群体进行部落划分以及各部落间建立相互学习机制,使得内部局部搜索及全局最优信息能够在群体内传递。仿真结果表明,该算法切实提高了收敛效率。     

新兴的机器人排球赛

继世界各地相继举办了几届机器人世界杯足球赛之后,最近在英国又首次出现了机器人排球赛。它与机器人足球赛的一个重要不同之处在于,参加排球赛的机器人无需别人操纵,一切行动都是自主的—一这比机器人足球赛更进一步,是机器人技术追求的更高目标。 机器人排球赛与机器人足球赛一样,与其说是一项体育比赛,毋宁说是尖端技术力量的一种较量,因为它涉及一系列高新科技,包括：计算机与机器人连接的无线通信技术;驱使机器人快速灵活运动的控制技术;根据机器人与球的所处位置,能自行判断和行动的人工智能技术;以及准确计算双方队员的…