二叉树的遍历算法

二叉树是一种重要的非线性数据结构,在计算机领域有着广泛的应用。着重介绍二叉树的遍历问题,描述了递归、非递归、层次等二叉树遍历的多种算法。     

未知环境下移动机器人遍历路径规划

为提高未知环境下移动机器人遍历路径规划的效率,提出了一种可动态调节启发式规则的滚动路径规划算法.该算法以生物激励神经网络为环境模型,通过在线识别环境信息特征,动态调用静态搜索算法和环绕障碍搜索算法,有效减少了路径的转弯次数.引入虚拟障碍和直接填充算法,解决了u型障碍区域的连续遍历问题.最后通过仿真实验表明了该方法在未知复杂环境下的有效性.     

完全二叉树非递归无堆栈先序遍历算法的研究

通过对满二叉树的层次结构、顺序序列与先序序列三者之间解析关系的研究,得到了满二叉树的层次结构及顺序序列与先序序列之间互相转换的算法,并由此演绎出了非递归无堆栈方式的完全二叉树先序遍历以及先序与顺序互转算法。该算法可在常数时间内完成单个结点的查询,在线性时间内完成整个序列的遍历或互转。以精准二进制编码的解析公式为基础,易于与位运算结合,不仅适合常规程序设计,而且适合于嵌入式及相关的专业开发。通过一个简单的示例,说明了该算法在虚拟植物建模方面的应用。     

不确定动态环境下移动机器人的完全遍历路径规划

基于生物激励神经网络、滚动窗口和启发式搜索,提出了一种新的完全遍历路径规划方法．该方法用Grossberg的生物神经网络实现移动机器人的局部环境建模,将滚动窗口的概念引入到局部路径规划,由启发式算法决定滚动窗口内的局域路径规划目标．该方法能在不确定动态环境中有效地实现机器人自主避障的完全遍历路径规划．仿真研究证明了该方法的可用性和有效性．     

队列遍历算法的加权策略在蠕虫扩散中的应用

针对一般蠕虫不能感知目标环境及其改变,从而不能选择有效的扩散策略问题,采用加权树建模方法,给出一种蠕虫自动扩散模型,描述蠕虫"智能"扩散的本质特征和执行过程.基于队列遍历提出一种加权策略算法.分析和仿真实验结果表明,该模型具有较高的扩散效率,能够灵活描述和实现较为普遍的扩散.     

室内未知环境遍历路径规划算法综述

在全局环境未知的情况下,机器人根据自身的传感器实现对环境的遍历探测,称为未知环境的遍历路径规划.其相关算法可以分为3类:一种是简单的随机遍历策略,如迂回往复式;一种是在沿边学习后,建立环境轮廓模型,采用全局视角与局部路径规划相结合的算法;另一种是不采取沿边学习的漫步式探测路径规划.     

完全未知环境下机器人探索路径策略与仿真

为了使工作在完全未知环境中的机器人能够灵活应对多种类型障碍,提出了一种完全未知环境中机器人探索路径的新思路,即充分利用机器人感知区域内的局部环境信息,在BUG路径规划算法基础上采用所提出的两层路径选择策略(TLPC)以实时决策机器人的行为.在两层路径选择策略的作用下,一方面使机器人在面对障碍时具有类人的路径选择功能,避免了机器人避障的盲目性;另一方面由于机器人具有逆转跟踪障碍边界方向的功能,在面对特殊障碍时能够以较短路径绕行,从而减小整体路径的冗余度.此算法体现了机器人在未知环境中的智能性和对较复杂环境的适应性.仿真实验证明算法可行性.     

完全未知环境下机器人路径规划的RPC算法

提出一种适合存在多种类型障碍的完全未知环境的机器人路径规划方法：RPC算法（全称为实时规划－选择算法）。即将BUG规划算法与所提出的两级路径选择策略相结合实时决策机器人的行为。其中两级路径选择策略模拟人类探索路径的思维模式实时决定机器人绕行障碍的方向,能够减小机器人避障中的盲目性和降低路径冗余度。此算法提高了机器人在未知环境中的智能性,增强了对较复杂环境的适应性。仿真实验表明了该算法的可行性。     

基于回溯的室内机器人完全遍历路径规划

完全遍历路径规划算法得到越来越多的关注.提出一种基于回溯的双向完全遍历路径规划算法,根据工作环境的纵横比,选择合适的局部遍历优先级采用牛耕法完成局部覆盖,采用改进的A*算法规划出从临界点到回溯点的无碰撞路径完成区域转移,实现工作环境的全覆盖,当回溯点个数为零时,机器人就完成了对地图的完全覆盖.仿真表明,与BA*和B-T...     

未知环境下基于传感器的移动机器人路径规划新方法

提出了一种未知环境下机器人在线路径规划算法. 该算法在多数情况下比传统方法更具智能性和灵活性, 并且可以解决无边界环境中单方向无限延伸的障碍物的绕行问题．     

智能吸尘器全覆盖遍历路径规划及仿真实现

分析了常用的全覆盖遍历路径算法,提出了基于区域分割的全覆盖遍历路径规划的实现方案:首先智能吸尘器沿着水平与垂直路线扫描房间,将房间分成若干无障碍的小区域,然后以图的深度优先搜索算法确定这些小区域的衔接顺序,并在这些小区域内以螺旋收缩算法进行遍历。在实验室环境内,在智能吸尘器最小系统上,通过实验验证了提出的全覆盖遍历路径规划。实验主要分为4项:走直线、直角转弯、子区域内螺旋行走、子区域衔接,实验证明智能吸尘器在给定的环境下,能够按照预想的效果进行遍历。     

移动机器人全覆盖任务的研究进展

结合笔者的有关研究工作,对国内外在移动机器人的全覆盖寻优路径规划方面的研究现状加以分析、比较、归纳和介绍,对全覆盖路径规划方法的发展趋势和研究方向进行了探讨。     

移动机器人全覆盖路径规划研究

移动机器人的全局路径规划基本上可分为起点到终点寻优和全覆盖寻优两种。所谓全覆盖寻优路径规划,是指移动机器人快速而高效率地走遍一个区域内除障碍物以外的全部地方。对全覆盖路径规划方法的研究现状加以分析、比较和归纳,对全覆盖路径规划方法的发展趋势和研究方向进行探讨,也介绍作者自己的研究工作,同时对国内外刚开始不久的多机器人协作在全覆盖路径规划领域的研究工作也予以介绍,最后归纳出全覆盖寻优路径规划的发展方向及待解决的问题。     

一种改进的全覆盖路径规划算法

全覆盖路径规划在现实生活中具有很广泛的应用,本文针对已存在的全覆盖路径规划算法中的内螺旋算法进行改进,提出带有优先级的内螺旋算法PISC算法。在算法中加入行走优先级,并采用回溯法解决清扫机器人进入的死角问题,优化机器人的清扫路径,最后在Visual C+〖KG-*3〗+6.0编程环境下进行算法仿真。实验结果表明,清扫机器人能有效地避开障碍物,在自由区域顺利行走,提高了清扫机器人的清扫效率,减少了机器人清扫的重复路径。     

机器人导航系统中的路径规划算法

导航系统是反映移动机器人自主特性与智能行为的关键问题之一,它所能完成的功能包括:环境的感知与识别、路径规划、路径跟踪、障碍回避等。路径规划是移动机器人导航技术中的重要组成部分,它是机器人执行各种任务的基础,而如何在动态时变环境中有效的实施路径规划是亟待解决的问题。本文综述了该领域研究的主要内容及其发展动态,在对一些较有代表性的研究思想及其相关算法分析的基础上,指出了存在的不足和有待进一步研究的问题,并提出了一些解决思路。     

Cleaning and Household Robots: A Technology Survey

This paper describes some of the main technology areas that have been actually used in the development of cleaning robots. The approach taken in this survey is to examine the characteristics of cleaning robots that have made successful laboratory demonstration or have become commercial products. We then identify the technology approach followed by the authors, and group their contributions in a few general areas. The result is a summary of used approaches to thesolution of difficult, albeit very practical, problems in the area of autonomous execution of cleaning tasks.     

自主吸尘机器人的研究现状

详细评述了自主吸尘机器人的研究特点和国内外的研究现状,分析了多传感器融合、环境建模、定位和路径规划等关键技术,指出了其中的难点和面临的问题．同时,探讨了自主吸尘机器人的发展趋势和未来的研究重点．     

Complete coverage path planning for wheeled agricultural robots

In the agricultural industry, an evolutionary effort has been made over the last two decades to achieve precise autonomous systems to perform typical in-field tasks, including harvesting, mowing, and spraying. One of the main objectives of an autonomous system in agriculture is to improve the efficiency while reducing the environmental impact and cost. Due to the nature of these operations, complete coverage path planning (CCPP) approaches play an essential role to find an optimal path which covers the entire field while taking into account land topography, operation requirements, and robot characteristics. The aim of this paper is to propose a CCPP approach defining the optimal movements of mobile robots over an agricultural field. First, a method based on tree exploration is proposed to find all potential solutions satisfying some predefined constraints. Second, a similarity check and selection of optimal solutions method is proposed to eliminate similar solutions and find the best solutions. The optimization goals are to maximize the coverage area and to minimize overlaps, nonworking path length, and overall travel time. To explore a wide range of possible solutions, our approach is able to consider multiple entrances for the robot. For fields with a complex shape, different dividing lines to split them into simple polygons are also considered. Our approach also computes the headland zones and covers them automatically which leads to a high coverage rate of the field.