一种迷宫机器人的人工脑系统

提出一种迷宫机器人的人工脑系统,包括迷宫路标感知单元与行为决策单元.其中,感知单元基于ARTI神经网络,用于识别迷宫导向路标;决策单元基于行为概率实现矩阵,并以强化学习更新行动策略.机器人所在迷宫的特征为每个路口设有导向路标,路标为含噪声的符号图像.在仿真实验中,令机器人在迷宫中随机行走,通过调节人工脑系统的试验参数,经过一段时间的自主探索学习过程机器人能最终穿越迷宫.仿真实验结果表明,该人工脑系统能够自组织地理解迷宫中导向路标的含义,并引导机器人成功穿越迷宫.同时,该人工脑系统对于基于路标导航的城市巡逻机器人、高危复杂环境下的抢险机器人的研究发展有一定的推动作用.     

基于微控制器H8/3052的迷宫机器人设计与实现

对迷宫机器人控制系统进行研究,分析使用各种单片机对迷宫机器人进行控制的利弊,给出一种基于H8/3052的迷宫机器人控制系统的实现方案.采用H8/3052芯片作为核心控制器后,不仅简化系统外围设备,降低系统的损耗,而且提高系统的准确性,获得更好的控制效果.详细描述基于H8/3052的迷宫机器人控制系统组成的各个模块的硬件实现,并给出相应的软件设计方案.     

基于机器视觉和A*算法的迷宫机器人路径规划

针对迷宫机器人路径规划问题,以机器视觉和A*算法为基础,提出了一种新的迷宫机器人全局路径规划方法。该方法利用区域阀值分割对迷宫机器人系统采集的图像进行分析,结合A*算法逆向搜索全局最优路径。仿真结果表明,该方法实现简单,在复杂的迷宫环境下能有效地实现迷宫机器人路径规划。     

迷宫搜索算法的比较研究

研究面向搜救的应用,将事故环境抽象为一个迷宫,通过仿真实验比较研究了深度优先搜索算法和三种不同启发式函数的A*算法在Perfect迷宫中的应用,并分别将深度优先搜索算法和A*算法用于实际迷宫中进行实现与比较.在实验中,迷宫环境对机器人是未知的,而由于迷宫环境的特殊性——未知的迷宫环境中很少有不会碰撞的路径,从而增加了机器人搜索的难度.通过仿真实验对比了不同启发式函数的A*算法与深度优先搜索算法的性能,最后得出在迷宫搜索中A*算法要优于深度优先搜索算法;同时,在实际迷宫中实现了深度优先搜索算法与A*算法的搜救应用.     

基于光电传感器电路的迷宫机器人设计

采用Freescale公司的MC9SDG128单片机进行控制,使用ROHM公司生产的发送接收一体化反射型光电传感器RPR220,设计了一种新型迷宫机器人.该迷宫机器人能够在程序中严格控制光电传感器的开关,同时用软件消除外界干扰,取得了很好的探测效果.     

基于测距红外传感器的轮式迷宫机器人设计

本设计基于轮式迷宫机器人红外检测系统多采用5组或6组一体式红外接收传感器,无法进行测距,设计者使用了4组测距式红外传感器的轮式迷宫机器人。给出了电路设计、传感器布局、直行姿态调整以及快速过弯的方案。实验结果表明,该设计方案可行,轮式迷宫机器人工作稳定可靠,速度较快。     

掌握综合知识，提高动手能力——智能机器人创新设计竞赛指导

担任NOC活动机器人赛项的裁判工作已三届,感觉竞赛每年有变化,越来越成熟,越来越完善.今年(第七届)的机器人竞赛项目分为两大项,一是智能机器人创新设计,这已是NOC的特色项目了;二是智能机器人竞赛,分为虚拟机器人足球、虚拟机器人迷宫、机器人投篮和智能机器人竞赛(环保主题)四部分.在学习了今年的竞赛要求后我的感受颇深.     

基于时间条件算法的灭火机器人设计

详细介绍了灭火机器人的组装,在组装机器人的基础上,概括性的介绍了灭火机器人的各种算法及无火不进房算法中的时间算法和条件算法。为了让灭火机器人更加稳定的退出每个房间,结合时间算法和条件算法的优点,提出了时间条件算法,从而让机器人采用时间条件算法在迷宫中行走,并完成灭火任务。实验表明,此算法的应用使机器人在灭火过程中稳定性很高,并能及时避开迷宫墙壁;不但效果好,而且在很大程度上缩短了时间。     

一种电脑鼠走迷宫算法的设计与实现

电脑鼠是一个自主移动机器人系统.电脑鼠的任务是到达迷宫中心的目标区域.电脑鼠在不知道迷宫的布局情况下,必须自己找出到达目标的最优路径.整个过程是一种自主搜索的过程.研究和实现了基于位差值的搜索算法和基于等高图的最优路径算法,并作出改进提高机器人完成任务的能力.     

使用遗传算法的迷宫学习

本文试用遗传计算及决策制定方法来实现机器人有认识迷宫意向的能力，这里“意向”是指遵循对迷宫特有的路径规则所出的决定，令机器人在两个相对的迷宫中行走学习，一个迷宫路径是基于同样的意向，另一个则基于不同的意向，研究结果确认了已达成的意向学习。