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巡检机器人在行驶时经常会与障碍物相撞,为避免出现此类错误,基于改进蚁群算法设计电力信息网络设备智能巡检机器人的路径规划方法。建立蚁群信息素初始化结构,获取目标区域的运动矩阵,设置智能巡检机器人的运动学约束条件,基于改进蚁群算法构造机器人路径规划估价函数。通过对计算巡检机器人的巡检完成度,设计智能巡检机器人路径规划算法。实验结果显示,该路径规划方法可以完整准确地规划无障碍物的路径以及有障碍物的路径,同时对必经路线上的障碍物进行反馈。对比不同光线条件下的路径规划效果可知,光线越充足,路径规划算法的迭代次数越少,避障准确率越高。 相似文献
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基于机器人未知环境探索的智能行为,以先锋Pioneer3-DX移动机器人为对象,构建了基于多传感器信息融合的机器人智能行为系统以实现其路径规划行为。构建了一个双层信息融合路径规划智能行为系统,数据层融合采用基于联邦kalman滤波融合的信息融合方法,通过多传感器融合降低信息的不确定性,为机器人提供更可靠和更准确的环境信息;决策层融合采用模糊推理方法,根据数据层融合结果作为模糊控制器的输入,构建基于模糊推理的决策层融合模块,其设计思想是模仿人的智能行为进行决策,使其不仅决策出机器人的行走方向,同时决策出机器人的行走速度,实现了动态路径规划。基于Matlab的仿真实验,验证了方法的可行性。 相似文献
3.
本文介绍了某水下机器人的路径规划系统的结构，针对水池的工作环境，对已有的路径规划算法进行了改进，水池试验结果表明该智能水下机器人路径规划算法正确，路径规则系统运动可靠。 相似文献
4.
智能建造机器人作为落实建筑业智能化转型的关键设备,其自主施工能力代表着智能建造的水平,而局部路径规划是机器人高效施工的关键技术。针对建筑施工现场的环境特点,探究了智能建造机器人局部路径规划的难点。首先分析阐述了人工势场、时间弹性带、Bug、动态窗口等经典局部路径规划算法;其次对强化学习、深度强化学习、模糊控制、群智能等人工智能的局部路径规划算法进行了归纳总结;最后分析了各种方法在施工现场环境中智能建造机器人应用的局限性,讨论了智能建造机器人局部路径规划算法的发展趋势,旨在为复杂施工现场智能建造机器人局部路径规划研究提供一定的思路和建议,提高机器人的自主施工能力,促进智能建造技术的发展。 相似文献
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面向任务的机器人语言的实现 总被引：3，自引：1，他引：2
本文提出的面向任务的机器人语言是为移动机器人提供的一种编程工具。利用环境描述语言和其他灵活的人机对话方式建立环境模型;根据各种不同的性能指标,规划出最佳路径;根据安全等因素自动规划出最佳路径上的行走参数;对来自传感器的信息进行处理,以确定机器人实际位置及障碍情况;引导机器人沿规划好的路径行走,纠正偏差或重新选择避障路径。 相似文献
6.
传统路径规划算法针对多目标情况,主要依据多单一信息融合结果选择避障路径,在中规模的污泥纠缠区域中容易陷入盲区,无法对污泥纠缠环境下的机器人路径进行准确的规划。为此提出一种改进的机器人视觉纠缠摆脱路径规划方法,借助机器人视觉仪器采集污泥纠缠特征,用归一化方法把视觉信息融入到规划模型中进行最佳路径的选择,将机器人摆脱污泥纠缠以及最短路径的要求融合成一个适应度函数,通过遗传算法搜索获取最佳机器人摆脱路径。实验结果说明,该方法对于污泥纠缠环境下机器人摆脱路径规划长度以及效率都优于传统模型,具有较高的鲁棒性。 相似文献
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一个水下机器人路径规划系统的实现 总被引：1，自引：0，他引：1
我们用层次结构表示水下环境数据，以动态规划算法为核心，实现了一个水下机器人路径规划系统，本文介绍该系统的设计思路及路径规划的实现。 相似文献
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本文提出了一种未知环境下基于A*的机器人路径规划算法。采用基于A*算法的二次路径规划策略,机器人在遇到未知障碍物的情况下能有效地进行路径重规划;采用基于优先级的子节点生成策略,考虑了机器人的宽度信息,使规划路径能在真实的物理机器人上得到执行;最后,通过MobileSim仿真平台和Pioneer P3DX真实机器人验证了此算法的有效性和可靠性。基于A~*的新算法拓宽了原算法的适用范围,提高了机器人的智能水平和实时路径规划能力。 相似文献
10.
提出了一种新的基于动态信息模型的LPN路径规划算法。在规划方法中结合障碍物的动态信息在动态环境中能表现出更好的性能。针对原有动态信息模型的不足进行了分析和改进，提出了新的动态信息模型，并结合LPN梯度算法进行路径规划。通过仿真实验与在RoboCup中型组机器人上的测试表明了该方法的有效性。 相似文献