基于地图的室外移动机器人路径规划与导航系统

本文给出基于地图的室外移动机器人路径规划和导航系统的设计与实现。根据主题图内容分层和空间关系的拓扑特征建立了基于对象的空间表示方法。全局路径规划可在多种约束条件下找出最优路径，启发式搜索算法中的费用函数同时考虑路径长度和转折次数与角度两个主要因素。文中还描述了一个以有穷状态机为工具的导航系统模型。并给出了针对校园环境模型在ＳＵＮ３／２６０工作站上实现的部分实验结果。     

自动驾驶系统中局部路径规划改进算法研究

针对自动驾驶系统中局部路径规划算法容易出现局部极小值点从而导致假死的现象,提出了基于差分进化法的局部路径规划改进算法.当局部路径规划过程中出现局部极小值点导致算法失效时,采用模拟退火法获取多条可达路径,并以距离目的地的最终路径长度为目标函数,以次优目标为航向重新构建势力场,从而保证自动驾驶系统可以稳定安全的向目的地运行...     

移动机器人路径规划综述

移动机器人是目前科学技术发展最活跃的领域之一,在工业、农业、医疗等行业广泛应用,还在城市安全、国防和空间探测领域得到更广的应用。要实现机器人在未知环境下自主作业,具备实时、自主、识别高风险区域和风险管理的能力,路径规划是一个重要环节,规划水平的高低,在一定程度上标志着机器人的智能水平,因此研究机器人路径规划对提高机器人的智能化水平、加快工程化应用具有重要的意义。文章重点分别从全局路径规划和局部路径规划角度对机器人路径规划的研究方法进行了分析与总结,同时分析研究了基于仿生学的智能算法的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法,最后展望了移动机器人的未来发展趋势。     

复杂环境下路径规划问题的遗传路径规划方法

本文主要研究复杂环境下路径规划问题的遗传算法求解方法．介绍了适于求解路径 规划问题的遗传算法,针对复杂环境的特点设计了有效的路径遗传算子,在此基础上提出一 种新的度量路径个体适应度的计算方法．试验表明,该算法有很强的鲁棒性,适合于复杂环 境下的路径规划．     

机器人路径规划

本文实现了一个基本的机器人规划系统。它能自动生成一系列避免与障碍物发生碰撞的机器人动作轨迹。其视觉子系统可获取环境知识。算法对可能引起碰撞的障碍物进行从直角坐标空间到机器人关节坐标空间的转换。并采用分级式方式对自由空间进行先“粗”后“细”的两级描述。合理的数据结构既减少了存储量又给出了充分的启发信息。在此基础上又采用了先“全局”后“局部”的两级路径优化,从而能以较快速度决策出一能避免碰撞且运行时间短的优化路径。实验表明,该系统可在一般 PC 机上实现。     

一种车型机器人路径规划方法

在自主移动机器人的许多应用中,路径规划技术顺序地设置一套分散的路径点来引导机器人以最短的时间从起始位置到达目标点。针对移动机器人路径规划问题,提出了一种非完整型机器人路径规划技术,该技术采用基本原子操纵方法来解决车型机器人路径规划问题,并采用平滑路径规划方法来产生更多的连续路径用以解决基本原子操纵技术在做路径规划时具有很不连续的缺点从而为机器人获得最优路径。仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。     

移动机器人路径规划方法

路径规划方法是移动机器人导航技术研究的核心问题之一。本文针对移动机器人路径规划的一些方法进行了归纳,分别对全局规划方法、局部规划方法及其他规划方法进行了介绍。     

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。     

机器人路径规划方法综述

路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前为止,其研究方法主要有两大类传统方法和智能方法.综述了有关机器人路径规划技术的研究方法,介绍了自由空间法等传统方法,同时讨论了基于遗传算法、模糊控制和神经网络等智能方法的路径规划技术,并展望了机器人路径规划技术的未来与发展趋势.     

机器人路径规划研究

机器人路径规划是在有障碍物的工作空间中寻求一条安全无障的最优路径,是当前机器人研究领域的热点问题,是实现机器人自主导航和完成复杂任务的关键技术之一。在对智能路径规划方法研究的基础上,提出了基于人工免疫算法的机器人路径规划,并对免疫算法进行了详细设计。仿真结果表明,人工免疫算法可以很好地规划出恰当的路径,收敛速度快,规划效果好,较好地验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于Android的城市空气质量查询系统的设计与实现

为了方便公众第一时间了解和掌握空气质量状况及变化情况,设计并实现了基于Android平台的城市空气质量查询系统。该系统通过HTML解析,获取了来自中国环境监测总站发布的114个监测城市的实时数据。系统使用Android最新ActionBar样式的导航界面以及直观的仪表界面,实现了各城市空气质量指数查询、空气质量排名查询、各监测点数据查询、一周数据查询等功能。经试用,该系统在Android手机上运行良好。     

健康管理企业电子商务系统的规划与设计

健康管理企业电子商务系统以营养配餐、饮食宜忌、健康评估、电子健康档案等为基础,兼顾遗传、饮食、生活习惯、职业等因素,以营养保健协会、预防医疗机构等专业科研机构为依托,利用互联网全天候的优势,对身体状况进行跟踪预测,对疾病进行早期预警。通过本系统不但为大家提供全方位的个性化健康管理服务,为健康保驾护航,而且极大地提高了健康管理企业的竞争力和效率。     

基于遗传算法的飞行器多航迹规划

提出了基于遗传算法的飞行器多航迹规划方法。该方法设计了一种新的分类评价体系,有效地解决了在约束条件多、部分约束条件互相冲突情况下的航迹评价问题。同时采用实数编码的染色体表示方法和特殊设计的进化算子,所有个体在各自子种群中同时进化。最后每个种群取一条最优航迹从而得到多条航迹。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

多无人机协同攻击路径规划研究

如何实现多架无人机规避复杂威胁区域对敌重要目标实施协同打击成为近来研究的难点,研究实现协同打击的关键是规划出多无人机从各自起始点到目标的最优协同攻击路径,以解决路径规划的关键技术为目的。对复杂威胁区域中,多无人机最优协同攻击路径规划进行了研究。首先,构建了多无人机最优协同攻击路径规划系统框架;其次,以人工智能A*算法为基础,结合无人机运动学方程对A*算法进行了改进,得到一种基于步长搜索的无人机路径快速生成算法;再次,基于改进的路径快速生成算法,以多无人机同时攻击目标为约束条件,进行变步长的协同攻击仿真计算。仿真验证了路径规划算法和协同攻击算法的有效性。     

基于云模型蜂群算法的无人机航迹规划

针对无人机(UAV)在复杂战场环境下的生存问题,提出了一种基于云模型的人工蜂群算法的航迹规划。在算法中引入一维正态云模型,利用云模型随机性和稳定性的特点来提高传统人工蜂群算法(ABC)的鲁棒性并避免陷入局部最优,同时引入一个新的概率选择策略来保证种群的多样性。采用改进算法来处理UAV的航迹规划问题时,首先将航迹规划问题通过建模转换成一个多维函数优化问题,然后结合云模型和ABC算法的优势,最后用UAV航迹规划任务对新算法进行测试。仿真实验验证了改进算法在解决UAV航迹规划上的可行性和优越性。