抗分割的移动传感器网络自部署算法

为了解决稀疏网络环境下传统虚拟力算法在部署节点过程中出现的网络分割、覆盖漏洞以及
无法对检测区域进行重点监测的问题,提出了抗分割的移动传感器网络自部署算法. 通过构
建节点间的虚拟斥力、节点的运动方程以及监测空间中的虚拟引力场,使网络具备了重点覆
盖、自修复、抗分割能力. 模拟实验表明,该部署方法进一步增强了移动传感器网络的覆盖
性能.     

基于神经网络的移动机器人路径规划

针对移动机器人在部分环境信息已知情况下的路径规划问题,运用神经网络动态路径最优算法,研究了基于传感器信息的在线路径规划方法.基于扩展卡尔曼滤波的定位方法融合了多个与机器人状态及环境相关的信息,提高了定位精度.首先建立动态的工作空间信息,基于神经网络的路径规划算法完成机器人的路径规划,根据路径点集运动趋向来调节小车移动,完成了导航的任务.对算法的性能和效率进行了分析,实验表明该方法在障碍物的信息未知的情况下,执行速度快.     

地面移动作业机器人运动规划与控制研究综述

针对地面移动作业机器人存在的自由度高度冗余和操作臂与移动平台间强耦合问题,指出地面移动作业机器人的研究面临着作用链等效动力学建模及其规约、强环境交互作用下高维动态作业规划、动态稳定性以及实时作业控制等难题.分析并总结了移动操作机器人的最新研究成果,从地面移动作业机器人系统动力学建模与耦合作用分析、运动规划、动态稳定性与作业控制等多个方面,对现有研究成果进行了评述,对地面移动作业机器人运动规划与控制的发展方向进行了展望.     

机器人快速曲线移动解决方案

设计了由33个红外反射传感器阵列组成的引导线测量系统,用A/D转换技术提高对引导线判断的准确性.为了使机器人运动更灵活,设计的机器人即能在半径为已知的圆弧上快速移动,也能在半径为未知的情况下快速移动.使用了80C552单片机的PWM技术.提出了两轮转速比的确定方法和智能调向技术.     

机器人快速曲线移动解决方案

设计了由33个红外反射传感器阵列组成的引导线测量系统,用A D转换技术提高对引导线判断的准确性.为了使机器人运动更灵活,设计的机器人即能在半径为已知的圆弧上快速移动,也能在半径为未知的情况下快速移动.使用了80C552单片机的PWM技术.提出了两轮转速比的确定方法和智能调向技术.     

WSN的移动Agent随机模式与分析

提出了一种随机的移动agent模式。该模式通过移动agent提供的迁移能力,支持基于群算法的事件监测,优化网络覆盖方案。通过移动agent随机生成和随机迁移,在确保对事件的检测和覆盖率的前提下,能够减少监测领域中的活动节点。通过移动agent提供的群智能提高无线传感器网络在不同环境的适应能力,适用于当网络由于能量损耗导致的分割或孤立的环境。仿真结果显示,基于该模式的算法在覆盖效率和通信距离要求上,表现出了良好的性能。     

面向WSN节点定位的多移动导标节点路径规划

针对移动导标节点定位中的路径规划问题,提出了一种通过移动导标节点,根据搜集的未知节点多跳信息,从而获得其通信范围内未定位节点的邻居节点数量的方法.利用该方法移动导标就可以向邻居节点数量最多的节点移动,以较短的移动路径定位尽量多的未知节点,还可以利用多个移动导标相互协作,使绝大多数无线传感器节点得到有效定位.仿真结果表明,与传统的路径规划算法相比,该方法在移动路径长度上具有明显的优越性.     

全方位移动操作臂运动控制研究

为了提高全方位移动操作臂完成任务的效率,提出了基于绝对定位的适时运动规划与控制策略．首先在全方位移动操作臂的控制结构中用CAN总线技术来提高控制的实时性与控制精度．然后研究了全方位移动操作臂全方位行走与原地转向两种模式的运动控制以及机械臂的运动控制．接着详细研究了运动规划与控制策略,通过超声波绝对定位来适时调整优化全方位移动操作臂完成任务的控制量从而提高完成任务的效率．最后用全方位移动操作臂做了3个实验,两个全方位移动操作臂运动精度实验表明全方位移动操作臂运动精度高; 一个控制策略实验表明运动规划与控制策略是正确的．     

基于Zigbee网络的智能播种机器人关键技术研究

目前国内的智能播种机器人存在播种速度慢、路径跟踪不准确、效率低等问题.提出基于Zigbee网络的智能播种机器人.将无线传感器与Zigbee网络技术相结合,实时获取工作区域内的环境数据,传递给机器人进行播种操作.采用数字指南针校正的增量式PID控制方法控制机器人进行直线行走和蚁群算法实现智能播种机器人的路径规划.有效的解决了播种机器人存在的问题,使智能播种机器人得到广泛地应用。     

建筑板材安装机器人视觉系统及标定方法研究

在总结了已有线结构光视觉传感器标定方法的基础上,提出了一种针对建筑板材安装机器人系统特定工作条件下,对线结构光视觉传感器进行标定的新方法.利用机器人精确移动获取标定点,并根据图像中反应的外界光照条件,板材尺寸等信息,通过BP神经网络逼近线结构光视觉传感器的标定模型,从而将线结构光视觉传感器的内外参数统一标定.该方法大大简化了标定过程,并在应用中取得了较好的效果.