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基于改进粒子群算法的开放式定位-运输路线问题研究 总被引:3,自引:0,他引:3
将开放式车辆路径问题和定位-分配问题集成考虑,建立了该问题的数学模型;运用基于遗传算法、模拟退火算法的改进粒子群算法,对一个开放式定位-运输路线问题进行了求解。历次迭代产生的全局历史最优解的良好收敛,验证了模型的正确性和算法的有效性。 相似文献
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准确的立体视觉模型是机器人高精密视觉定位的基础,而传统的单一非线性优化算法难以实现稳定和高精度的机器人立体视觉标定。结合遗传算法全局搜索能力强和粒子群算法局部搜索能力强的特点,提出了一种基于混合群智能优化的机器人立体视觉三步标定方法。针对非线性视觉模型,标定第一步和第二步分别对两个摄像机模型单独作线性初值求解和初次非线性优化,第三步对双目立体视觉模型作联合非线性优化,直接线性变换、遗传算法、粒子群算法分别作用于标定的三个步骤,每一步计算的结果被用作下一步的初始化。仿真试验分析与实际试验结果表明,相对于传统的优化标定方法和使用单一群智能优化算法的标定方法,该方法在噪声环境下具有更高的准确性和鲁棒性,能够更好满足机器人精密视觉操作的需求。 相似文献
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管道机器人无线电磁自适应定位技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对金属管道机器人跟踪定位问题,提出了一种改进的自适应无线电磁定位方法,在未知管道几何尺寸和周围环境电磁参数的情况下实现了管道内机器人的三维定位.首先,通过磁偶极子模型分析了管道外极低频电磁场分布规律.其次,建立了六传感器接收天线的自适应定位模型,设计了电磁发射和接收电路,基于该模型推导出了含有6个未知数的非线性方程组,并分别采用3种算法对其进行了仿真分析.最后,分别对不同壁厚及不同埋藏深度管道进行了试验研究.试验结果表明,在管道壁厚为5.74 mm,埋藏深度为0.8~2 m的情况下,总位置误差的平均值小于18.7 cm,即比原模型减少了3.4 cm,满足机器人实际工作中的定位需要. 相似文献
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基于粒子群优化算法的小型足球机器人路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决足球机器人无法躲避动态障碍物和容易陷入局部极值的问题,在深入研究粒子群优化算法的基础上,提出了采用栅格法与粒子群优化算法相结合的路径规划算法。首先采用栅格法对小型足球机器人工作环境构造模型,再利用改进的粒子群优化算法进行最优路径搜索。该算法实现简单,收敛速度快,不易陷入局部极值,不仅能够满足足球机器人实时动态的路径规划要求,而且能满足不同环境下的路径规划要求。仿真实验表明,该方法可以很好地应用于足球机器人的路径规划中。 相似文献
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为提高零部件定位精度和产品装配质量,提出了一种零部件多级装配定位策略优化方法。该方法以零件定位原理为基础,零件离散点集为可行域,测点偏差值平方和最小为目标函数。利用三维偏差仿真平台3DCS进行偏差建模、实验设计以及蒙特卡洛模拟计算,同时,结合粒子群算法对多级装配定位点布局进行优化设计。最后,以汽车发动机舱右前纵梁三级装配为例,对该方法的有效性和可行性进行了验证。结果表明,优化后定位点布局符合经验最大面原则,目标函数值、测点偏差均值以及偏差最大值均有所降低。 相似文献
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基于二进制粒子群算法提出一种新的改进粒子群算法,同时将该改进算法应用于3RRR并联机器人的尺寸参数优化设计,并通过仿真实验表明了该改进算法有效可行,为该类机器人在农业及农产品加工中的应用提供了重要的理论依据。 相似文献
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为有效降低使用单一传感器进行移动机器人定位时的不确定误差,提高机器人定位与建图的准确性和鲁棒性,提出了一种多传感器信息融合的移动机器人定位算法。基于激光RBPF-SLAM算法实现机器人同时定位与路标地图构建,运用图优化理论约束优化蒙特卡洛定位的位姿估计结果;通过双目视觉重建环境的三维点特征,针对视觉信息处理计算量大、跟踪精度不高的问题,研究改进基于ORB的特征点提取与四边形闭环匹配算法;利用因子图模型对激光RBPF-SLAM定位和双目视觉定位进行最大后验概率准则下的信息融合。仿真和实验结果表明通过上述方法可以得到比传统RBPF-SLAM算法及一般改进算法更高的定位精度,验证了所提方法的有效性和实用性。 相似文献
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针对移动机器人定位过程中视觉图像特征点提取与匹配数量较多,边缘特征点不稳定的问题,提出基于改进离散Gaussian-Hermite矩的SURF图像匹配算法。利用双树复小波变换将图像分解为低频与高频部分,将低频部分作为改进算法的输入图像。通过采用3D非极大值抑制求取图像不同尺度下的特征点,计算图像Gaussian-Hermite矩,重新确定Hessian矩阵,检测稳定边缘特征点,定义新的特征描述向量。将改进算法与自适应粒子滤波定位算法相结合,实现移动机器人在室内环境中的视觉定位。实验结果表明:改进算法配准精度高于SURF算法,不稳定特征点提取数量相比于原算法约减少9%,匹配率得到进一步提升。 相似文献
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针对移动机器人Monte Carlo定位中粒子滤d波存在的粒子退化和粒子多样性匮乏问题,提出基于平方根容积粒子滤波的移动机器人Monte Carlo定位算法。新算法采用平方根容积卡尔曼滤波精确设计粒子的重要性函数,将当前观测信息融入重要性采样过程,提高对真实状态后验概率的逼近程度;新算法在Monte Carlo定位中直接传播及更新协方差阵的平方根因子,避免协方差阵分解与重构过程,保证协方差阵的对称性及正定性;基于排序的自适应局部重采样仅对部分粒子进行重采样,降低计算代价,增加粒子多样性;进而提高算法估计精度和一致性。实验结果表明:相同粒子条件下,新算法的计算代价比容积Monte Carlo定位算法约减少8%,不同粒子数目约多40%;新算法(10个粒子)的估计精度高于Monte Carlo定位算法(100个粒子),高于容积Monte Carlo定位算法(30个粒子)。 相似文献
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针对目前肇事车辆追踪难题和传统算法检测精度低、速度慢的缺陷,设计了一个基于混合智能算法的肇事车辆追踪系统.采用帧差分法得到目标运动区域,利用背景差分法提取精确的目标图像,然后提取目标特征点处的光流并对兴趣区域标注,克服了空洞、重复检测和光照影响的问题,降低了时间复杂度,使目标追踪结果更精确可靠,检测时间少.实验结果表明,与传统算法相比,该系统能够快速、准确的追踪肇事车辆,具有很强的有效性和实用性. 相似文献
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移动机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对机器人定位过程中传感器感知信息存在野值,加剧粒子退化,导致机器人状态参数滤波值失真,甚至出现定位失败的问题,提出一种机器人自适应抗差无迹粒子滤波定位算法。在重要性采样阶段利用无迹卡尔曼滤波产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差,同时有效提升系统的抗噪声能力。同时利用抗差估计原理构造抗差方差分量统计量,并由该统计量引入的自适应因子调节增益矩阵,减弱野值对滤波的影响。实验结果表明,当观测数据中存在野值时,该算法能够有效地控制观测异常误差的影响,定位精度得到了很大提高,并在不同系统噪声和观测噪声方差下,具有较强的鲁棒性和实时性。 相似文献
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自动化技术的出现已经极大的推动了现代制造业的快速发展。尽管自动化技术为制造业大幅降低了人力成本,信息的传递始终是制造业效率提升的瓶颈,例如机械故障的远程监控等问题。采用现代信息技术与网络技术构造先进的远程监控与故障诊断系统,可以在一定程度上缓解上述问题。本文基于网络通信和计算机技术,提出一种基于MySQL数据库的制造业中冲床故障诊断方案,通过PLC和Internet网络获得冲床传动信息,将远程监控系统的数据库通过ODBC后,用MySQL数据库与PHP实现远距离的故障诊断。 相似文献