基于ARM的走迷宫电脑鼠的设计与实现

介绍了一种基于ARM嵌入式的电脑鼠,并对电脑鼠的硬件结构和控制算法进行了深入的介绍.该电脑鼠硬件系统主要由微控制器单元模块、电源模块、红外检测模块、电机控制模块等功能模块组成.软件模块则主要由底层驱动程序和其项层智能算法两部分构成.底层驱动程序主要实现电脑鼠的一些基本功能,而项层算法程序则主要是一些电脑鼠的智能算法.本文采用等高图算法,并结合中心法则,提出了一种简单的电脑鼠走迷宫的算法,具有较低的复杂度,易于实现编程.该电脑鼠结合了模拟电路、数字电路、自动控制理论等相关专业知识,将模块化方法应用于系统软、硬件的设计,不仅提高了软硬件开发效率,而且提高了软硬件在实验及检修过程中的可维护性、可升级性.     

一种电脑鼠走迷宫的算法

电脑鼠(英文名称为Micromouse)是一个由微处理器控制的,集感知、判断、行走功能于一体,能够自动寻找最佳路径到达目的地的微型机器人.它可以在"迷宫"中自动感知并记忆迷宫地图,通过一定的算法寻找一条最佳路径,以最快的速度到达目的地.     

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.     

用于迷宫电脑鼠的一种迷宫补全算法

摘要：在IEEE电脑鼠走迷宫竞赛规则的基础上,介绍了一种基于对迷宫分析补全思想的路径规划算法。详细阐述了算法流程和实现过程,对搜索过程中的算法提出一种改进思想。实验表明,该算法可以提高电脑鼠的搜索效率,有效地减少迷宫搜索时间,提高竞赛成绩。     

基于向心法则的电脑鼠走迷宫算法设计与优化

电脑鼠是一个集自主迷宫搜索、搜索完后最短路冲刺、传感与控制于一体的自主移动机器人系统.具体设计和实现了基于向心法则迷宫搜索算法,并对算法和迷宫搜索流程进行优化,实验证明优化后的算法,在保持原有算法高效的基础上具有更加好的局部效应,相比同类型的算法,优化后的向心法则是一种非常高效的迷宫搜索算法.     

蚁群算法在迷宫最优路径问题中的应用

该文将蚁群算法应用于迷宫最优路径问题。针对迷宫最优路径问题的特点,将蚁群分成两组,分别从迷宫的起点和终点出发,每只蚂蚁按迷宫的行走规则向前移动。对移动的蚂蚁定义了三种生命周期,只有满足特定行为的蚂蚁所走过的路径才能构成迷宫问题的可行解。对不同规模迷宫问题的实验结果显示,该算法是一种求解迷宫最优路径问题的有效算法。     

基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径

蚁群算法是一种基于群体智能原理的优化模型,用于解决组合优化问题。该文在蚁群算法的选择策略方面进行改进,提出了基于改进蚁群算法求解迷宫最优路径的算法。     

基于AVR ATmega128的迷宫电脑鼠软件设计与实现

根据IEEE标准电脑鼠走迷宫的比赛需求,介绍了一个基于AVR ATmega128的电脑鼠软件算法的设计与实现,主要包括底层驱动算法和顶层软件算法两个部分。该电脑鼠实现了在迷宫内快速稳定的行走及对迷宫最优路径的搜索.电脑鼠迷宫竞赛有一定的难度,这是一种具有挑战性和趣味性的竞技比赛。Micromouse是一个涉及多个学科领域的理论与应用的综合性系统。     

一种走迷宫电脑鼠的设计与实现

该文介绍了一种基于ARM嵌入式的电脑鼠,主要由电源、传感子系统、电机控制子系统、微控制器单元等功能模块组成,文中对各个模块的工作原理,分别从硬件结构、软件流程二个主要环节对走迷宫的电脑鼠实现过程进行深入的说明,并在算法方面对传统的中左法则进行了改进,基于泛洪算法的思想,结合向心法则,提出了一种简单的电脑鼠走迷宫的算法,仅用一个一维数组就可以记录迷宫的全部信息,具有较低的复杂度,易于实现编程,本设计有较广泛的发展应用前景。     

电脑鼠走迷宫中坐标与方向的处理

该文主要介绍了中心算法在电脑鼠走迷宫机器人上的应用,实用平台基于广州致远电子设计生产的一款电脑鼠,它的微控制器采用NXP公司生产的Cotex_M3内核ARM处理器--LPC1752。作为电脑鼠的核心竞争力--算法,其优劣性直接影响电脑鼠的性能。中心算法是电脑数竞速算法中热门之选,该文将简单介绍中心算法的知识,对电脑鼠开发有借鉴意义。     

蚁群算法在智能交通系统中的应用研究

本文主要以我国的智能交通系统的组成为出发点,结合蚁群算法在我国智能交通系统中的应用现状,分析了其作用意义,对于今后进一步的发展给出了初步的建议和看法。     

自适应路由蚁群算法在导弹残骸搜索中的应用

防空导弹飞行试验后弹目残骸有着重要价值.根据残骸搜索的实际需求,把残骸落点纳入到路网中,结合自适应路由算法,改进了基本蚁群算法,解决了靶场残骸搜索的最优路径问题.蚁群算法有收敛性较差、易于过早陷入局部最优等不足,通过构建蚁群、引入信息素约束条件、调整信息素初始值、自适应改变信息素增量等技术,增强了蚁群搜索能力,改善了算法收敛速度.仿真表明该算法易于编程实现,时延小,鲁棒性强,实用性好.     

改进蚁群算法在迷宫路径寻优中的应用研究

针对机器人在障碍环境下寻找最优路径的问题,提出了一种动态环境下的机器人路径规划的仿生算法.该算法采用栅格法对场地建模,并模拟蚂蚁的觅食行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索.搜索过程采用了概率搜索策略和自适应调整信息素的方法,使得搜索策略更有效.仿真实验结果表明,在场地复杂的情况下,该算法可以有效地规划出最优路径.     

电梯群控系统的最优调度仿真

在电梯群控节能优化问题的研究中,电梯群控调度是一个开放、动态、复杂系统的多目标优化问题。但是目前大多数群控系统都采用了乘客最少候梯时间的原则来派梯,并没有从电梯的能源消耗等综合因素来调度电梯,从而降低了电梯群控系统的调度性能。并且传统的调度方法在全局收敛性上不能得到很好的满足。为此提出一种蚁群算法的电梯群控系统来进行最佳电梯调度,利用乘客的候梯时间、电梯耗能和电梯拥挤度作为算法的变量数据,并且建立多目标评价函数的蚁群优化模型的控制器,通过蚁群算法进行仿真,验证了蚁群算法对电梯群控得到良好效果,并解决了电梯群控制器对电梯调度单一和全局快速收敛性的问题,为提高电梯群控调度性能提供了参考。     

改进蚁群算法水面无人艇平滑路径规划

针对水面无人艇的路径规划,首先用仿生学算法对环境障碍物做开运算,提出改进的蚁群算法搜索可行路径得到航路点序列,优化合并没有障碍物的相邻航路点并顺序连接,得到可行且无碰撞风险的全局路径;其次,使用Dubins曲线算法对连接点进行平滑处理,分析其几何特性并找出其不足之处;最后,引入贝塞尔三阶曲线理论对于已经优化过的折线段进行平滑处理,使其在满足最小旋转半径的同时,也满足USV动力学特性,最终得到一条优化可行的路径.仿真结果证明本算法设计的光滑路径在计算复杂度、路径优化等方面都有了较大的提高.     

基于蚁群算法的拥堵交通最短路径研究

针对当前交通网络在路径选择研究中,存在只考虑静态交通网络的路径选择的问题,提出了利用蚁群算法的拥堵交通网络的最短路径算法,建立了采用Petri网的交通网络模型,运用蚁群算法对静态交通网络进行了最短路径求解,并加入天气状况、道路容量等动量建立动态交通网络.运用层次分析法并结合Petri网对交通拓扑图进行了最短路径的探索并进行了对比分析.研究结果表明在道路拥挤的情况下,动态交通网络下的路径算法可以为出行者找到更快捷方便的路线.     

电脑鼠走迷宫算法模拟器的仿真建模与实现

电脑鼠走迷宫算法模拟器的研究,是要突破场地和硬件设备等条件限制,为进行电脑鼠走迷宫算法的研究,提供一个尽量逼真的任务环境。介绍了IEEE标准的电脑鼠走迷宫的主要规则,进行了模拟器的功能研究,使用面向对象方法对电脑鼠的主要机电功能结构、迷宫环境和竞赛组织等进行了仿真建模,完成了软件电脑鼠和迷宫模拟环境的设计,最后介绍了一个算法模拟器的实现过程和使用情况案例。     

蚁群算法原理的仿真研究

从蚁群觅食行为受到启发,意大利学者M．Dorigo等人提出了一种新型的模拟进化算法——蚁群算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力。该文通过直接模拟真实蚁群的觅食行为,提出了一种真实蚁群模拟算法(Real Ant Colony Simulating Algorithm,RACSA),并通过仿真实验对影响蚁群行为的因素(信息素的重要程度、信息素的蒸发系数、蚂蚁数及信息素留存量)进行了研究,其结论对蚁群算法的理论研究和算法实现具有重要的参考价值。