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针对足球机器人在动态环境下的安全路径规划,提出一种将神经网络和遗传算法相结合的路径规划方法.用hopfield神经网络描述存在障碍物的动态环境,然后用遗传算法对代表路径的控制点进行寻优,并把路径安全性和最短路径要求融合为一个适应度函数.通过仿真实验表明该方法具有较高的实时性和有效性. 相似文献
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针对足球机器人在动态环境下的安全路径规划,提出一种将神经网络和遗传算法相结合的路径规划方法。用hopfield神经网络描述存在障碍物的动态环境,然后用遗传算法对代表路径的控制点进行寻优,并把路径安全性和最短路径要求融合为一个适应度函数。通过仿真实验表明该方法具有较高的实时性和有效性。 相似文献
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提出了基于免疫遗传算法的静态环境下移动机器人全局路径规划方法。该方法首先建立机器人工作空间中环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人免碰撞路径与神经网络输出的关系,将免碰撞要求和路径最优要求融合成免疫遗传算法的一个简单适应度函数。将抗体选择概率表示成一个基于抗体矢量距和抗体浓度的融合函数,同时保证了抗体的多样性和成熟收敛。通过仿真,并与遗传算法相比,性能有很大提高,证明了该全局路径规划方法的正确性和有效性。 相似文献
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通过分析传统的机器人路径规划方法,将足球机器人路径规划归结为一个多目标优化问题,利用基于惩罚函数的小生境遗传算法建立动态目标路径规划的运动模型.仿真表明,与传统的路径规划方法相比,该方法在保证机器人较高体力值的前提下,规划出合理的路径. 相似文献
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RoboCup中型组足球机器人比赛具有高度的对抗性和实时性.比赛中机器人需要针对不同的比赛态势进行角色切换和任务选择.在这种环境下,应用传统人工势场或一般改进型人工势场的路径规划方法都无法得到令人满意的结果.将障碍物与机器人之间的相对速度矢量以及目标与机器人之间的相对速度矢量分别引入人工势场法中,对传统的势场函数进行了改进;并根据机器人的不同角色和任务,采用模糊逻辑方法对势场函数进行修正,提出一种处理多角色多任务环境的改进型人工势场法机器人路径规划方法.仿真试验和实际应用验证了此算法存足球机器人比赛系统中的可行性. 相似文献
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一种基于罚函数的机器人路径规划方法 总被引:2,自引:0,他引:2
给出了一种基于罚函数的机器人路径规划方法;这种方法将机器人的路径规划由一系列带约束非线形规划问题转化为一系列无约束非线形规划问题来求解,仿真结果表明,罚函数方法是一种富有效率的解决机器人路径规划问题的方法,能够大幅度降低运算时间的复杂性,提高移动机器人的实时性。 相似文献