一种多移动机器人的分布式滚动路径规划算法

本文研究了全局未知静态环境下多机器人路径规划问题，使用基于滚动窗口的机器人路径规划方法对机器人进行局部路径规划．并根据一定的规则在机器人之间进行路径的协调。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

研究了复杂未知环境下移动机器人的路径规划问题,旨在解决当机器人具有相当大的可视半径时,传统的滚动规划算法在解决路径规划问题时效率不高的问题。提出了一种局部规划中采用改进的A*算法的滚动规划算法。该算法引入一种二叉堆数据结构来存储局部规划待考察的节点,通过减少局部寻优中比较的次数来提高搜索的速度。仿真结果表明,该算法在解决这类路径规划问题时,能显著提高路径规划的效率,对其他的路径规划算法也有重要的借鉴意义。     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

针对静态和动态障碍物共存环境中机器人滚动路径规划的鲁棒性问题,提出了通过确定局部子目标位置判断机器人行进路线的路径规划算法.机器人以滚动窗口的形式实时检测局部环境信息,寻找并确定局部子目标的位置,从而做出下一步安全路径规划.机器人不断重复该过程,最终沿着一条优化路径安全到达目标点.仿真结果表明:该算法能使机器人沿着优化...     

一种改进的机器人路径规划蚂蚁算法

传统蚂蚁算法存在路径点转移方向未能快速确保为收敛方向，所有路径点同时转移容易导致各点配合不好而使总距离产生振荡的缺陷。根据蚂蚁嗅觉引导行为的原理．使蚂蚁路径点位置转移方向在迭代计算中能保证为收敛方向，减少概率选择公式的求和项数，加快了收敛速度：对迭代算法进行改进，按需要转移的迫切程度来选择路径点．避免了总距离出现振荡。     

基于滚动窗口的多机器人路径协调规划

本文将滚动优化思想应用于未知环境中无通讯的智能多机器人系统路径协调规划问题,提出了基于滚动窗口的多机器人协调方法,它能够快速有效地实现冲突检测与避碰,并可应用于复杂的工作环境中.文中还对一具体的机器人系统运行过程中的安全性和可达性进行了分析.     

一种改进的机器人路径规划的蚁群算法

针对具有复杂回旋地形结构的机器人路径规划问题, 提出了一种改进的蚁群算法. 该算法引入自适应迁移概率函数实现蚁群具有正、反向运动的能力, 改善了算法的曲折迂回能力; 能见度信息中引入距离启发因素和障碍相交检测机制, 完成路径搜索与避障过程有机结合, 提高算法的搜索效率; 引入贪婪信息素更新策略和节点信息素分布, 降低了数据存储量, 改善了路径规划的效果和算法的收敛速度. 基于不同算法的比较仿真实验, 数值结果证实了该算法的有效性.     

基于滚动窗口的多机器人协调规划算法与仿真

该文利用滚动规划策略 ,研究了多机器人系统的协调规划问题。文中提出的基于滚动窗口的多移动机器人协调规划方法充分利用各机器人实时测得的局部环境信息 ,以滚动方式进行在线规划 ,不仅大大减小了在线运算量 ,而且使系统具有很强鲁棒性。大量仿真结果都表明了该方法对多机器人系统协调规划的有效性。     

基于局部探测信息的机器人滚动路径规划

用基于滚动窗口的路径规划方法研究了全局环境未知时的机器人路径规划问题.该法充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,实现了优化与反馈的合理结合.文中分析了不同凸障碍环境下滚动路径规划子目标选择策略,并且还探讨了规划算法的可达性.     

利用机器人行为动力学与滚动窗口路径规划

针对存在静态障碍物的未知环境下移动机器人路径规划问题,提出运用行为动力学与滚动窗口相结合进行路径规划的方法。首先根据所获得的窗口（局部环境）信息,采用启发式函数进行局部子目标优化选择;然后将路径规划问题即导航行为分解为趋于目标行为和避障行为,并对这两种行为分别建立了行为状态和行为模式动力学模型;在此基础上,以窗口为单位,利用导航行为动力学模型进行在线自主路径规划;将一系列窗口中的规划轨迹按照连续性条件首尾相接,最终完成了一条全局规划任务。该方法原理简单,计算量小,规划路径光滑,具有较强的实际应用价值。通过计算机实例仿真验证了该方法的有效性和适应性。     

一种基于栅格模型的机器人路径规划算法

在移动机器人路径规划问题的研究中,针对现有算法效率较低以及实现过程复杂的问题。提出一种新算法,该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模,并通过引入参考方向和移动因子等概念有针对性的实现可控的路径搜索,提高对最优路径的搜索效率。仿真实验结果表明,基于栅格模型的新算法具有较好的实时性和适应性。     

多机器人路径规划方法研究

路径规划是当前多机器人系统石矸究的一个热点问题。在对已有方法研究的基础上,提出一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法。仿真结果表明,该方法能提高路径规划的效率,使机器人具有良好的避碰能力,较好地实现了多机器人的路径规划。     

无人水下航行器势场航路规划方法研究

对运动障碍威胁环境下无人水下航行器(UUV)航路规划问题进行了研究;首先分别对规划过程中固定障碍、运动障碍建立了排斥势场,对目标点建立了吸引势场,将航路规划问题转变为寻找最优势场点问题;然后提出一种改进的粒子群算法(NPSO),在UUV航路规划过程中,寻找距离当前路径点固定步长范围内的最优势场点,将其作为下一路径点,最终实现UUV在运动障碍威胁环境中的航路规划;最后对所提方法进行了仿真验证,UUV可以有效躲避固定障碍与运动障碍威胁,寻找到较优航路,取得了较好的仿真效果。     

Coordination Algorithm for Distributed Testing

With the emergence of new models, architectures and middleware such as ODP, TINA and CORBA, for developing open distributed systems, testing technology requires adaptation for use within conformance assessment in such systems. All these frameworks are object-based and aim at creating open distributed environments supporting interworking, interoperability, and portability, in spite of heterogeneity and autonomy of the related systems. In this context, an open distributed system may be viewed as a system providing standardized distributed interfaces for interacting with other systems. Conformance of such a system can be assessed by attaching a related tester at each provided interface. However, many problems of controllability and observability influencing fault detection during the testing process, arise if there is no coordination between the testers. In this paper, we show how to cope with these problems by using test coordination procedures in a distributed testing architecture.     

面向动态能源资源协调的分布式原对偶优化方法

分布式优化在电力系统中发挥着越来越重要的作用。本文研究一类包含分布式发电机（DGs）和储能设备（ESs）的动态能源资源（DERs）协调问题,其目标是在满足局部耦合物理约束的前提下,使得总成本（包括发电成本, 储能成本和环境成本）最小化。首先,本文将动态DERs协调问题等价转换为更具一般性的分布式复合约束优化模型,并利用拉格朗日对偶理论分析得到原问题的对偶形式。 其次,提出一种新的分布式原对偶优化算法。特别地,所提算法使用局部常数步长,同时采用基于边的通信方式,这本质上区别于基于节点的一致性优化方法。最后,利用基于IEEE 39-bus系统的仿真实验进一步验证了所提算法在求解DERs协调问题上的有效性与可行性。     

Distributed Coordination in Heterogeneous Multi-Robot Systems

Coordination in multi-robot systems is a very active research field in Artificial Intelligence and Robotics, since through coordination one can achieve a more effective execution of the robots' tasks. In this paper we present an approach to distributed coordination of a multi-robot system that is based on dynamic role assignment. The approach relies on the broadcast communication of utility functions that define the capability for every robot to perform a task and on the execution of a coordination protocol for dynamic role assignment. The presented method is robust to communication failures and suitable for application in dynamic environments. In addition to experimental results showing the effectiveness of our approach, the method has been successfully implemented within the team of heterogeneous robots Azzurra Robot Team in a very dynamic hostile environment provided by the RoboCup robotic soccer competitions.     

一种基于局部密度的分布式聚类挖掘算法

分布式聚类挖掘技术是解决数据集分布环境下聚类挖掘问题的有效方法.针对数据水平分布情况,在已有分布式密度聚类算法DBDC(density based distributed clustering)的基础上,引入局部密度聚类和密度吸引子等概念,提出一种基于局部密度的分布式聚类算法——LDBDC(local density based distributed clustering).算法适用于含噪声数据和数据分布异常情况,对高雏数据有着良好的适应性.理论分析和实验结果表明,LDBDC算法在聚类质量和算法效率方面优于已有的DBDC算法和SDBDC(scalable dellsity-based distributed clustering)算法.算法是有效、可行的.     

一种分布式数据库关联规则挖掘算法

现有的数据挖掘算法多是集中式环境下的数据挖掘处理,但目前的大型数据库多以分布式的形式存在,针对分布式数据挖掘算法FDM及其改进算法中存在的频繁项集丢失问题和网络通信开销过高的问题,提出了一种改进的基于关联规则的分布式数据挖掘算法LTDM,LTDM算法引入了映射标示数组机制,可以在保证频繁项集完整性的同时降低网络的通信开销。实验结果证明了算法的有效性。     

给予模拟退火研制批量计划问题的两阶段算法

本文建立了一种轧制批量计划问题的数学模型,提出一种改进的两阶段启发式算法,并对其求解。该算法是由启发式算法和模拟退火算法组成的,基于实际生产数据的仿真结果证实了该算法的有效性。