移动机器人路径规划研究现状及展望

移动机器人路径规划技术是机器人研究领域中的核心技术之一。通过对全局路径规划和局部路径规划中各种方法的分析,指出了各种方法的优点和不足以及改进的办法,并对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

办公空间的个性化设计

当今社会快节奏的工作模式使得人们对办公环境的舒适、美感、智能等方面有了新的要求,办公空间不仅仅是用于工作的机器,如何使办公空间设计更加人性化、个性化;如何将传统的办公模式进行改良以适应社会的发展成了设计师急需解决的问题,同时也为设计师提出了新的挑战。     

基于FCA的对象与属性交叉渐进的情感本体学习

提出了一种基于形式概念分析的渐进式情感本体学习的算法。该算法通过动态交叉添加对象和属性来生成概念格,从而从概念格当中抽取情感本体,最终实现情感本体的学习过程。给出了算法的描述,并结合实例说明了本体学习过程。     

多点焊接机器人最优运动规划策略与算法研究

利用遗传算法寻找多点焊接机器人的最优运动规划的方法。第一步应用遗传算法对多点焊接工业机器人进行全局路径最优规划,确定机器人操作手终端遍历所有目标点的最短路径;然后在相邻目标点之间应用遗传算法进行关节空间的轨迹规划,寻找时间最短的最优轨迹。实验结果表明缩短了运行时间,提高了机器人的工作效率,可见方法的可行性和先进性。     

欠驱动两足步行机器人研究现状

针对欠驱动两足步行机器人的研究现状与发展趋势进行了探讨。首先,总结了被动行走和踝关节欠驱动两足机器人的研究现状,介绍了欠驱动两足步行机器人的基本研究方法,包括问题描述、步态规划、运动控制和稳定性判定等,并对欠驱动两足机器人需要进一步研究的问题和发展方向进行深入研究,最终目标是将欠驱动控制策略应用于两足步行机器人的行走过程控制,以提高其运动性能。     

基于蚁群算法的最小代价航迹规划仿真

在大比例尺地图的路径规划中,由于飞行器全局航迹规划需要计算机存储的栅格点数量巨大,存在维数爆炸问题,使得航迹解算计算量激增,因此提出1种改进的蚁群算法,将栅格由大及小进行划分,利用大栅格为飞行器选择相对平滑和离散度低的飞行地形,利用小栅格为飞行器提供相对精确的全局飞行航迹,将栅格带所有栅格的代价之和作为航迹代价,从而选出1条航迹代价最小的路径．该算法将蚁群算法的信息素更新机制更加合理地应用到航迹规划中．仿真结果表明,该方法能解决航迹维数解算问题,可以将一系列栅格点组成的路径点集合为最优解,为飞行器提供最优航迹规划路径．     

图像检索中语义映射方法综述

"语义鸿沟"已成为基于内容图像检索的瓶颈,解决这个问题需要建立从图像的低层特征到高层语义的映射.对当前语义映射研究进行了综述,首先给出一个结合语义的图像检索框架,并分析了图像内容的层次模型及图像语义的表示方法;然后根据算法的特点,将现有的语义映射方法和技术分为4大类,重点阐述了各类方法提出的思路、模型.并讨论各自的优势和局限性;最后以图像检索实际应用的需要为依据,提出在图像语义检索相关领域的重要课题和研究方向.     

基于改进蚁群算法的多无人机航路规划研究

无人机的航路规划研究是无人机任务控制系统的关键技术,在用Voronoi图法对威胁环境建模的摹础上,提出了基于Voronoi图的多行为蚁群算法,增强了蚂蚁之间的协同性,有效解决了可行解的收敛性与多样性之间的矛盾,并对求解过程加入了方向性引导,提高了算法的求解效率.在多机协同方面,利用上述算法分同起止点与不同起止点两种情况对多机协同航路规划进行了仿真,针对得到的多条初始航路,利用协同时间指标对多初始航路进行选择.最后用三次样条方法对协同最优航路进行了平滑处理.     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路径平滑等方面的指标。     

基于形式背景的概念格约简及其修复

根据概念格构造所依赖的形式背景,定义对象的属性空间和属性的对象空间,分别对形式背景进行对象约简和属性约简,在约简过程中采取全约简、交约简和并约简3种约简方法,并基于约简形式背景建立约简概念格。针对各约简方法的不同提出约简概念格的不同修复方法,从而得到完整的概念格。该方法简单易行,具有很强的规则性。实例表明,对于一个较复杂的形式背景,按对象和属性总数的38%进行约简,运算效率可提高83.3%。