一种矢量人工势能场的多智能体编队避障算法

针对多智能体编队通过障碍物区域的避撞和避障问题,利用传感器的监控功能,采用改进的人工势能场法对避障算法进行优化,使多智能体编队能有效地通过障碍物区域,并在通过障碍物区域后再次形成多智能体编队.首先,从多智能体模型上进行改进,建立一种具有可视化范围的速度为矢量的速度可变的智能体模型.然后,使用矢量的人工势能场法进行多智能体编队的避撞和避障.最后,针对多智能体编队避障过程中会存在“局部困扰”的情况,加入“回环力”使多智能体编队能够通过障碍物区域,并在通过障碍物区域后继续编队运行.同时,使用MATLAB软件在坐标系中进行多智能体编队的避障仿真,验证了改进人工势能场法的有效性和正确性,为多智能体编队避障问题提供了更加有效的方法.     

基于MC68单片机的避障智能车的设计与实现

设计并实现了一种基于MC68HC908QY4单片机的自主避障智能模型车系统。采用Freescale公司的MC68HC908QY4作为核心控制单元,使用红外传感器采集路况信息。通过对检测信息的分析,自动控制转向电机转向,改变行驶路径,绕过障碍物,从而实现智能车稳定避障。     

Vision-based formation control of mobile robots

1Introduction Formation control of multiple vehicles,such ascooperative control of a group of mobile robots[1~4]and multiple spacecraft[5,6],has beenrecognized as a keytechnologyfor the future and studied by many researchersin recent years.The various control approaches to multiplevehicle formation reported in the literature can becategorized into three groups:leader following schemes;behavior_based methods;and virtual structure techniques.In the leader following approach[1,2,7],one of thevehi…     

翼缘削弱型刚性连接节点的受力性能研究

通过拟静力试验以及有限元ALGOR程序,对翼缘削弱型刚性连接节点进行了低周反复荷载作用下试验研究和非线性有限元分析,研究了翼缘削弱型刚性连接节点的破坏形式和受力性能.分析结果表明:翼缘削弱型刚性连接具有较大的连接刚度和理想的耗能性能;梁翼缘处的焊缝强度是决定翼缘削弱型刚性连接节点性能的主要因素,这为翼缘削弱型节点的研究和应用提供了理论依据.     

A*算法在AGV路径规划上的改进与验证

针对单AGV路径规划时,A^*算法的启发函数采用曼哈顿距离时遇到障碍物会出现局部绕行这一问题,将带有障碍物的栅格地图作为环境模型,研究出两种改进A^*算法的路径规划方法。第一种方法是在遇到障碍物时将启发函数中曼哈顿距离换成欧氏距离,利用欧氏距离规划路径代价最小的特性避免绕行;第二种方法通过比较AGV遇到障碍物的位置与障碍物左右两端距离大小,通过规定行驶方向避免绕行。仿真结果表明,两种方法均可以在单AGV遇到障碍物时避免绕行,有效地减少了行驶时间,也使得路径更加平滑,提高了AGV的运行效率。     

复杂障碍空间中基于移动对象运动规律的不确定轨迹预测

现有移动对象的轨迹预测大部分是针对路网空间,然而在实际地理环境中往往存在障碍物,移动对象的运动基本在障碍空间中进行。近年来,已有较多关于路网空间中移动对象轨迹预测的研究以及障碍空间中障碍范围查询、最近邻查询等的研究,但是目前尚没有障碍空间中移动对象不确定轨迹预测的相关研究。为此,提出障碍空间中基于移动对象运动规律的不确定轨迹预测方法。首先,利用障碍物之间的区域关系对障碍空间进行剪枝;其次,提出障碍空间期望距离概念,对障碍空间的轨迹数据进行轨迹聚类,从而挖掘移动对象的热点区域;然后,根据各热点区域间的障碍距离和历史访问习惯得到转移的综合概率,提出基于移动对象运动规律的轨迹预测算法;最后,通过实验验证了算法的准确性和高效性。     

New technique of mobile robot navigation using a hybrid adaptive fuzzy potential field approach

This paper presents a summary of the research aimed at developing a new reliable methodology for robot navigation and obstacle avoidance. This new approach is based on the artificial potential field (APF) method, which is used extensively for obstacle avoidance. The classical APF is dependent only on the separation distance between the robot and the surrounding obstacles. The new scheme introduces a variable, which is used to determine the importance that each obstacle has on the robot's future path. The importance variable is dependent on the obstacles position, both angle and distance, with respect to the robot. Simulation results are presented demonstrating the ability of the algorithm to perform successfully in simple environments.     

基于神经元网络的机器人路障模态探测器

本文具体地介绍了一个用人工神经元网络为运动机器人探测路障模式的应用实例，该神经元网络接受机器人前方的５个距离传感器的信号，向机器人控制器提供６个代表６种基本的典型障碍模式隶属度的输出信号。     

C-空间障碍的计算及应用研究

研究了用具有位置分量和方向分量的特征元素描述物体，用方向分量相互匹配的特征元素对计算物体间C-空间障碍的方法，同时对C-空间障碍在装配序列规划和路径规划中的运用做了研究。仿真结果表明该方法比传统的凸包法在效率上有较大的提高。     

TCH频率优化在PCS运营后期网络优化中的应用

本文通过对成熟期网络中的CCH的干扰和TCH信道的同频干扰,使PCS系统无线指标劣化的分析,提出将TCH频率分成组,尽可能使每个频点的使用概率相近,改善TCH同频干扰可以提高PCS系统的无线网络的质量.