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61.
针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法. 在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数; 引入精英保留机制,保留每一代最优个体; 自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化. 利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强. 相似文献
62.
以栅格法和粒子群算法为基础,提出了一种新的机器人实时全局最优路径规划方法.该方法包括采用栅格法对环境进行建模和直接运用粒子群算法在环境模型中搜索全局最优路径.在计算机上进行了仿真,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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66.
67.
The effectiveness of an active shutter-glasses stereoscopic display (SD) and a passive polarised SD was evaluated in a live robot-teleoperation task and a simulated indirect-vision driving task in various terrains. Overall, participants completed their tasks significantly faster with the SDs in three-dimensional (3D) mode than with the SDs in the baseline 2D mode. They also navigated more accurately with the SDs in 3D mode. When the effectiveness of the two types of SDs was examined separately, results showed that the active shutter-glasses SD resulted in faster responses and task completion times than the passive polarised SD, though most of the differences failed to reach statistical significance. Perceived workload when interacting with the two SD systems did not differ significantly between the active versus passive display types or between the 3D and 2D modes of operation; however, participants reported more severe discomfort after interacting with the passive polarised SD. 相似文献
68.
基于运动相关皮层电位握力运动模式识别研究 总被引:5,自引:4,他引:1
面向基于脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)的脑-机交互控制(Brain-machine interaction control,BMIC)——直接脑控机器人,提出一种新的左、右手握力运动参数范式,在该范式下探索左、右手握力运动相关皮层电位/运动相关电位(Movement-related potentials,MRPs)的时域特征表示并识别握力运动模式.在涉及左、右手4个不同任务的实验中采集了11个健康被试的脑电信号,任务期间要求被试以2种握力变化模式之一完成自愿握力运动,每种任务随机重复30次.不同握力任务之间具有显著差异的运动相关电位特征用于识别握力运动模式.分别用基于核的Fisher线性判别分析和支持向量机识别4个不同的握力运动任务.研究结果进一步证实运动相关电位可以表征握力运动规划、运动执行和运动监控的脑神经机制过程.基于核的Fisher线性判别分析和支持向量机分别获得24±4%和21±5%的平均错误分类率.最小误分类率是12%,所有被试平均最小误分类率为20.9±5%.与传统的仅仅识别参与运动的肢体类型以及识别单侧肢体运动参数的研究相比,本研究可望为脑-机交互控制/脑控机器人接口提供更多的力控制意图指令,奠定了后续的对比研究基础. 相似文献
69.
70.
Improper maintenance, repair, and operations of societal centric structures can lead to catastrophic failures that drastically affect global economy, the environment, and everyday life. Due to the remote, cramped and highly irregular environmental nature of these structures, routine manual procedures and operations can be rather tedious, dangerous, and hazardous for humans. Automating maintenance, repair, and operations removes human workers from having to crawl within highly cluttered and constrained spaces, breathing in stale air mixed with fumes from welding or particulate from repair work, and provides higher reliability and consistency in the repair work. This paper introduces SHeRo, a scalable hexapod robot designed for maintenance, repair, and operations within remote, inaccessible, irregular, and hazardous environments. The scalability of the design enhances traditional hexapod robot designs by incorporating two prismatic joints into each leg. A detailed discussion on the design and realization of SHeRo is provided. An analysis on the stability and workspace of SHeRo is presented and a dynamic criterion is developed to integrate the concepts of robot stability and constant orientation workspace into a stable workspace. The analytical solution of the lateral stable workspace of SHeRo is derived along with a metric for comparing stable workspace between different robot configurations. A simulated demonstration and two physical experimental demonstrations are presented showing the advantage of introducing scalability into the hexapod robot design along with the workspace enhancement and flexibility of the scalable hexapod robot. 相似文献