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研究了一种在动态环境下的新型协作多机器人路径规划算法。采用集中式与分布式相结合的多机器人系统体系结构,弥补了在分布式环境下的全局性较差和在集中式环境下的实时性较差等不足。在此基础上,通过融合免疫协同进化算法与人工势场法解决全局路径规划与局部路径规划问题,以有效提高机器人的全局协调能力及自适应水平。仿真实验证明了所提算法在动态环境下实现的可行性与有效性。 相似文献
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针对动态不确定环境下的机器人路径规划问题,将部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)与人工势场法(APF)的优点相结合,提出一种新的机器人路径规划方法。该方法充分考虑了实际环境中信息的部分可观测性,并且利用APF无需大量计算的优点指导POMDP算法的奖赏值设定,以提高POMDP算法的决策效率。仿真实验表明,所提出的算法拥有较高的搜索效率,能够快速地到达目标点。 相似文献
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随着水果产业日益发展,农民对分拣水果的需求逐渐增大,传统的人工手动分拣的局限和分拣效率不高等难题逐渐暴露出来。针对这种现象,为了提高分拣水果的速度和质量问题,设计了出一款基于FreeRTPS实时操作系统的智能分拣水果平台,能较好地满足使用者对分拣水果的需求,并且解决效率低的问题,减轻工作人员的工作负担,保障及时将水果分拣到指定位置。此外,平台采用STM32和Arduino主控,K210深度摄像机模块作为水果识别模块,采用三角函数算法对水果具体位置进行抓取。实验表明,该智能水果分拣装置能顺利对已有设定识别的水果进行抓取分拣,实现分拣水果的目的。 相似文献
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针对移动机器人路径规划问题,提出一种新的定长实数路径编码机制。首先进行环境地图建模,通过坐标变换在路径的起点和终点之间建立新地图,然后用定长的实数编码机制使得机器人在不断靠近目标点的趋势上,寻找一条最优的路径。为了进一步提高效率,根据障碍物的位置规划出机器人的“有效区域”,缩小搜索空间。采用免疫进化与模拟退火相结合的免疫模拟退火算法求解最优路径。仿真实验表明,该算法具有较强的全局和局部搜索能力,能够使得机器人快速地找到一条较优的路径。 相似文献
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