搜索结果: 61-75 共查到“控制科学与技术 移动机器人”相关记录297条 . 查询时间(0.047 秒)
在探讨自动控制面临的机遇和挑战的基础上,简介智能控制的产生背景和发展过程,认为发展自动控制的一条重要出路就是实现控制系统的智能化;结合正在进行的未知环境下移动机器人导航控制研究课题,讨论了智能移动机器人研究的某些进展,涉及移动机器人控制系统的结构、环境建模、路径规划及故障诊断等;概述智能控制的研究领域,包括智能机器人规划与控制、生产过程的智能监控、自动加工系统的智能控制、智能故障检测与诊断、飞行器...
基于遗传算法的移动机器人路径规划
路径规划 移动机器人 遗传算法
2009/8/6
采用动态可变长编码的方法，以栅格表示环境。针对遗传算法大型障碍物难的问题，采用follow wall行为，较好地解决了基于遗传算法的快速路径规划和大型障碍物避障问题。该算法适应任何形状的障碍物，适用于静态和动态环境中。计算机仿真表明，该算法是一种正确和高效的路径规划方法。
提高移动机器人路径规划效率的方法
路径规划 粗糙集 遗传算法
2009/7/29
针对传统遗传算法存在的初始种群数目庞大，寻优效率和收敛速度慢的缺点，提出了一种基于粗糙集约简决策规则和删除冗余属性的方法。首先建立基于特定栅格法的环境模型，获得机器人路径规划的初始决策表，然后根据粗糙集约简推导最小化决策规则，并用于训练初始种群。最后利用遗传算法优化初始种群，获得最优规划路径。分别在简单和复杂的环境模型下进行了实验，仿真结果表明该方法能够大大减小遗传算法初始种群的规模，缩小算法搜索...
基于博弈论的多移动机器人聚集任务路径规划
聚集任务 Nash均衡博弈 共谋合作博弈
2009/7/20
针对多移动机器人聚集任务的路径规划，建立系统多目标优化数学模型，研究基于博弈论的求解方法。将n个机器人视为博弈的n方，建立Nash均衡博弈模型和共谋合作博弈模型，结合进化策略，对多移动机器人的运动协调进行研究。仿真实验结果表明，博弈分析方法可有效解决多机器人的协调路径规划问题。
室外自主移动机器人AMOR的导航技术
栅格地图 路径规划 无碰撞导航
2009/7/10
在非结构化环境，移动机器人行驶运动规划和自主导航是非常挑战性的问题。基于实时的动态栅格地图，提出了一个快速的而又实效的轨迹规划算法，实现机器人在室外环境的无碰撞运动导航。AMOR是自主研发的室外运动移动机器人，它在2007年欧洲C-ELROB大赛中赢得了野外自主侦察比赛的冠军。它装备了SICK的激光雷达，用来获取机器人运动前方的障碍物体信息，建立实时动态的环境地图。以A*框架为基础的改造算法，能够...
一种基于图像匹配的移动机器人定位方法
粒子滤波 相似度 核函数
2009/7/8
为增强移动机器人在非结构化动态环境下的定位能力，提出了一种基于图像相似度匹配的单目视觉粒子定位方法。在提取具有平移、旋转、缩放不变性的视觉特征基础上，引入相关核函数来提高特征对环境噪声和光照变化的适应性。利用以上局部特征，计算当前图像和参考图像的相似度作为粒子的权重，通过参考图像的可视区域更新粒子的后验概率分布。实验结果表明，该方法在不易提取几何特征的非结构化动态环境中能够实现可靠、高效的定位。
一种移动机器人机构的建模和仿真研究
虚拟样机 虚拟建模 动态仿真
2009/7/7
应用虚拟样机技术对移动机器人机构进行虚拟建模和动态仿真。运用SOLIDWORKS软件，采用模块化的设计方法，建立了移动机器人改进后的三维机构模型；运用虚拟样机仿真软件ADAMS针对改进后的二级减震机构进行动态仿真，并与改进前的一级减震机构仿真效果进行比较，结果表明二级减震机构比一级减震机构能够更加有效地解决四轮移动机器人轮胎与路面随时贴合问题，并具有很好的减震效果，增强了机器人的运动性能和环境适应...
移动机器人Java Agent控制系统设计
Java 移动机器人 控制系统
2009/7/6
针对移动机器人的任务和硬件组成，提出了基于Java 开发平台的Agent控制系统设计方法。以目前应用较广泛的JADE作为Agent开发平台，采用JNI方法实现了Agent与硬件系统的交互。在运动控制卡上设计了有实时性要求的轨迹生成、运动控制、位姿估计和安全控制等4个行为任务，将数据库和路径规划等管理性行为设计在车载PC104工业控制计算机上。人机交互界面可作为独立的Agent驻留在上位监控计算机上...
基于自组织LMBPNN的移动机器人路径规划器
自组织LMBP网络 免碰路径规划 移动机器人
2009/7/2
提出一种自组织LMBP神经网络，并将之用于移动机器人免碰路径规划。该算法首先用基于距离传感器的底层局部路径规划器生成初始路径，然后用自组织神经网络将该路径进行样本数据分类，之后将自组织神经网络的权值作为LMBP的输出样本，移动机器人的起始点与目标点作为LMBP神经网络的输入样本进行学习。这样，不但解决了三层LMBP样本若庞大则增加存贮、运行成本，以及数据冗余问题，并且随着机器人对未知环境探索的增多...
强化学习在移动机器人自主导航中的应用
强化学习 自主导航 神经网络
2009/7/1
概述了移动机器人常用的自主导航算法及其优缺点,在此基础上提出了强化学习方法。描述了强化学习算法的原理,并实现了用神经网络解决泛化问题。设计了基于障碍物探测传感器信息的机器人自主导航强化学习方法,给出了学习算法中各要素的数学模型。经仿真验证,算法正确有效,具有良好的收敛性和泛化能力。
基于联邦UKF算法的移动机器人自主组合导航
联邦UKF EKF 非线性滤波
2009/6/26
组合导航技术是解决地面机器人自主导航的一个有效途径,其中GPS/DR是一种典型的组合方式。常用的卡尔曼滤波主要用于处理线性问题,针对该导航系统非线性的特点,对Unscented卡尔曼滤波（UKF）与分散式滤波技术相结合的方法进行了研究,建立了用于GPS/DR导航系统的联邦UKF算法。数值仿真实验表明,联邦UKF比联邦EKF有更好的滤波精度,同时有更高的稳定性和容错性,是一种理想的GPS/DR导航非...
基于粒子滤波的移动机器人SLAM改进算法
同时定位和地图创建 粒子滤波算法 贝叶斯规则
2009/6/25
针对未知环境中移动机器人同时定位和地图创建（Simultaneous Localization and Map Building,SLAM）由于机器人位姿和环境地图都不确定导致定位和地图创建变得更加复杂,提出一种局部最优（全局次优）参数法,即通过局部最优的位姿创建局部最优的环境地图,再通过局部最优的环境地图寻求局部最优的位姿,如此交替进行,直到得到全局确定性的位姿和确定性的环境地图。实验结果表明,...
基于动态行为控制的移动机器人自主避障
行为控制 避障 运动规划
2009/4/16
针对环境信息未知或部分未知的情况，提出动态行为控制方法使移动机器人自主避障。采用动态窗法表示结构空间，并分析环境信息，激发相应的行为进行避障，经过行为融合后得到可行的路径和速度值。其中趋向目标的行为采用模糊逻辑控制的方法，避障行为采用VFH方法加以实现。在计算过程中考虑了动力学与运动学约束条件，使得动态行为控制方法更加可行。仿真结果论证了所提出的方法的实时性与有效性。
基于多传感器的移动机器人路径规划
移动机器人避障 多传感器 路径规划
2009/4/15
提出一种基于多传感器的移动机器人路径规划策略。利用声纳传感器和CCD摄像机对环境进行探测，得到关于障碍物的信息，通过一种简单、快速的数据融合算法计算出障碍物相对于机器人的位置坐标。采用切线法进行路径规划，实现了移动机器人在不确定环境下的路径规划，使机器人可以很好地避开障碍物，并以局部最优或次最优路径到达指定位置。实验结果验证了该路径规划算法的良好性能。