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针对传统的蚁群算法设计机器人避障路径规划,自适应能力差,全局优化能力和搜索速度不好的问题,在传统算法的基础上,提出一种采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法。提出构建模型主体的行为规则和避障规则,通过在栅格环境中设置量子遗传进化的多个有效的行为规则,设计了信息素更新的奖惩规则,修改其路径上的信息素,改变量子本身携带的信息素,得到优化避障最小距离。最终获得了复杂环境下的最优路径。仿真实验表明采用该算法进行机器人避障路径规划,在未知复杂环境下能够快速地规划出安全的优化路径,机器人避障路径规划具有很好的自适应性,相比传统的蚁群算法,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。 相似文献
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无人机在物流、巡航、航拍等领域有着极大的应用价值。传统的无人机仍然是由人进行手动控制,但是考虑到人力成本和无人机数量增大等问题,无人机的自主飞行成为了当下研究的热点。在无人机的自主飞行技术中,避障技术又是一项十分关键的技术。无人机避障技术涉及障碍物识别和路线规划,障碍识别通常采用传感器实现,而路线规划则通过决策算法实现。本文阐述了基于激光雷达、超声波、单目色摄像头的避障系统,简要说明了各个系统信息采集的原理和避障功能的实现。在无人机飞行高度较高的情况下,可以采用地图导航避障,这种方案可以极大地节省电池消耗。在实际应用,无人机的避障系统会采用多个传感器。 相似文献
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《科技通报》2016,(6)
基于智能仿生计算的蚁群优化算法在路径规划问题中具有较好的应用前景,通过蚁群算法优化,实现机器人路径规划和应急救援的路径规划等。传统的基于蚁群算法的路径规划在信息素转换中容易导致信息丢失,产生局部收敛,提出一种基于信息素多目标Pareto支配的蚁群优化算法实现路径规划,利用信息素多目标Pareto集合序列的均匀遍历特性和逻辑差分变尺度特征,进行变尺度搜索,根据蚁群优化算法一次次地更新搜索空间,结合负反馈机制,通过蚂蚁的信息素转化进行路径分析,采用Pareto支配集记录下最优的食物源,蚁群在寻找食物过程中,避免了局部寻优和局部收敛,仿真结果表明,采用该算法进行蚁群优化后的路径规划避障效果较好,以较快的收敛速度和较少的迭代次数找到最优路径,收敛性好。 相似文献
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为了提高小车自主路径规划能力,需要对小车进行智能定位、导航设计,本文提出了一种基于坡度环境下同步定位与地图构建算法(SLAM)的小车智能激光自主定位、导航技术。本文方案采用激光雷达传感器量化跟踪、并融合图优化方法构建小车当前定位地图环境。在地面具有坡度与障碍物的环境下采取SLAM算法构建避障规则,结合激光雷达传感技术实现小车定位以及运动路径规划。因此,本文基于SLAM算法为背景,以树莓派平台搭建一个激光雷达小车系统,实现了坡度环境构建、自主运动、智能决策等重要功能。通过在不同坡度大小环境下进行上百次实验测试,证明该方法具备高适应性、鲁棒性、低延迟性等优点,在坡度环境下能够较精确地构建出环境地图,从而提升了激光雷达小车SLAM性能。 相似文献
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本文将围捕算法与避障算法有机的结合起来。通过点镇定控制算法对移动机器人进行路径规划,实现多移动机器人各自成不同角度围捕目标,并且在运动过程中引入模糊控制算法,既能实现静态障碍物的规避,也可以保证移动机器人之间的避碰。 相似文献
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在飞机导航体系的操作中,实行一些路径规划工作并经过算法对其实行改善是非常重要的。本文采用神经网络技巧对飞机引路体系的相关问题实行改善和确定,力求获取最好解析。同时,指出了引路算法进一步发展的方向。 相似文献
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针对智能机器人自主行走的需求,本文提出一种能实现智能循迹避障的机器人小车系统设计。该系统以AT89S52单片机为控制核心。利用反射式红外线光电传感器ST178传感器来识别路径,采用L298N驱动小车直流电机,采用智能循迹算法,最终实现了智能循迹的机器人小车系统。完成在已有路径标识下自主循迹避障行走功能。 相似文献
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提出了一种基于激光测距仪的机器人防碰撞控制系统。首先介绍了机器人坐标系和激光测距仪模型,并设计了基于DSP的机器人避障控制系统,针对移动机器人工作环境复杂多变,设计了一种卡尔曼滤波的路径实时规划方法。仿真和实验结果表明,本文所设计的避障控制系统稳定可靠,机器人能够迅速准确地避开路径上的障碍物。 相似文献