基于分层代价地图的光伏电站清扫机器人导航方法

为更好地解决光伏电站清扫机器人工作时因缺少有效边界检测导致的跌落问题,并满足全覆盖清扫工作的需求,提出一种基于分层代价地图的导航方法.在传统分层代价地图的图层上,根据对光伏电站清扫机器人工作环境的分析,增加光伏阵列边界图层,建立清扫区域,使机器人工作空间约束在光伏阵列内;采用弓字形清扫路径和多点巡航清扫策略相结合的导航...     

楼梯清洁机器人休息平台路径规划研究

楼梯清洁机器人的工作不仅是楼梯清扫,而且还要完成休息平台的遍历.犁田算法可使楼梯清洁机器人以最短路径覆盖楼梯休息平台,但机器人长方形的壳体不利于转身运动,需要与障碍物留出更多的安全距离,导致清扫覆盖率下降.针对这一问题,该文提出了一种基于犁田算法的改进路径规划,使机器人按"N"字形行走:当机器人遇到障碍物时,旋转一个角...     

融合RRT-Connect和DWA算法的室内移动机器人单目标点导航任务研究

针对室内复杂环境下移动机器人单目标点导航问题,提出一种基于改进双向快速扩展随机树(RRTConnect)算法与改进动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的单目标点导航算法。首先,结合人工势场法与RRT-Connect算法设计全局规划器,并引入范围限定函数及两棵双向RRT随机树进行扩展,优化采样和路径扩展过程,同时对全局规划器生成的路径进行平滑处理;然后,改进DWA中的评价函数,以目标点距离函数代替航向角函数以加快算法收敛并避免角度反复调整,同时实现机器人的高效动态避障;最后,以全局规划器的路径点为引导,对局部规划器进行融合以完成单目标点导航任务。研究结果表明：本文所提出的规划器能够实现机器人在复杂环境下的自主路径规划和避障;相比于其他方法,本文所提出的方法效率高,规划路径短。     

多智能机器人系统中的自适应导航算法

根据机器人的运动方程,考虑移动障碍和机器人的速度信息及在它们与机器人之间3个方程的距离,提出了动态环境中控制机器人导航的算法,得出机器人避障最小距离,并针对环境中典型的情况进行理论分析。该算法减少了机器人实时计算路径的花费,特别适用于机器人在复杂、动态环境中实时路径控制,所提算法的有效性由实验验证。     

未知环境下基于可视切线图的救援机器人导航

研究了未知环境下救援机器人的导航问题,提出了一种基于可视切线图的导航算法,并对所提算法的可行性进行了分析。该算法包括反射式导航和反应式导航两个过程,采用方向吸引算子搜索全局目标指导下的局部最优路径。基于Matlab的仿真实验证明,采用该导航算法的机器人行走路径较短,所需运动时间相对较少,并且具有较好的环境适应能力,能够满足救援机器人在未知环境下的运动要求。     

分析太阳电池及阵列中二极管的作用

 具体分析二极管在太阳电池、光伏组件和光伏阵列的作用。利用Matlab中Simulink 仿真工具,根据太阳电池的仿真模型,建立光伏组件和阵列的仿真模型,分析计算二极管在太阳电池、组件及阵列中的作用,仿真分析计算具有不同导通电压的二极管对光伏组件和阵列输出功率的影响。计算结果表明正确选择二极管的导通电压对提高光伏组件和阵列输出功率是有益的。     

基于蚁群算法的清扫机器人路径规划设计

在国内外对蚁群算法理论研究与工程应用的基础上,采用蚁群算法对清扫机器人进行路径规划设计.通过分析蚁群算法原理,并结合家庭中清扫时清扫机器人所遇到的障碍物,通过环境建模实现清扫机器人的路径规划.清扫机器人硬件采用模块化的设计,将清扫机器人分成行走模块、清扫与吸尘模块、传感器模块.进行系统的综合调试.试验结果表明清扫机器人清扫面积重复率小于6%,避障成功率为93%,达到了工程精度的要求.     

机器人视觉导航路径节点的编码与识别

为了解决视觉导航机器人利用九宫格进行自主定位时,存在的识别算法的鲁棒性较差和实际操作繁杂等问题,实现视觉导航机器人的自主定位,设计一种路径节点的二进制圆环编码方案并进行解码识别研究。实验表明,机器人能够准确识别各个路径节点,有效地解决了机器人视觉导航中路径节点的编码和识别问题。     

改进YOLOv5的光伏组件热斑及遮挡物检测

针对光伏组件热斑若未及时发现处理,会严重影响光伏组件及阵列正常运行的问题,为了有效检测光伏阵列热斑,提出一种基于YOLOv5框架的深度学习热斑检测方法.首先,采用像素加权平均法融合红外和可见光图像作为检测对象,实现同时对光伏组件热斑和遮挡物的检测,并初步分析热斑成因.其次,改进模型框架,在轻量级网络MobileNetV3-large的基础上,融合坐标注意力机制,设计更轻量、更高效的MobileNetCA作为特征提取网络.然后,针对训练中正负样本数量极不平衡的情况,更换损失函数为变焦距损失函数,达到训练中突出正例的效果.同时,改进模型anchor box目标框生成算法,使生成的目标框与实际标注框更一致.实验结果表明,改进后的模型mAP为88.9%,较原YOLOv5s模型提升了3.8%,且模型参数量仅为原模型的48.6%.     

BP神经网络在清洁机器人路径规划中的应用

为了解决清洁机器人完全覆盖路径规划中最大覆盖率和最小重复率的要求,在清洁机器人犁田式全局路径规划算法的基础上,提出了BP神经网络方法作为清洁机器人的局部路径规划.运用基于深度优先遍历的改进型BP神经网络算法.解决清洁机器人的清扫死区问题.仿真的结果表明所提出的BP神经网络方法和改进型BP神经网络算法能够解决清洁机器人在家庭内的完全覆盖路径规划问题.     

基于差分GPS的局部区域无人车路径跟踪算法

为确保无人车在弯曲度变化较大的路径上运行的平稳性及速度变化的连续性,基于差分GPS定位导航系统,综合考虑前视距离、速度和弯曲度之间的关系,提出了一种改进的Pure Pursuit算法。首先,通过差分GPS对局部区域内的路径信息进行采集,基于NMEA协议对GPS接收机输出数据进行坐标转换;其次,结合车辆运动学自行车模型与Pure Pursuit改进算法进行路径跟踪。试验结果表明,无人车以30 km/h的最高车速与5 km/h的最低车速跟踪既定路径时,最大横向跟踪偏差相比既有算法降低55. 4%,平均横向跟踪误差相比既有算法降低23. 98%,达到了较好的跟踪效果。     

基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法

为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑.     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群系统(Ant Colony System,ACS)算法存在收敛速度慢、路径不平滑、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于万有引力搜索策略的ACS算法.为了解决算法初期由于地图信息匮乏,导致蚁群寻路盲目性较大的问题,提出了简化ACS算法对初始信息素浓度进行更新.引入万有引力算法搜索策略,提升了算法收敛速度,且有效解决了局部最优问题.对每次迭代获取到的最优路径进行优化,减少了路径的转折点数量、提升了路径平滑性.仿真试验表明,改进算法能够有效提升算法的收敛速度、路径平滑性.将改进算法应用到实际的移动机器人导航试验中,试验结果表明,改进算法能够有效解决移动机器人的路径规划问题,且有效提升移动机器人的导航效率.     

健康投资对中国经济发展的影响研究——基于省级面板数据的空间计量检验

针对全局路径规划问题提出了一种改进的A*算法.首先,采用栅格方法建立环境模型,使用A*算法进行初步的路径规划.其次,针对A*算法规划的路径冗余点较多以及路径长度和转折角度较大的缺陷,提出将A*算法规划出的路径按较小的分割步长进行分割,得到一系列路径节点.最后,从起点开始依次用直线连接终点,当直线没有穿过障碍物时,则将中间路径点剔除,减小路径长度和转折角度.在仿真实验和实物实验中,分析和比较了本文算法与A*算法以及另一种改进A*方法.另外还研究了在不同障碍率、任务点数量和分割步长的情况下,本文算法与其他算法的优劣.结果表明,本文算法能有效地减小路径长度和转折角度.     

移动机器人路径规划安全A*算法

针对移动机器人路径规划时安全性不高的问题,提出一种路径规划安全A^*算法.首先,通过扩展搜索邻域,减小路径转角角度,避免不必要的折角;然后,在启发式函数中引入新的评价指标,增加移动机器人与障碍物的距离.最后,提出安全性指数S,对路径安全性进行量化.通过MATLAB软件进行仿真对比,仿真结果表明:文中算法的路径质量和安全性更佳.     

基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法

针对未知环境下侦察机器人的自主导航问题,提出了一种基于视觉目标跟踪的侦察机器人导航方法.首先利用二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)提取方法来检测和描述待跟踪视觉目标的局部不变特征点,在快速的特征匹配计算基础上提出由粗到精的目标定位两步法实现机器人导航过程中视觉目标的实时准确跟踪.其次对基于视觉目标跟踪的自主导航任务进行行为分解和实现,在行为中集成视觉目标跟踪算法.最后利用基于宏行为的机器人事务执行机制实现移向视觉目标的自主导航控制.实验结果表明,提出的方法能够使侦察机器人实时准确地跟踪视觉引导目标,在复杂障碍物环境下可靠地完成移向目标的自主导航任务.     

基于一种新误差模型的移动机器人模糊控制

建立了移动机器人的数学模型,并进行离散化. 针对大初始偏差问题提出一种新的误差模型,设计了2个基于人工驾驶思想的模糊控制器. 角速度控制器用距离误差和角度误差作为控制量,加速度控制器用距离误差作为控制量,同时对角速度和加速度进行控制以实现移动机器人路径跟踪. Matlab仿真结果表明该控制器的有效性.