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1.
基于蚁群算法的无人机航路规划   总被引:14,自引:1,他引:13  
为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率,在执行敌方防御区域内攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路,保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题,对新近发展的蚁群算法进行了讨论,提出适用于航路规划的优化方法,并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法。  相似文献
2.
动态环境中,移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题,提出了一种基于模糊要领的动态环境模型和在此模型基础上结合模糊神经网络的机器人路径规划方法。这种方法利用动态环境中物体的信息动态调整模糊神经网络的权值,加快整个神经网络的收敛速度,以达到对机器人的下一步动作进行动态控制的目的。该方法充分挖掘了应用人工神经网络、模糊推理解决移动机器人动态路径规划的潜力,通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规划能力。  相似文献
3.
基于SWIFT算法的球关节操作臂最优路径规划   总被引:11,自引:1,他引:10  
针对目标物体在空间的位置和姿态确定的情况下,机器人操作臂如何选择一条满足关节转角约束,且使所有关节转动角度之和为最小的最佳路径这一问题,提出了利用动态可行解区间作为改进SWIFT(sequential weight increasing factor technique)算法的初始迭代值进行寻优迭代的方法,并对罚因子rk进行了讨论。该算法具有较少的迭代次数和较快的收敛速度,并通过对9个自由度的球关节操作臂的仿真结果,验证了该算法的正确性和可行性。  相似文献
4.
一种机器人路径规划的新方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
采用四叉树对机器人工作平面(空间)建模,在此基础上提出了实现A路径规划算法,仿真结果表明,该算法是一种正确、高效、实用的成功算法。  相似文献
5.
一种适于车辆导航系统的快速路径规划算法   总被引:9,自引:4,他引:5  
针对城市道路网图节点数较多,经典的求解最短路径的Dijkstra算法存在计算时间较长的问题,对矢量化的城市道路网图的特点进行分析,给出了道路网图的计算机存储结构。提出一种快速求解城市道路网两节点间的最短路径近似算法,算法的实现采用双向式搜索法,投影法和夹角最小的方法,理论分析和实验结果表明,和Dijkstra算法相比,该算法尽管有时得不到最优解,但能大大减小搜索空间,提高搜索速度,时间复杂性不超过O(N),适用于车辆导航系统。  相似文献
6.
用模糊逻辑法对移动机器人进行路径规划的研究   总被引:8,自引:2,他引:6  
分析模糊逻辑方法在移动机器人路径规划中存在的问题,建立了移动机器人的运动学模型,提出一种基于行为的移动机器人体系结构,设计了一种用于在未知、非结构化环境中规划机器人移动路径的自组织模糊控制器,模糊规则的制定符合贪心算法的思想.提出了解决“对称无法确定”问题的方法,给出了判断机器人是否进入死锁状态、解除死锁以及判断死锁是否解除的新方法,并在多种环境中用仿真实验验证了这些方法的正确性和合理性.  相似文献
7.
基于蚁群算法的三维空间机器人路径规划   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
将蚁群算法应用于三维空间机器人路径规划问题.首先将机器人所在位置(原点)与目的点之间的空间划分成立体网格,同时定义原点与目的点之间的有效路径.蚁群从原点出发,独立地选择有效路径,最终到达目的点,从而求出从原点到目的点之间的最优路径.实验结果表明,该算法不仅有效,而且具有较快的速度.  相似文献
8.
一种基于视觉信息的自主搬运机器人   总被引:8,自引:0,他引:8  
提出了一种利用视觉信息进行定位和抓取的自主机器人搬运系统,此系统由带有两自由度操作手的轮式移动机器人和远程控制站组成。机器人利用视觉系统识别路标信息,采用MonteCarlo方法进行自定位。当靠近目标物体时,机器人利用视觉系统识别目标,并在利用该信息引导下自动抓取。由于机器人的运行是靠视觉系统获取的路标信息和目标物体信息引导的,同时具有遥操作控制功能,因此该系统能轻松完成复杂环境下搬运物体的任务。  相似文献
9.
基于神经网络的移动机器人路径规划算法的仿真   总被引:7,自引:4,他引:3  
研究一种基于神经网络的移动机器人路径规划算法,充分利用神经网络的融合性和并行性提高移动机器人路径规划算法的运算速度.此算法也可以解决机器人的全局路径规划和局部路径规划问题.仿真结果表明这种算法可以快速可行地实现无碰撞优化路径规划,并且对动态环境具有较好的适应性.  相似文献
10.
线性再励的自适应变步长机器人神经网络路径规划算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
禹建丽  成久洋之  Valeri.Kroumov 《燕山大学学报》2002,26(3):《燕山大学学报》-2002年26卷3期-258-260.页-《燕山大学学报》-2002年26卷3期-258-260.页
研究已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题。利用神经网络路径规划算法进行路径规划,为提高神经网络路径规划算法的收敛速度,表明所给出的线性再励自适应变步长算法能够有效地加快路径规划的收敛速度。  相似文献
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