智能控制在机器人中的应用

讨论机器人在复杂环境中的路径规划及故障诊断问题,帮助人们了解智能控制在机器人当中的应用.     

自动导引小车(AGV)运动学模型研究和动力学仿真

在AGV系统车体结构模型的基础上,运用运动学和动力学理论,给出了车体的动力学模型,并利用Matlab对模型中的非线性耦合特性进行三维建模和动力学仿真分析,得出较满意的结果 ,证明了该模型的有效性,为AGV车体设计和路径规划提供了参考。     

一种基于C-T空间数字势场的机器人避碰规划方法

提出一种基于C-T(configuration-time)空间数字势场的机器人避碰路径规划方法,通过构造一种栅格化的CT空间数字势场,根据数字势场中的排斥势和吸引势,利用C-T空间离散路径点的插值方法,实现机器人对运动障碍物的避碰.通过一个2连杆机器人臂的避碰仿真实验研究,表明了该方法具有较高的计算效率,避免了一般避碰算法的大量C空间显式计算,能够适用于机器人的动态环境路径规划.     

一种新的多移动机器人协调路径规划方法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,提出了一种基于知识的遗传算法。该算法路径表示简单,所设计的基于知识的遗传算子并入了领域知识和局部搜索技术,同时,把领域知识并入初始种群,大大提高了遗传算法的效率;将协调路径适应值矩阵引入基于知识的遗传算法,实现了多移动机器人协调路径规划。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

AGV在线自动充电系统设计

<正>一、AGV在线自主充电系统作为实现物流自动化的重要设备,AGV的自动化、智能化、网络化等都是通过AGV控制系统直接实现的。在AGV的研究领域电源系统设计与管理始终是一个被遗漏的主题,或者认为电池对整个小车的性能没有多大影响。因为AGV系统的大多数研究都是在仿真环境中进行的,所以电池的实际性能没有被全面考虑。在实际使用中,AGV的电源系统对AGV的整体性能影响较大。电池的性能首先直接影响AGV的续航能力。AGV的1     

运筹学教学中的动态规划求解最短路径问题的一个注记

动态规划是运筹学课程教学中的重要内容.在教学过程中,发现在用动态规划方法求解最短路径问题时,如果举例不恰当,很容易对学生造成误导.对出现误导的情形进行了分析,找出了发生的原因.基于问题的分析,找到了解决的方法.     

一种室内环境下仿人机器人路径规划方法

研究了单目环境下仿人机器人的室内环境的建立和运动规划问题.按照室内环境的建立地图,并选择SURF特征点作为室内环境中路标,提出了基于SURF路标与A＊算法的仿人机器人路径规划算法,该算法能够较好地满足仿人机器人路径规划的要求,具有一定可行性和有效性.     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

主要研究对于静态障碍物空间,通过遗传算法帮助移动机器人找到一条可越过障碍物到达目的点的最优路径.对初始种群的选择上做一定的优化措施,通过对障碍物顶点的连接取中点的方式,将各个中点连接到达目的点,然后利用Floyd算法计算该情况下的最优路径,使选择的初始路径尽量靠近最优路径。分别设置了三个障碍物和五个障碍物的两种仿真环境,通过两种环境下迭代次数和时间的对比得出结果。仿真结果显示出机器人在移动过程中的路径方向的变化和机器人规避障碍物的运动过程,在图像上显示障碍物的最优路径长度和平均路径长度的关系。     

乡村振兴视角下传统村落人居环境转型发展研究

以传统村落人居环境研究为基础,将传统村落人居环境转型发展作为一个系统概念,深入剖析传统村落人居环境转型发展与乡村振兴之间的耦合关联,探索乡村振兴视角下传统村落人居环境的转型发展路径.研究表明:(1)传统村落人居环境转型发展是依靠系统内生动力和外生动力实现优化升级的动态变迁过程,由自然生态环境、社会文化环境、地域空间环境...     

动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法

为了有效地处理动态优化问题,提出一种短时记忆与长时记忆相结合的混合记忆策略. 被记忆的信息由最优个体与种群概率向量组成. 短时记忆作用于进化过程中的每一代,对记忆中的信息进行提取并构建下一代的种群;长时记忆仅在环境发生变化时产生作用,取新环境中最优的一组信息对短时记忆进行赋值. 该文首先构建了动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法,然后在非周期、周期和带噪声周期动态环境下进行算法的性能验证. 实验结果表明,新算法处理动态优化问题的能力优于同类算法.     

多区型仓库多复核台场景的拣货路径优化研究

与小型仓库传统的单出口、单复核台不同，大型仓库往往配设多复核台、多出口以提升拣货出库效率。该文提出了基于替换复核台的动态调整算法以解决多复核台场景下因起止点不确定而导致的遍历搜索困难的问题；并在此基础上给出了在多拣货员情况下多拣货单的路径优化与合理分配的动态调整策略，以满足大规模、复杂场景下的拣货作业要求。结合京东物流实例表明，所提出的基于替换复核台的动态调整算法计算效率更高，在同等条件下的拣货路径更短，拣货耗时更少，能够为仓库拣货提供更加准确的拣货路径规划。     

需求随时间变化的动态库存模型的经济分析

一般经典的库存模型所要解决的问题是基于静态市场环境，即假定需求不随时间而变化，同时忽略了时间价值对系统的影响。本文在资本预算的框架下，以库存投资的净现值为目标，建立了在有限计划期下，需求是时间的连续函数的动态库存控制补充模型，并提出了一动态规划解法。同时，将模型扩展到变质性物品的情况。     

工厂化农业生产系统的计算机仿真

首次将工厂化农业生产系统中的作物生长、环境控制和经济分析置于一个大系统下进行研究,分别建立了光合速率子模型、环境控制子模型和控制成本子模型.根据三个子模型以及它们之间的关系构造了综合动态模型并进行仿真研究,得出了在不同的外界气候条件下同时满足控制效果较好和控制成本较低两个条件的最优综合环境控制方式.     

动态环境下混合生产的Makespan调度方法

针对动态生产环境下混合生产的最小完工时间(Makespan)调度问题,借鉴于预测控制的思想,用滚动优化的原理求解.提出可操作集的概念,将动态环境下的调度问题合理分解,并将所得的子问题规范化,并给出适用小规模问题的基于混合整数规划的算法,对于较大规模的问题给出快速收敛的启发式算法.仿真算例表明方法的可行性.     

基于稀疏A*算法与文化算法的无人机动态航迹规划

针对无人机动态航迹规划问题,结合数字地形和天气等信息建立全数字概率地图,采取先离线静态全局规划后在线实时动态规划的两级分层规划方法,基于稀疏A*算法与文化算法实现了无人机动态航迹规划,改善了稀疏A*算法的绕径问题,提高了航迹的可靠性和实时性.     

基于差分进化算法的时间最优路径规划

提出了一种利用差分进化算法进行机器人路径规划的方法,在极坐标系下采用路径点列的极角和极径作为参数进行个体成员的矢量合成,生成的初始路径点集经过提练处理极大提高机器人移动速度;仿真结果表明该方法可以解决大范围、多障碍环境的机器人路径规划问题.     

基于安全性能要素的AGV叉车检验

AGV叉车是在现代化物流园区、智能化工厂、自动化仓储、智能码头等实现工业自动化必不可少的特种设备。由于其主要负责货物的装卸、堆垛和短距离运输,其安全性对保证货物运输的效率及货物、周围人员的安全具有重要意义,因此它在安全性能要素检验方面始终占据着特种设备安全体系中的重要地位。本文就AGV叉车的安全性能要素检验提出了一些建议。     

基于二次A算法的复杂环境下车辆导航路径规划方法

在部队作战或演习中,复杂且未知的野外环境给作战车辆的路径规划造成了极大的影响。针对车辆无法在环境信息未知的复杂野外环境下快速到达目的地的问题,通过改进搜索策略来提高车辆的机动性,同时提出一种加入预处理的二次A~*算法来提高车辆实时避障的能力。首先,针对A~*算法的搜索策略进行改进;其次,通过预处理算法明确目标区域的环境信息,规划得到全局最优路径,当行进过程中突然出现未知障碍物时,根据车辆的实时位置以及障碍物确定局部规划区域,再一次应用A~*算法进行局部最优路径规划;最后,进行实验验证。实验结果表明,车辆在不同地形条件的行驶过程中尽管牺牲了一部分搜索时间和路径长度,但行驶时间分别减少了26.6%、29.5%、32.4%和35.2%。随着地形条件的复杂程度不断变大,算法使车辆的行驶时间减少更多,极大地提高了车辆的机动性,具有重要的现实意义。     

基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统设计与实现

针对车辆配送动态调度问题,在以基于并行节约法和禁忌搜索的混合禁忌搜索算法为理论进行静态调度求解的基础上,将新的客户需求设置为虚拟点并以局部调整策略实现VRPB的动态调度计算.开发基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统.该系统能够实时跟踪车辆位置,检测新的客户需求,以这些参数作为输入动态地优化车辆配送方案和行驶路径,并通过GPRS将调度结果快速准确地传送给车辆.     

数字环境下图书馆如何建设资源建设与共享

数字环境是人与空间的新界面,能够有效地传递与收集信息。数字环境下,高校图书馆的文献资源建设面临着前所未有的发展契机,探讨如何建设文献资源建设与共享对建设新型高效的图书馆具有重要意义。