多移动机器人混合避障算法的编队策略

针对多移动机器人系统在未知静态障碍物环境下的编队避障问题,提出了一种多移动机器人混合避障算法的编队策略,使多移动机器人系统在整个运行过程中保证系统内不发生碰撞,并且在未知静态障碍物环境中能最大程度地保持队形进行有效避障,以及能够在较短时间到达指定目标点。该编队策略基于领航跟随法和人工势场法,将系统内机器人划分为领航机器人及跟随机器人,并根据各自角色任务的差异,对其采用了不同改进方法的人工势场法进行避障,形成一种混合避障算法,其中针对领航机器人提出了LAPF(leader artificial potential field)避障算法,该算法改进了传统人工势场法的斥力函数,解决了传统人工势场法极易陷入局部极值困境的问题,并有效缩短了避障过程所用时间。为保证整个系统运行过程及避障行为之后能够恢复队形保持系统稳定性,该编队策略利用一致性模型控制机器人的速度,使领航机器人与跟随机器人的状态趋于一致,进而保持队形。仿真结果验证了LAPF算法及该多移动机器人混合避障算法编队策略的有效性。     

移动机器人路径发现与规划的免疫算法

分析了车式移动机器人的运动特性，设计了一种适用于该机器人的路径发现与规划免疫算法。通过仿真实验表明，该算法能够快速地发现与规划运动路径，有较好的柔性，能适用于不同的任务，所以该算法具有较高的智能。     

移动机器人在线路径规划算法研究

主要讨论了不确定环境下移动机器人运动路径的在线规划算法。在此方法中 ,预定目标被定为吸引子 ,而障碍物被定为排斥子。这样 ,路径规划就转换为应用牛顿定理进行迭代计算。该算法简便 ,实时性强 ,能自动地适应工作环境中障碍物的位置变化和随机出现 ,使机器人准确避开障碍 ,安全到达目的地。实验结果表明 ,此算法效果良好。     

两次随机丢包的被动队列管理算法

主动队列管理算法增加了硬件资源和运算量的开销,并且存在参数设置敏感,响应相对滞后于实际网络状况的缺陷,并没有在实际网络上推广使用。因此对目前使用最多的弃尾被动队列管理进行改进,提出了两次随机丢包的被动队列管理算法。在队列满时,两次随机丢弃队列中的数据包,改善弃尾队列管理的缺陷,提高了网络传输性能;提出了速度公平性的概念,两次随机丢包的被动队列管理算法对占据队列较多的TCP链接有更好的惩罚作用,能有效提高RTT公平性和速度公平性;该算法计算量小;NS2仿真表明该算法的有效性。     

基于HEDT的移动机器人路径规划算法

移动机器人在未知的、动态的环境中进行路径规划必须考虑到环境地图构建的不完备性和算法的实时性.针时这种情况,提出了一种基于启发式拓展距离转化的移动机器人路径规划算法.算法在未知的环境中,通过启发信息和实时探测静止或移动的障碍物信息构建不完备的栅格地图,对移动的障碍物采用延后处理策略,实时地搜索最优路径并驱动机器人运动到目标点.当发生下降阻碍时,则仅对需要的范围传播权值变更信息.算法适用于大范围的时变环境,并具有良好的收敛性.仿真实验验证了算法可行性和正确性.     

移动机器人激光全局定位系统的算法研究

介绍了一种新型的移动机器人激光全局定位系统.重点讨论了结构化环境中移动机器人的全局定位方法,提出了一种新的基于最小二乘法的迭代搜索定位算法.全方位移动机器人平台上进行的定位实验,证实了该算法的有效性.     

多自主移动机器人计算机仿真系统的设计与实现

提出了一种多移动机器人计算机仿真系统的设计方案，开发并实现了在局域网上以服务器-客户端模式工作的基于二维平面模型的多移动机器人仿真系统，该系统提供的环境建模及实时修正功能，参数可调的传感器模型，通讯协议，算法设计相对独立的特点极大地方便了多移动机器人系统的研究工作。     

基于二进制编码QPSO算法的移动机器人路径规划

在分析量子粒子群算法的基础上,针对离散搜索空间的问题,提出了二进制编码的量子粒子群算法.在算法中,重新定义了粒子的位置距离矢量,调整了搜索空间的迭代方程,并引入了多点交叉和精英保留的策略,保证全局收敛的同时加快粒子的收敛速度.并使用De Jong's测试函数对本算法和二进制粒子群算法进行了比较,最后使用二进制编码量子粒子群算法对机器人路径规划进行了仿真实验.     

基于COM技术的多移动机器人仿真系统

提出了一种基于COM(ComponentObjectModel,组件对象模型)技术的多移动机器人仿真系统的模型,并通过该模型初步实现了一个将移动机器人控制器组件化的仿真平台。COM规范定义的组件模型所具有的进程透明特性和可重用性很好地对应了多移动机器人系统的分布式特点。采用COM技术的多移动机器人仿真系统,具有良好的分布式运行能力和方便的实时交互能力,极大地方便了多移动机器人系统的研究工作。     

网络仿真软件NS2中队列调度算法的扩展

结合一个新的队列调度算法,深入全面地探讨了如何对网络仿真软件NS2(NetworkSimulator)进行扩展,特别是如何在NS2中实现复杂的队列调度算法。对在NS2中实现新算法的基本原理和过程,以及一些关键细节给出了较为详细的描述,如通过分组来携带用于调度的流状态信息,以及如何使用这些信息进行队列调度,增加对分组队列的基本操作等。最后还给出了新算法的仿真实验结果,实验结果表明新算法在公平性方面的性能良好。通过扩展NS2来验证新的网络协议和算法,大大提高了效率、降低了成本,并更具灵活性。     

移动Agent系统的联盟形成

移动 Agent系统是一种分布式计算模型 ,移动 Agent联盟形成过程中需要考虑通讯和合作问题 ,本文给出了一种移动 Agent系统的联盟形成模型 ,讨论了联盟分级结构和联盟形成机制 ,利用令牌传输技术 ,以保证联盟内部的合作、决策和组织完整.     

分布式多无人机编队飞行的阵形保持策略

设计了一种仅采用相对位置偏差状态进行多无人机编队阵形保持的分布式保持策略。首先,分析多无人机编队的特点及其阵形保持问题,提出其阵形保持策略的要求,然后设计一种采用局部阵形状态制定的阵形保持策略。该保持策略从非一致性的冗余状态中进行简洁的处理,判断阵形的保持状态,采取相应的保持机制。最后,应用于几个多无人机编队飞行的例子,仿真结果验证了该保持策略的可行性。     

基于移动智能体的分布式资源的智能集成

在信息丰富的网络环境中，分布式资源的智能集成对于分布式计算与分布式系统是极为重要的，通常采用的基于位置透明性的分布式计算技术，如DCOM，JavaRMI,CORBA等，无法智能的、灵活的进行分布式信息的检索与分布式应用的集成，而对于基于知识的交互协作更是无能为力，本文采用基于Java实现的移动智能体的移动计算能力与分布式工作机制实现分布式资源的智能集成，基于本地位置交互抽象机制，从而使移动计算融入到分布式计算中，讨论了进行分布式资源集成的计算模型，并通过分布式仿真实验说明了上述方法的集成机制与设计特点。     

轮式移动机器人全局渐近镇定控制器设计

基于控制Lyapunov函数(Control Lyapunov Function，简称CLF)和一类性能指标，提出了一种轮式移动机器人(WMR)全局渐近镇定控制器的设计方法。采用CLF近似性能指标的值函数，获得了控制仿射无漂系统的镇定控制律表达式。然后将CLF与反步法相结合，针对极坐标下WMR的动态模型，设计了一种渐近镇定控制器，解决了完美速度跟踪的问题。仿真结果验证了所提出控制律的有效性。     

基于移动代理的分布式仿真建模与分析

随着分布式仿真规模的扩大,传统的分布式仿真技术不能完全满足系统需求。利用移动代理的自主性,协调性和智能性等特点,按照RTI接口规范,实现仿真系统功能。首先,分析HLA作为移动代理分布式仿真环境的可行性,指出移动代理在分布式仿真中的优势,然后,构建基于移动代理的邦元管理框架,设计了移动代理邦元运行流程,最后,讨论了在HLA环境中移动代理的时间管理,共享和发布机制等关键问题。构建了基于移动代理的分布式仿真原型系统,并进行了仿真应用测试。     

未知环境下改进的基于BUG算法的移动机器人路径规划

对未知环境下移动机器人路径规划的方法和发展现状进行了概述总结,指出了各种方法的优点和不足.同时研究了环境未知情况下的移动机器人实时路径规划问题,将Bug算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.规划时只考虑当前状态下所必须的传感数据,不必计算障碍物的边线解析式,节省了存储空间,提高了规划效率,保证了算法的实时性.算法采用两种行为模式,为了保证路径规划的完备性和全局收敛,同时给出了全局收敛标准.由于算法的固有原理,在陷阱区域移动机器人容易左右徘徊,无法达到目标点.针对算法的这个问题,利用虚拟障碍的概念提出了基于局部切线图算法的移动机器人路径规划.最后对本算法的收敛性和完备性给予了证明.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于动态角色的多移动目标围捕问题算法研究

基于动态角色配置的思想，提出机器人动态构建团队，合作完成多移动目标围捕任务的算法，每个移动机器人执行一个角色，角色随着环境的动态变化而不断进行更改、交换，实现团队的动态构建，不仅能适应环境中的未知事件，而且能最大地发挥个体机器人在整个团队中的作用。在简单仿真环境中进行的模拟实验表明，多机器人能够有效地合作捕获多智能移动目标，文中提出的解决方案是行之有效的。     

移动机器人定位方法对比研究

定位问题是移动机器人领域内一个最重要的内容.首先定义了用于移动机器人位置跟踪的系统模型,介绍了基于该系统模型的移动机器人定位方法.在统一的平台上实现了三个滤波估计定位方法,二个贝叶斯估计定位方法,一个地图匹配定位方法,并基于一批实际的测量数据对六种定位方法进行了实验验证,对实验结果进行了深入的分析与比较.基于滤波的定位方法定位更精确,基于贝叶斯估计的定位方法更鲁棒.地图匹配定位虽然简单易行,但不能解决动态或相似环境中的定位问题.     

交通流分布式并行模拟的同步算法研究

在对保守的、避免死锁的同步策略进行深入研究的基础上 ,提出了适用于交通流分布式系统预计费用估计和事件状态分析的方法 ,并在此基础上形成了交通流分布式并行模拟的时钟同步算法 .从而为道路网分布式并行模拟的实现开辟了道路 ,为满足智能运输系统 (ITS)中网络模拟大规模、高效率和实时动态的要求奠定了基础 .