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。     

基于遗传算法的双足机器人上楼梯的步态规划

针对双足机器人上楼梯的步态规划问题,应用三次样条插值合成脚踝的运动轨迹,并基于加速度分析设计出臀部运动轨迹,计算动力学模型得到ZMP轨迹,进而得出机器人步行的稳定性可以表示为关于上体初始位姿的多变量优化问题.最后应用遗传算法(genetic algorithm,GA)求解,获得稳定性好的优化步态.机器人上楼梯的动态步行仿真结果表明,运用遗传算法可以得到合适的优化轨迹.     

基于GIS成本路径的智能道路规划

为解决传统的道路选线过分依赖于设计专家的经验与知识,难以获得统一的科学决策方案且时效性较差的问题,基于地理信息系统,选取昆明市与曲靖市之间的区域作为研究区,提出了一种基于地理信息系统(GIS)成本路径的智能道路规划模型。首先综合考量土地利用、坡度、坡向、高程、起伏度5个单因素,并根据Dijkstra最短路径算法依次生成各单因素成本路径。其次利用层次分析法确定各单因素的权重,并通过叠置分析生成综合因素最优成本路径。最后,从经济、生态与人文等角度进行评定,得到最优成本路径道路规划方案。该智能道路规划模型提高了原有道路规划方法的科学性与时效性,具备一定的参考价值。     

基于改进蚁群算法的智能小车路径规划仿真研究

提出一种改进的蚁群算法,解决传统蚁群算法在路径规划时容易陷入局部最优解的问题,改进的蚁群算法具备更优越的搜索最短路径的能力.MATALAB仿真实验表明,改进的蚁群算法能够节约寻找到最优路径的时间,加快收敛速度,具有更好的鲁棒性.     

基于群体竞争遗传算法的带时间窗车辆路径规划

为了提升传统遗传算法的寻优能力,本文提出了基于群体竞争的遗传算法,并从算法设计上说明了其寻优速度提升、不容易陷入局部最优的原因;将基于群体竞争的遗传算法应用于复合函数最大值的求取上,并对比传统遗传算法的寻优结果,结果发现前者寻优速度快;最后将算法应用于基于时间窗的车辆路径规划上,并得出了最优解.     

扫地机器人的自动回充技术专利综述

【目的】梳理扫地机器人自动回充涉及的主要技术,为我国扫地机器人自动回充领域的创新发展提供参考。【方法】从国内、国外的专利申请人国家、主要申请人的分布等多方面对扫地机器人的自动回充技术进行全面的数据统计及分析。【结果】扫地机器人自动回充领域相关的专利的申请量不断上升,其中中国、韩国的申请量最大。【结论】国内外对该技术的研究已经相对较成熟,现阶段的改进点大多在于将已有的多种方式结合及分步骤地进行引导,提高自动回充的准确性、可靠性。     

基于改进遗传算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是一个典型的组合优化类问题,而传统的算法无法满足顾客需求对物流运输提出的要求.遗传算法是求解此类问题的方法之一,针对遗传算法容易出现早熟收敛,以及车辆运送的时间限制,该文采用改进的遗传算法对有时间窗的车辆路径问题进行分析,实验验证了算法的有效性.     

机器人无碰撞路径规划中的碰撞检测

该文针对机器人无碰撞路径规划中的碰撞检测问题,研究三维空间中有界闭凸多面体间的两种距离函数－Ｌ１距离和Ｌ∞距离。文中分析和证明了Ｌ１距离和Ｌ∞距离的拓扑性质、Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ性及与Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ距离的等价性等若干性质,并给出了Ｌ１距离和Ｌ∞距离的线性规划表示及其计算方法。     

基于混沌遗传算法的并联机器人精度综合

充分考虑关节(球铰、回转副)间隙误差随机性的影响,在运动学逆解的基础上,建立了并联机器人实际误差模型;在误差分析的基础上,以连杆、关节精度为设计变量,以公差制造成本为目标函数,以位置体积误差满足设计精度为约束条件,建立了并联机器人精度综合的优化数学模型,采用混沌遗传算法进行了精度综合.结果表明该方法过程清晰、编程简单、且精度高.     

基于智能传感器的新型巡检机器人应用研究

目前,机器人巡检技术的智能化程度很高,能够解决变电站巡检任务的艰巨性、重复性和高风险所带来的大部分问题。但是,由于作业现场的复杂环境及天气变化、巡检对象的多样性等原因,要求变电站巡检机器人的作业能力和作业范围覆盖变电站巡检任务的所有方面是不现实的。因此,本文主要研究了用于检测变电站设备状态以及弥补变电站巡检机器人作业范围不足的新型智能传感器,并将变电站巡检机器人、现有变电站状态检测系统和新型智能传感器进行协同和信息融合,构建了变电站智能化人工智能巡检体系。     

基于改进遗传算法的六自由度并联机器人位置正解研究

将并联机器人运动学位置正解转化为求解一组多元非线性方程的优化问题,提出了改进遗传算法进行优化求解,依靠计算灰色关联度对求解结果进行分组的方法,并通过实例计算得到了3-6结构6自由度Stewart平台并联机器人的7组实解.研究结果表明该方法简单方便,求解精度高且具有通用性.     

扫地机器人专利战打响中国厂商如何应对

<正>近日,美国扫地机器人公司i Robot向美国国际贸易委员会提起了"337调查",指控包括全球11家企业侵犯其6项专利,其中包括3家中国企业,从而掀起一场波及全球市场的扫地机器人专利大战。iRobot美国市场面临危机"337调查"得名于《1930年美国关税法》第337条款。根据这个条款,美国国际贸易委员会有权调查有关专利和注册商标侵权的控告,也可开展涉及盗用商业机密、商品包装侵权、仿制和虚假广告等内容的调查。     

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.     

基于遗传算法的双足机器上楼梯的步态规划

针对双足机器人上楼梯的步态规划问题，应用三次样条插值合成脚踝的运动轨迹，并基于加速度分析设计出臂部运动轨迹，计算动力学模型得到ZMP轨迹，进而得出机器人步行的稳定性可以表示为关于上体初始位姿的多变量优化问题。最后应用遗传算法（genetic algorithm,GA）求解，获得稳定性好的优化步态。机器人上楼梯的动态步行仿真结果表明，运用遗传算法可以得到合适的优化轨迹。     

基于模糊认知图的变电站巡检机器人的行为规划研究

提出了一种基于模糊认知图的移动机器人行为规划方法。针对变电站设备巡检机器人智能化的高级应用问题,提出了一种分层式混合复杂系统机器人任务规划的逻辑结构,介绍了任务分解和任务规划的工作原理。以巡检作业过程中的相关事件为概念节点,给出节点之间的连接权值,建立任务行为规划的模糊认知图模型,实现了任务分解和生成行为动作逻辑序列。同时,结合机器人导航定位等传感器实时信息,自动调整机器人巡检实时动作序列。该方法不需要复杂的计算和大量的训练,实验验证了其可行性和有效性。     

基于遗传算法的智能框架结构作动器最优配置

在模态可控度及最小费用函数的基础上,针对目前因使用组合优化来布置作动器所带来的困难,采用遗传算法来确定振动主动控制中作动器的最优配置.为适于框架结构的具体计算,对常规遗传算法约束条件的引入进行了改进,最后给出了计算实例.算例表明这一方法是有效的.     

确定规划最短时间的遗传算法

对遗传算法法中新一代的选择使用不同的策略，比较研究了所得结果，同时，对遗传算法与确定最优规划的方法做了比较。     

关于双足机器人步态规划方法的研究

在类人机器人的研究领域,关于双足机器人步态规划方法的研究一直是一个重点和难点．本文主要叙述在仿真平台下,对静步态规划方法和动步态规划方法的应用和测试,以及对实验结果进行的分析,并根据实验结果对算法进行一定的优化．希望能为双足机器人实现快速、平稳类人行走提供一定的参考．     

基于遗传算法的机组优化组合研究

为降低发电机发电成本,采用改进的遗传算法研究发电机组优化问题。首先将爬山法应用于遗传算法,使得改进后的遗传算法不仅具有搜索速度快、鲁棒性强等优点,而且收敛迅速,精度高;然后将改进算法应用于发电机机组优化。模拟仿真表明,该算法收敛性好,适应性强,具有很好的实用价值。     

基于鞍点规划及遗传算法的空间直线度误差优化评定

建立起了空间直线误差评定的非线性鞍点规划模型,给出了“最小条件”判据,提出了直接求解鞍点规划模型的遗传算法,最后对实际测量数据进行了误差评定。