移动机器人漫游行为的研究

针对不确定环境下移动机器人的复杂运行情况,利用声纳传感器探测的环境信息,设计了漫游行为中的紧急行为、避障行为和自由行为,并制定了行为融合规则,依据融合结果计算出下一步的行为动作.在自由行为的设计中,利用随机动作概念解决传统算法中存在的死锁问题.对算法进行仿真表明,算法有效可行,能够实现机器人的漫游行为.     

国际算法学前沿研讨会

2007年8月1-3日，国际算法学前沿研讨会2007年度会议（The 2007 Intemafional Fronders of Algorithmics WorkShop，FAW2007）在兰州大学隆重召开。此次会议是在美国前数学学会副主席布朗大学Franc教授以及香港城市大学终身讲座教授、清华大学姚期智讲席教授邓小铁教授倡导下举办。在国际一流的算法和复杂性领域，     

移动机器人导航技术

在本篇论文中较为详细地介绍了自主式移动机器人导航所需的各种传感器、多传感器信息融合技术和导航方法等。并在实验室内,利用 Ａ Ｎ Ｎ 方法和扩展卡尔曼滤波器实现了机器人的自动避障和导航,效果良好。     

基于改进人工势场法的移动机器人局部路径规划

为解决传统人工势场法在移动机器人局部路径规划中存在的缺陷,提高其路径规划的性能,提出了改进的人工势场法。将引力作用阈值引入引力势场函数,解决引力过大问题;在斥力势场函数中引入目标点与移动机器人之间的距离,解决目标不可达问题;根据环境复杂度,提出了自适应速度调节机制;针对局部极小值问题,分别提出了APF-v1和APF-v2两种构建虚拟目标点的方法,引导移动机器人走出陷阱区域。最后在ROS机器人操作系统中对改进的算法进行了对比实验,结果表明,改进的算法可以克服目标不可达、局部极小值等问题,并且在计算量、路径规划时间和步数等方面具有一定的优越性。     

未知环境下移动机器人实时路径规划

主要讨论了在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,路径规划问题就被转换为应用牛顿定理进行迭代计算的问题.这种算法计算简便,实时性强,能自动地适应工作环境中障碍物和目标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.     

移动机器人混合式全遍历覆盖路径规划算法

针对移动机器人在未知环境下的全遍历覆盖任务,将滚动规划与已知环境下的搜索策略相结合,设计了一种混合式的全遍历覆盖路径规划算法.对声纳传感器探测到的环境信息进行滚动规划,把未知区域转化为已知区域.在已知区域,采用有限状态机方式来组织全遍历覆盖路径规划算法,状态之间的转换通过二叉树搜索策略、目标栅格选取策略和两点法搜索策略来实现,并对算法进行仿真.结果表明,移动机器人能全遍历覆盖整个工作区域,重复率低,能有效提高工作效率.     

高职院校教材建设中的问题与对策浅析

教材是教师传授知识的载体,是深化教学改革,提高教学质量的保证。教材建设是学校教育教学工作的重要组成部分,是高职院校专业建设中的一项重要内容,目前,高职教材的编写、出版等环节中都存在一定的问题,这些问题都直接或间接影响着教材的质量,必须引起我们的足够重视,并采取切实有效的举措加以解决。     

一种多链路状态自动检测及快速切换算法研究

针对传统链路检测方法存在的问题,在Linux系统自带的命令的基础上,提出了一种在本地自动检测链路状态的方法,并在系统存在多条链路的情况下,通过系统路由划转实现链路的快速切换,进而使上层应用不受链路故障影响。嵌入式Linux系统上的仿真实验数据有效地验证了所提出算法的高效性及实用性。     

移动机器人多超声波传感器信息融合方法

采用多超声波传感器来获取移动机器人的环境信息,并利用人工神经网络对获取的信息进行分析和融合,从而达到对被测物体影像比较准确的认识,试验表明效果良好,具有很好的使用价值。