利用改进的粒子群算法的机器人全局路径规划

针对常规路径规划单纯追求路径最短、路径规划不灵活和实现复杂的缺点,提出了一种改进的移动机器人全局路径规划方法.该方法综合人工势场(APF)与粒子群优化算法(PSO)的优点,利用障碍物的排斥力生成路径的危险度地图(DDM),将路径长度与危险度的加权和作为PSO的适应度函数,获得了一条全局最优路径.该方法具有3个优点:粒子初始化及更新过程中会自动避开有障碍物的危险区域,规划出一条既安全相对长度又较短的路径;通过调整加权因子平衡长度与危险度在适应度函数中的比重,路径规划灵活;算法实现简单,收敛速度快,能满足移动机器人实时路径规划的要求.仿真结果证明了该算法的可行性和有效性.     

基于Web的移动机器人控制系统研究及Java实现

以WMR－1型移动机器人为实验对象，应用Java技术，构建了包括HTTP服务器、图像服务器、机器人服务器和数据服务器的自主移动机器人远程控制系统，可以为Internet上的远程访问及操作提供服务。     

室内环境参数对通道轮式换热器结霜特性影响

为分析严寒地区冬季通道轮式新风换气机室外排风侧结霜对其运行的影响,该文在能量守恒、含湿量守恒的基础上建立了通道轮式换热器排风侧结霜工况下的数学模型。利用该模型对通道轮式换热器在不同室内温、湿度条件下表面结霜厚度进行了模拟,分析了结霜厚度对换热器换热性能的影响。将模拟结果与实验数据进行了比较,进一步验证了所建模型的可靠性。该文首次提出了通道轮式新风换气机结霜的结霜模型并为控制除霜提供了依据。     

基于粒子群算法的移动机器人全局路径规划策略

提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量.     

基于视觉反馈的自主式移动机器人路径规划方法

对自主式移动机器人，通过立体视觉方法得到环境的深度信息，并反馈控制机器人的运动。文中提出了一种基于自由门１－ｄｏｏｒ和ｔ－ｄｏｏｒ进行机器人路径规划的方法，讨论了该方法的可行性，并分析了通常情况下机器人运动可能遇到的几种情况。     

谈组建机器人足球队及相关技术

本文在简要阐述安徽建筑工业学院机器人足球队的组建过程的基础上，研究、探讨机器人足球赛相关技术问题。     

利用JNI实现移动机器人本地Java控制系统

介绍了JNI，详细讨论了在Windows平台上，利用Java本地方法实现机器人本地控制系统的整个过程和方去，并阐述了实施Java本地方法过程中的一些注意点。     

轮式移动操作机器人的鲁棒跟踪控制器设计

针对轮式移动操作机器人的非完整性和不确定性，为其设计了鲁棒跟踪控制器，即采用分段运动学到动力学为移动平台设计动力学跟踪控制器，并分别为移动平台和机械手设计神经网络控制器，利用遗传算法来搜索神经网络的优化权系值，从而补偿平台与机械手间的不确定量,通过Matlab的Simulink以及CMEX文件对所设计的控制器仿真，结果表明此控制器具有较强的鲁棒性。     

基于YOLOv3算法和深度特征的地点识别方法

针对视点、外观等因素变化给地点识别应用带来的不利影响,设计了1种基于显著路标及深度特征的地点识别方法.首先分割图像中的显著物体作为候选路标;然后设计YOLOv3算法网络,对候选路标进行识别,以删除不适合环境建模的特定对象类型;最后在图像相似度测量中,利用中层卷积层的性能特点,提取候选路标的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)特征,并结合降维操作,提升匹配效率.在3个具有挑战性的公开数据集上进行了试验,与FAB-MAP、SeqSLAM和Place-CNN等先进方法进行了比较,该方法的平均识别精度达到71.22％,优于其他3种方法,表明经过筛选的显著路标的CNN特征可以抵御强烈的视点和外观变化.     

基于非线性逆透视变换的摄像机畸变参数标定

为实现摄像机畸变参数标定,提出了一种基于非线性逆透视变换模型的标定新方法.根据线性透视变换模型和畸变模型推导出非线性逆透视变换模型,以及逆透视变换参数与畸变参数之间的关系;在此基础上,建立以畸变参数为最优解的泛函,然后进行优化搜索求解.在优化搜索中,采用改进牛顿法确定搜索方向,然后,采用试探法沿搜索方向进行一维搜索.该方法仅需对数目较少的畸变参数进行优化搜索,可大幅降低优化搜索的维度和复杂度.仿真和实验结果表明：该方法正确有效,求解精度较高.