机器人避障问题的分析与计算

本文针对机器人从区域中一点O到达另一点B的避障最短路径问题展开了设计、计算和分析.根据出发点、目标点以及障碍物的位置关系,设计出了从O→B可能的路径,其中转弯处圆弧的半径均采用最小转弯半径的形式,即半径为10个单位,圆心为所避障碍物的某一顶点,其他处用直线行走.利用解析几何的方法,通过Maple软件数值计算,求出每条路径的长度.经过分析比较得出最短路径以及最短路径的长度.     

点、边带约束成本的最短路问题及其算法

提出了点和边都带有成本约束的最短路问题，证明了该问题是NP－完全的，建立了这类问题的数学规划模型，并采用拉格朗日松弛算法对模型进行求解，给出了次梯度优化求解算法的一般步骤，考虑到算法在实际求解过程中收敛速度较慢的问题，进一步对拉格朗日松弛算法进行了2个方面的改进，一方面确定适当的迭代步长，另一方面选择较好的迭代方向，算法实例表明，改进后的拉格朗日松弛算法迭代步数显著较少，证明算法是有效的。     

基于GIS的交叉路口动态行驶时间预测方法的研究

城市路径诱导系统的一个非常重要的作用就是能动态预测车辆在某路段上的行驶时间。在传统的时间预测方法中,往往忽视一个非常重要的时间花费——交叉路口通过时间,这个时间由通过时间和等待时间两部分来组成。通过建立模型对交叉路口通过时间进行了分析和研究,仿真结果可以看出,这个时间对于路径诱导的决策性影响是比较大的。     

论我国电信与传媒产业边界融合的路径选择

在界定了电信业和传媒业融合边界的基础上,利用产业融合的基本理论,提出电信业和传媒业融合的路径选择。     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

Genetic algorithm for pareto optimum-based route selection

A quality of service (QoS) or constraint-based routing selection needs to find a path subject to multiple constraints through a network. The problem of finding such a path is known as the multi-constrained path(MCP) problem, and has been proven to be NP-complete that cannot be exactly solved in a polynomial time. The NPC problem is converted into a multiobjective optimization problem with constraints to be solved with a genetic algorithm. Based on the Pareto optimum, a constrained routing computation method is proposed to generate a set of nondominated optimal routes with the genetic algorithm mechanism. The convergence and time complexity of the novel algorithm is analyzed. Experimental results show that multiobjective evolution is highly responsive and competent for the Pareto optimum-based route selection. When this method is applied to a MPLS and metropolitan-area network, it will be capable of optimizing the transmission performance.     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型

提出了一种基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型,将模型推广到更为一般的任意结构系统。该模型考虑了部件的工作配置关系,把多阶段任务系统的可靠性分析转化为系统的状态转移概率。同时给出了系统状态转移概率求解算法,最后给出了一个应用实例。     

基于改进双向RRT算法的机器人路径规划

针对双向快速搜索随机树（BI-RRT）算法在路径规划中存在目标导向性差、收敛速度慢、路径拐点多的问题,提出了一种改进BI-RRT算法。通过目标导向引导随机树更快朝向目标点生长,提高收敛速度。引入贪婪路径优化策略,有效减少路径拐点,提高了路径规划算法的效率。同时提出了一种圆盘碰撞检测的算法,并在多个场景中用Matlab平台进行了圆盘移动机器人的路径规划仿真实验,实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性。     

图Cn∪Pm的算术标号

设Ｃｎ∪Ｐｍ（ｎ≥３，ｍ≥２，ｎ，ｍ∈Ｎ）表示一个圈Ｃｎ和一条与其不相交的路Ｐｍ组成的图，本文证明图Ｃｎ∪Ｐｍ是算术图。