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壁面移动机器人随机障碍避碰路径规划研究 被引量:2
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作者 谈士力 龚振邦 万德钧 《应用科学学报》 CAS CSCD 1997年第3期310-314,共5页
该文对壁面移动机器人使用了人造势场法,实现局部区域内随机障碍避碰的路径规划.机器人系统根据环境信息,实时生成路径,增加了系统的稳定性和对环境的适应性.计算机动画仿真及其实际应用验证了该实时路径规划的可行性.
关键词 壁面移动机器人 路径规划 智能机器人 随机障碍
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机器人避开多随机障碍物的路径规划方法 被引量:2
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作者 吴文清 刘嘉焜 崔世钢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第11期52-54,共3页
该文充分考虑了运动障碍物的随机性及其运动的非线型性,研究了随机运动障碍物的位置分布规律,并结合随机运动障碍物具有惯性的特点,提出了对机器人运动路线进行动态规划的逐步判别方法。计算机仿真表明,该算法是一种正确、高效、实用的... 该文充分考虑了运动障碍物的随机性及其运动的非线型性,研究了随机运动障碍物的位置分布规律,并结合随机运动障碍物具有惯性的特点,提出了对机器人运动路线进行动态规划的逐步判别方法。计算机仿真表明,该算法是一种正确、高效、实用的算法,对机器人绕过随机运动障碍物具有参考价值。 展开更多
关键词 移动机器人 随机运动障碍 计算机仿真
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基于随机运动障碍避碰规则的机器人路径规划 被引量:7
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作者 鄢文浩 贺赛先 沈婷婷 《电光与控制》 北大核心 2017年第5期73-76,共4页
针对存在随机运动障碍的复杂动态环境,提出了一种改进的机器人路径规划新方法。对于随机运动障碍,综合考虑机器人与障碍物的相对位置及相对速度,设计一种新的动态障碍避碰规则,使机器人安全地避开障碍,并避免大量迂回路径;对于匀变速运... 针对存在随机运动障碍的复杂动态环境,提出了一种改进的机器人路径规划新方法。对于随机运动障碍,综合考虑机器人与障碍物的相对位置及相对速度,设计一种新的动态障碍避碰规则,使机器人安全地避开障碍,并避免大量迂回路径;对于匀变速运动目标,采用改进的人工势场法,引入相对速度及加速度因素,使机器人能追上目标并保持同步运动。基于Matlab的仿真实验验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 动态避障 随机运动障碍
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具有随机保护水平的跳跃扩散模型下的动态基金保护定价
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作者 吕文欣 董迎辉 +1 位作者 吴桑 许超 《高校应用数学学报(A辑)》 北大核心 2019年第4期409-419,共11页
动态基金保护可以确保投资者的基金价格在投资期内不会低于某个投资障碍水平.用两个相关的跳扩散模型来分别刻画动态基金保护的基金价格和障碍水平,利用首中时的Laplace变换给出了超指数跳扩散过程下,动态基金保护价格的Laplace变换的... 动态基金保护可以确保投资者的基金价格在投资期内不会低于某个投资障碍水平.用两个相关的跳扩散模型来分别刻画动态基金保护的基金价格和障碍水平,利用首中时的Laplace变换给出了超指数跳扩散过程下,动态基金保护价格的Laplace变换的显示表达式.利用Gaver-Stehfest算法,给出了动态资金保护价格的一些数值结果. 展开更多
关键词 动态基金保护 随机障碍 共同跳 Gaver-Stehfest算法
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基于改进PSO算法的移动机器人最优路径规划 被引量:4
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作者 党博宇 李海燕 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期71-74,共4页
针对机器人全局移动路径上出现动态障碍物,影响其安全运动问题,提出了一种随机障碍物环境下的改进粒子群(PSO)最优路径规划方法。目的是保证机器人沿全局路径移动,并能躲避随机障碍物。通过Dijkstra算法规划全局路径,并利用改进的PSO算... 针对机器人全局移动路径上出现动态障碍物,影响其安全运动问题,提出了一种随机障碍物环境下的改进粒子群(PSO)最优路径规划方法。目的是保证机器人沿全局路径移动,并能躲避随机障碍物。通过Dijkstra算法规划全局路径,并利用改进的PSO算法进行全局路径优化,获得最短运动路径;进一步,利用动态窗口方法避开随机障碍物,并使机器人返回规划的全局路径,降低重新规划路径的计算成本;仿真对比分析和实验研究结果表明,所提出的路径规划方法能保障移动机器人避开随机障碍物并在规划的全局路径上安全运动。 展开更多
关键词 最优路径规划 改进粒子群算法 动态窗口法 随机障碍
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基于平滑A^*算法的移动机器人路径规划 被引量:111
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作者 王红卫 马勇 +1 位作者 谢勇 郭敏 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1647-1650,1655,共5页
栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径存在折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题.为获得较优路径,提出平滑A*算法.在A*算法规划的路径基础上,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的这一中间节... 栅格环境下A*算法规划出的移动机器人路径存在折线多、转折次数多、累计转折角度大等问题.为获得较优路径,提出平滑A*算法.在A*算法规划的路径基础上,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的这一中间节点删除,建立平滑A*模型.仿真结果表明,平滑A*算法优于Ant(蚁群),Anyti me D*算法.平滑A*算法路径长度降低约5%,累计转折次数降低约50%,累计转折角度减少30%~60%.平滑A*算法能处理不同栅格规模下、障碍物随机分布的复杂环境下移动机器人路径规划问题. 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 平滑A*算法 随机障碍物分布 栅格规模
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