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题名改进人工势场法在机器人路径规划中的应用
被引量：64
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作者
罗乾又
张华
王姮
解兴哲
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机构
西南科技大学机器人技术及应用四川省重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第4期1411-1413,1418,共4页
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基金
四川省科技厅支撑基金项目(2010GZ0229)
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文摘
为解决传统人工势场法用于机器人路径规划时会出现规划失败的问题,分析了由于局部极小点问题而导致规划失败的原因。在已改进人工势场函数的基础上,提出了通过增加虚拟目标点和原目标点共同对机器人产生引力的方法来解决传统人工势场法中出现的局部极小点问题。在Mobotsim中对算法的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。
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关键词
移动机器人
路径规划
人工势场法
虚拟目标
局部极小点
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Keywords
mobile robot
local path planning
artificial potential field
virtual goal
local minimum
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名改进遗传算法在移动机器人全局路径规划中的应用
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作者
蒋明
王姮
张华
解兴哲
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机构
西南科技大学机器人技术及应用四川省重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第8期113-116,共4页
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基金
科技部中小企业创新基金(09C26215105358)
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文摘
针对应用遗传算法进行移动机器人全局路径规划时遇到的早熟收敛和收敛速度慢等问题,提出一种基于定长二进制路径编码方式的改进遗传算法。研究此编码方式下的改进遗传操作,采用比例阈值自适应((N+K,N)+N)双种群进化策略,有效提高了算法收敛速度和全局寻优能力。仿真实验表明了该算法的有效性。
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关键词
移动机器人
路径规划
遗传算法
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Keywords
Mobile robot Path planning Genetic algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名极坐标下基于迭代学习的移动机器人轨迹跟踪控制
被引量：11
- 3
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作者
阎世梁
张华
王银玲
肖晓萍
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机构
西南科技大学工程技术中心
西南科技大学机器人技术及应用四川省重点实验室
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第8期2017-2020,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60574076)
西南科技大学国防重点学科实验室重点培育项目(07JGZB10)
西南科技大学青年基金资助项目(09zx3109)
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文摘
为提高自主移动机器人对一类特殊轨迹的重复跟踪能力,在极坐标下建立了3轮全向移动机器人的运动学模型,结合离散时域下对轨迹跟踪问题的描述方法,采用开闭环P型迭代学习控制算法,并在给定条件下证明了其收敛性,随着迭代次数的增加,该算法能够有效改善动态不确定环境中系统的稳定性与收敛的快速性。通过将仿真结果作用于实际动态系统的初始控制输入,从而在实际环境下能以较少的迭代过程来获取控制律。实验结果表明,在仿真环境下机器人可以较好地跟踪玫瑰曲线,在实际机器人测试中,机器人能够较好地跟踪期望轨迹,从而证实了该方法对提高自主移动机器人轨迹跟踪能力的可行性与有效性。
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关键词
移动机器人
运动学
轨迹跟踪
学习算法
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Keywords
mobile robot kinematics trajectory tracking learning algorithm
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分类号
TP249
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于模糊控制器的移动机器人导航
被引量：3
- 4
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作者
刘满禄
张华
王姮
胡天链
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机构
西南科技大学机器人技术及应用四川省重点实验室
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出处
《兵工自动化》
2009年第6期73-75,共3页
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基金
四川省教育厅重点项目"机器人步态仿人智能控制方法的研究"(218-06zhd001)
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文摘
针对复杂的道路环境,利用传感器探测到的距离信息,采取基于行为的控制结构,设计了一种基于模糊控制器的移动机器人实时导航算法,实时调整机器人的位姿,使机器人能够在避免与道路边界碰撞的前提下沿着道路顺利前进。结合典型机器人传感器的分布特征,利用MobotSim机器人仿真软件对算法进行了仿真,证明了算法的可行性和有效性。
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关键词
移动机器人
机器人导航
距离信息
模糊控制器
转弯角度
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Keywords
Mobile robot
Robot navigation
Range information
Fuzzy logic controller
Turning angle
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP273.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用
被引量：63
- 5
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作者
项文强
张华
王姮
解兴哲
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机构
西南科技大学机器人技术及应用四川省重点实验室
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2011年第8期100-103,111,共5页
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基金
科技部科技型中小企业技术创新基金(09C26215105358)
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文摘
针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径。
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关键词
L-M算法
BP网络
变压器
故障诊断
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Keywords
Levenberg-Marquardt algorithm
BP neural network
transformer
fault diagnosis
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分类号
TM407
[电气工程—电器]
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