针对矿井障碍物复杂多变、救灾机器人采用传统人工势场法进行路径规划易陷入局部极小点的问题,提出一种基于改进人工势场法的救灾机器人路径规划方法。该方法通过在引力场中加入扰动场来改变引力场函数,使救灾机器人在陷入局部极小点时自主走出局部极小点;结合障碍填充法,通过对凹障碍物进行虚拟填充,形成新的障碍物并产生相应的斥力场函数,避免救灾机器人再次陷入局部极小点。仿真及测试结果验证了该方法的可行性及有效性。
2024-02-27 22:48:12 311KB 行业研究
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矿井救灾机器人的研制毕业论文
人工智能-机器学习-核电救灾机器人辐射屏蔽材料性能模拟研究.pdf
2022-05-06 14:12:26 3.8MB 人工智能 文档资料 机器学习
研究了一种基于人工蜂群算法的煤矿救灾机器人全局路径规划算法。该算法首先进行环境建模,然后根据环境信息特点,巧妙结合人工蜂群算法获得机器人全局优化路径。该路径规划方法具有建模方便、算法简单以及不局限于障碍物的形状等特点。实验证明,本算法可以快速有效地规划出一条全局较优化路径,是解决全局环境已知情况下机器人路径规划的一种有效方法。
2021-11-20 16:12:09 1.7MB 煤矿 机器人 路径规划 人工蜂群算法
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智能车,寻迹机器人,救灾机器人,包含电路图和源代码
2019-12-21 20:14:16 602KB 智能车 救灾机器人
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