作者:武心安,孙尧,莫宏伟 单位:哈尔滨工程大学 出版:《哈尔滨工程大学学报》2009年第01期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHEBG2009010090 DOC编号:DOCHEBG2009010099 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种动态不确定环境下的机器人路径规划算法》PDF+DOC2010年第11期 武心安,孙尧,莫宏伟 《移动机器人路径规划技术的现状与发展》PDF+DOC2016年第03期 徐兆辉 《一种未知环境下的局部动态概率路线图法》PDF+DOC2016年第04期 杨盛毅,柳阳阳,杨伟力 《吸尘机器人的路径规划算法》PDF+DOC2004年第06期 吴太国,刘颖,郗安民,姜延柏 《基于目标向量的非全向测距机器人路径规划》PDF+DOC2012年第05期 刘奇,宋凯,张世平,王祁 《基于回声状态网络的进化机器人路径规划方法》PDF+DOC2011年第02期 宋勇,李贻斌,刘冰 《场地搜救机器人路径规划》PDF+DOC2010年第01期 龙明敏,黄小猛,孙传琼,任爱华,刘强 《基于神经网络的移动机器人路径规划》PDF+DOC2010年第09期 王薇,魏世民,杨月巧,姜运芳,李端玲 《递归神经网络的进化机器人路径规划方法》PDF+DOC2009年第08期 宋勇,李贻斌,李彩虹 《嵌入式智能机器人路径规划应用研究》PDF+DOC2007年第03期 宋晖,高小明
  • 针对未知不确定性环境下机器人路径规划的特点,提出了基于搜索双安全边缘点的实时路径规划新方法.该方法从有限的实时环境信息中搜索躲避障碍物和保证机器人到达目标点的双安全边缘点信息,并结合启发式算法,实现了基于双安全边缘点的实时路径规划.机器人的实际工作环境是十分复杂的,要求路径规划算法有较高的适应能力,特别在U型环境中要求算法能够脱离死区.仿真实验在2种U型环境和复杂环境中进行,仿真结果表明,该方法具有反应灵敏、实时性好的特点,对不确定环境具有良好的适应性,能够实现未知复杂环境下的路径规划。

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