项目基本情况Basic information of the project
早在20世纪60年代,斯坦福大学研究所研究出的自主移动机器人Shakey可以在复杂环境下进行对象识别、自主推理、路径规划及控制等功能;70年代随着计算机技术与传感器技术的发展与应用,移动人机器人的研究出现了新高潮;进入90年代后,随着技术的迅猛发展,智能移动机器人向实用化、系列化、实时化迈进.
已知环境下,现有的很多方法都能进行路径规划使机器人达到无碰撞到达目的点;其中在搜寻最优路径的算法上,全局路径规划依据搜索算法分类,主要包括图搜索类算法、随机采样类算法、智能算法等;在图搜索类算法中,我们常见的有Dijkstra算法、 A * 算法[1]、 遗传算法等.
未知环境下也提出了例如栅格法、改进的蚁群算法、基于向量机的等多种研究方法。
由于在某些时刻不便于得到全局环境,因此对分局部环境的研究来说,所花费的时间和精力都会增大,传统的算法都可以在一定的时间内搜索出最优路径,但是对于复杂的地形,即转化为拓扑图后,在计算时间上则存在一定的延迟。基于以上问题,本文提出了基于自动路径调整的直线偏离度算法,解决了现有的图搜索类算法中对于复杂环境下的计算时间复杂度高的问题和在已知环境中移动机器人的全局路径规划问题,有效的提高了移动机器人的工作效率和实时性。
“基于直线偏离度方法的智能体路径规划策略研究”属于人工智能研究领域,该领域的移动机器人技术已经融入到人们生活的各个部分,比如物流配送、医学手术、影视拍摄与制作等,因此对移动机器人的研究越来越普遍,而移动机器人的路径规划是其研究中的一个重点热门问题,移动机器人的路径规划是指在具有障碍物的环境中寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径,也是机器人智能化的体现。
管理团队与技术团队Management team and technical team
东北林业大学
效益分析Benefit analysis
该项目为储备库项目资源,暂无效益分析内容。