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移动机器人未知环境避障研究
移动机器人未知环境避障研究
未知环境
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以AS—R移动机器人为实验平台,提出了一种改进人工势场和模糊 逻辑相结合的路径规划方法
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未知环境下的移动机器人实时避障研究 (2009年)
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针对未知环境下的移动机器人实时避障问题,设计了一种基于模板更新和模板匹配的避障算法。利用视觉传感 器获取的场景信息与存储于机器人内部的模板图像进行匹配,确定机器人的可行区域和障碍区域。根据虚拟引力方法计 算出机器人下一时刻的行进方向和行驶速度。鉴于场景光照变化情况,采用了一种基于粒子滤波的模板更新方法。为了 验证算法的正确性和有效性,在室内不同的场景下做了大量的实验。实验结果表明:该方法能够实现可
未知环境下移动机器人实时避障定位研究
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动态环境路径规划的参考文献(硕士论文),适合研究机器人路径规划的同学们。还包括了自定位。
机器人在未知环境条件下的动态避障 (2016年)
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为了使机器人在工作过程中顺利的躲避行进途中的各类障碍物,采用人工势场法作为机器人的避障算法并针对传统人工势场法存在的目标不可达的问题进行了详细的分析.在传统人工势场法斥力函数中引入机器人与目标点的距离关系作为其中的因子,分别重新定义了势能函数中的斥力和引力,从而得到了新的势能函数,成功地解决了目标不可达的问题.基于Matlab平台的仿真结果表明,本方法控制的机器人能够较出色地躲避大小不一的障碍,最
未知环境中移动机器人环境感知技术研究综述
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论文研究-未知环境下单目视觉移动机器人路径规划.pdf
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基于深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障源码+文档说明.zip
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基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip
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基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip 要求 python 3.5 Tensorflow 1.14.0 ROS Melodic 使用步骤 因为有未知问题,需要把小车在gazebo中的启动,与tesorflow强化...
基于场景匹配的移动机器人避障
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论文研究-未知环境下移动机器人实时路径规划.pdf
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针对在未知环境下实现移动机器人实时的路径规划问题,提出了一种将快速扩展随机树(RRT)算法与视野域自适应的滚动窗口相结合的路径规划算法。该方法实时获取滚动窗口内的局部环境信息,根据环境的变化,滚动窗口视野域进行自适应调整,通过分析滚动窗口内传感器获取的信息,结合改进后的RRT算法筛选出可行的路径,控制移动机器人到达子目标点,在此过程中动态监测规划好的路径,确保路径合理,并重复上述过程,直至到达目标
未知环境下机器人导航算法与避障算法研究.pdf
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未知环境中移动机器人的环境探索与地图构建
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未知障碍环境中移动机器人的路径规划
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室内环境下自主移动机器人导航的深度强化学习
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然而,它在实际应用中仍然很少使用,尤其是在实际移动机器人的导航和连续控制中[13]。以前的方法缺乏安全性和鲁棒性,并且/或者需要一个结构化的环境。在本文中,我们提出了一种在未知环境下,无地图或规划器的真实...
基于深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+项目说明.zip
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# 基于深度强化学习的移动机器人避障导航 ### 要求 python 3.5 Tensorflow 1.14.0 ROS Melodic ### 使用步骤 因为有未知问题,需要把小车在gazebo中的启动,与tesorflow强化学习分开成两个文件夹,合在一起会...
复杂场景下基于深度增强学习的移动机器人控制方法研究
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基于反应式的移动机器人避障研究与实现 (2013年)
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使用该方法控制移动机器人能够在未知的环境中,实时地检测出障碍物,并实时规划出合理有效的路径,稳定、平滑不间断地向目标行驶,有效地防止在狭小空间里的振荡和避免U型陷阱;结果证明该方法的可行性和有效性,...
基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明
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因为有未知问题,需要把小车在gazebo中的启动,与tesorflow强化学习分开成两个文件夹,合在一起会报错 1.创建虚拟环境 NDDDQN 2.安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i ...
一种在未知环境下的移动机器人仿真平台设计
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移动机器人是一种由传感器、遥控操作器和自动控制的移动载体组成的机器人系统。它具有移动功能,在代替人从事危险、恶劣(如辐射、有毒等)环境下作业和人所不及的(如宇宙空间、水下等)环境作业方面,比一般机器人有更大的机动性、灵活性。移动机器人是一种在复杂环境下工作的,具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人,融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。 移动机器人是当今学科研
动态环境中移动机器人的路径规划和避障
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未知环境下的移动机器人仿真平台设计
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未知环境下的移动机器人SLAM方法 (2011年)
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基于改进粒子滤波器,提出了一种应用于未知环境下的移动机器人的同步定位与地图创建方法.针对传统粒子滤波器经过多次迭代后粒子退化从而需要大量粒子才能提高定位精度的问题,设计了一种基于人工鱼群算法的粒子滤波算法,该方法主要利用人工鱼群算法对预估粒子进行二次更新,从而调整了粒子的分布使其更加接近真实位姿,提高机器人的SLAM性能.经过Matlab仿真实验,证明了该方法能够准确快速地对机器人定位,并且构建的
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非完整约束移动机器人论域自调整模糊控制研究
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针对非完整约束移动机器人的未知环境避障控制问题,提出了一种可变论域模糊控制算法。利用伸缩因子动态更新模糊控制输出变量的论域,实现了论域随系统的要求进行自适应伸缩变换,同时依据速度大小调整模糊规则,有效...
未知环境下基于模糊神经网络的机器人路径规划 (2009年)
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一种适用于非360°探测机器人的避障导航算法* (2010年)
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在未知动态环境中用于移动机器人路径规划的后退Horizon Control
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本文提出了一种具有多个控制步骤的方法,该方法集成了用于移动机器人路径规划的后视水平控制(RHC) ,其中 避障问题转化为数学约束。此外,通过包含二次成本函数,可以优化从目标到机器人的距离。最后,生成二次...
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