一种基于粒子群算法的移动机器人路径规划方法.pdf

基于粒子群优化的移动机器人路径规划与导航算法研究资料集.docx 基于粒子群优化的移动机器人路径规划与导航算法研究资料集目录一、基于粒子群优化的移动机器人路径规划与导航算法研究项目申报书二、基于粒子群优化的移动机器人路径规划与导航算法研究立项申请书三、基于粒子群优化的移动机器人路径规划与导航算法研究阶段性成果报告四、基于粒子群优化的移动机器人路径规划与导航算法研究最终成果报告 基于粒子群优化的移动机器人路径规划与导航算法研究项目申报书一、立项依据随着科技的飞速发展，移动机器人技术已成为现代工业、服务业以及国防等领域的重要应用。移动机器人作为自动化系统的重要组成部分，其路径规划与导航能力直接影响到作业效率和安全性。近年来，我国在移动机器人领域的研

2025-03-04 约7.66千字 17页立即下载

基于可视图算法的移动机器人路径规划.pdf

2017-10-28 约字 8页立即下载

一种移动机器人路径规划控制方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112987740 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110225387.0 (22)申请日 2021.03.01 (71)申请人北方工业大学地址

2023-06-10 约1.03万字 12页立即下载

2025-04-22 约4.59万字 76页立即下载

基于改进A-Star算法的移动机器人路径规划方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564008 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210061323.6 (22)申请日 2022.01.19 (71)申请人南京邮电大学地址 210037

2023-05-06 约1.14万字 11页立即下载

一种基于栅格法实现全向移动机器人避障路径实时规划的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113359756 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 202110723785.5 (56)对比文件

2023-06-19 约1.55万字 14页立即下载

一种基于Delaunay三角形的移动机器人安全路径规划方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112987735 B (45)授权公告日 2022.06.14 (21)申请号 202110206299.6 (56)对比文件

2023-06-09 约1.64万字 13页立即下载

移动机器人路径规划算法的研究.docx 移动机器人路径规划算法的研究一、引言随着科技的不断进步，移动机器人在许多领域的应用越来越广泛，如工业制造、物流运输、医疗护理等。移动机器人的核心功能之一是路径规划，即根据环境信息和任务需求，规划出一条从起点到终点的最优路径。本文旨在研究移动机器人路径规划算法，分析其原理、方法及优缺点，以期为相关研究提供参考。二、移动机器人路径规划算法概述 移动机器人路径规划算法主要分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划是在已知环境信息的情况下，为机器人规划出一条从起点到终点的全局最优路径。而局部路径规划则是在机器人实际运行过程中，根据实时感知的环境信息，对局部路径进行调整和优化。三、常见移动机器

2025-04-20 约4.27千字 8页立即下载

2025-04-29 约1.67万字 28页立即下载

基于多级视野自适应蚁群算法的移动机器人路径规划.docx 基于多级视野自适应蚁群算法的移动机器人路径规划 一、研究背景和意义随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。由于环境复杂多变，移动机器人在实际操作中面临着许多挑战，如路径规划、避障等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了许多基于不同算法的路径规划方法。蚁群算法作为一种启发式搜索算法，已经在很多领域取得了显著的成果。蚁群算法在处理大规模问题时，往往需要较长的收敛时间和较高的计算资源。如何提高蚁群算法的效率和鲁棒性，使其能够更好地应用于移动机器人路径规划任务，成为了一个亟待解决的问题。 A.移动机器人在工业、医疗等领域的应用现状与前景工业生产过程中，移动机器人可以承担很多重复性

2024-08-11 约1.34万字 28页立即下载

基于ROS的智能移动机器人路径规划算法研究.pdf 摘要随着各种新兴技术的飞速发展，科学技术得到了迅猛推进，移动机器人在各行各业的应用也得以迅速扩展。其中的路径规划技术是移动机器人发展的关键之一，也是自主导航技术的核心所在。本文将改进的Informed-RRT*算法和改进的DWA算法进行融合，提出了一种融合路径规划算法。并且通过ROS平台，对提出的融合算法进行现实模拟场景实验证明算法的有效性和实际性。具体而言，主要研究内容如下：（1）全局路径规划算法的改进。针对传统Informed-RRT*算法速率较差和缺少终点导向性的缺点，引入双向贪婪搜索提高生成椭圆子集之前初始路径的质量。自适应步长的优化提高了算法的搜索效率，懒惰采样方式加

2024-11-25 约8.65万字 71页立即下载

基于深度强化学习的地面移动机器人路径规划算法研究.docx 基于深度强化学习的地面移动机器人路径规划算法研究一、引言随着人工智能技术的飞速发展，地面移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。路径规划作为机器人技术中的重要环节，对于提升机器人的智能化程度和适应能力具有举足轻重的地位。近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）的崛起为地面移动机器人的路径规划问题提供了新的解决思路。本文将深入探讨基于深度强化学习的地面移动机器人路径规划算法的研究。二、背景及意义地面移动机器人的路径规划问题主要涉及到在复杂环境中寻找最优或次优的路径，以实现机器人的高效、安全移动。传统的路径规划算法往往依赖于精确的数学模型和先验知识，

2025-02-28 约4.42千字 9页立即下载

基于萤火虫算法的移动机器人路径规划：原理、优化与应用研究.docx 一、引言 1.1研究背景与意义随着工业4.0时代的到来，制造业正朝着智能化、自动化方向加速转型升级。在这一进程中，移动机器人作为实现生产自动化与智能化的关键设备，其重要性愈发凸显。移动机器人广泛应用于工业生产、物流仓储、服务领域等多个场景，能够执行物料搬运、装配、巡检、清洁等多样化任务，显著提高生产效率、降低人力成本，并提升生产的精准度与稳定性。 路径规划作为移动机器人的核心技术之一，在很大程度上决定了机器人的智能化水平和作业效率。其本质是在给定的环境中，依据一定的评价标准，为移动机器人寻找一条从起始点到目标点的最优或近似最优路径，同时要确保机器人能够避开各种障碍物，保障自身及周围环境

2025-02-19 约4.28万字 35页立即下载

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划-东北大学.PDF 第３４卷第１１期东北大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．１１２０１３年１１月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）Ｎｏｖ．　２０１３基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划 １１，２２２张　琦，马家辰，谢　玮，马立勇（１哈尔

2018-10-11 约1.82万字 4页立即下载

基于深度学习的移动机器人路径规划算法优化与应用研究资料集.docx 基于深度学习的移动机器人路径规划算法优化与应用研究资料集目录一、基于深度学习的移动机器人路径规划算法优化与应用研究项目申报书二、基于深度学习的移动机器人路径规划算法优化与应用研究立项申请书三、基于深度学习的移动机器人路径规划算法优化与应用研究阶段性成果报告四、基于深度学习的移动机器人路径规划算法优化与应用研究最终成果报告基于深度学习的移动机器人路径规划算法优化与应用研究项目申报书一、立项依据随着科技的飞速发展，移动机器人已经成为现代工业、服务业和日常生活中不可或缺的一部分。移动机器人具有自主移动、感知环境、执行任务等功能，能够有效提高生产效率、降低人力成本，并在危险环境下替代人

2025-02-26 约7.95千字 19页立即下载