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      研究嵌入式智能機(jī)器人路徑規(guī)劃運(yùn)用

      2018-01-04 14:51:17徐瑤王春玲楊思想秦麗云
      科技視界 2017年27期
      關(guān)鍵詞:智能機(jī)器人路徑規(guī)劃應(yīng)用

      徐瑤 王春玲 楊思想 秦麗云

      【摘 要】摘要:隨著我國科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,路徑規(guī)劃在嵌入式智能機(jī)器人的研究中得到廣泛應(yīng)用。本文主要對嵌入式智能機(jī)器人路徑技術(shù)和智能機(jī)器人路徑規(guī)劃的算法進(jìn)行研究,提出了以嵌入式實(shí)時(shí)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的智能機(jī)器人的路徑算法。

      【關(guān)鍵詞】智能機(jī)器人;路徑規(guī)劃;應(yīng)用

      路徑規(guī)劃在嵌入式智能機(jī)器人的研究過程中有重要的意義。隨著我國科學(xué)技術(shù)的提高,機(jī)器人技術(shù)得到了廣泛的發(fā)展和應(yīng)用,我國智能機(jī)器人技術(shù)進(jìn)步的最顯著特征是嵌入式系統(tǒng)與機(jī)器人技術(shù)的結(jié)合,嵌入式系統(tǒng)具體集成度較高、功耗較低等方面的優(yōu)勢,不僅可以充分滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,在一定程度上還能夠使控制軟件的開發(fā)工作變得簡化。

      1 嵌入式智能機(jī)器人路徑技術(shù)的研究

      智能機(jī)器人路徑規(guī)劃是指處于有障礙物的工作條件下,如何尋找一條適當(dāng)?shù)倪\(yùn)動路徑(從給定起點(diǎn)到終點(diǎn)),在運(yùn)動過程中,使機(jī)器人能夠安全的規(guī)避全部障礙物。

      (1)嵌入式智能機(jī)器人路徑規(guī)劃的發(fā)展趨勢

      從近些年的研究成果來看,有以下趨勢:第一,以功能或行為為基礎(chǔ)的智能機(jī)器熱的路徑規(guī)劃。以功能或行為為基礎(chǔ)的機(jī)器人具有一種典型的慎思結(jié)構(gòu),又被稱為基于功能的控制體系結(jié)構(gòu),其主要內(nèi)容是基于模型自頂向下的感知、建模、規(guī)劃和動作。智能機(jī)器人路徑規(guī)劃問題,建模時(shí),能夠設(shè)置成為有約束性的規(guī)劃問題,確保機(jī)器人能夠完成路徑規(guī)劃、路徑規(guī)避和定位等方面的任務(wù)。由于不同的機(jī)器人掌握信息環(huán)境的程度存在差異,可將智能機(jī)器人的路徑規(guī)劃分為兩種,其一是以傳感器為基礎(chǔ)的局部路徑規(guī)劃,具體是獲知了作業(yè)環(huán)境中的所有信息,主要包括:自由空間法、構(gòu)型空間法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等;其二是以模型為基礎(chǔ)的全局路徑規(guī)劃,具體是指已經(jīng)全部獲知或部分獲知作業(yè)環(huán)境中的信息,主要包括混合法、滾動窗口法、人工勢場法等。第二,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等一系列算法不斷涌現(xiàn)并相互結(jié)合形成新的算法。第三,智能機(jī)器人的系統(tǒng)路徑規(guī)劃。智能機(jī)器人的工作環(huán)境逐漸復(fù)雜化,再加上工作任務(wù)的增加,單智能機(jī)器人無法負(fù)荷這樣的工作要求。因此,將會出現(xiàn)單個(gè)智能機(jī)器人路徑規(guī)劃與多智能機(jī)器人的合作相結(jié)合的發(fā)展趨勢。

      (2)機(jī)器人智能規(guī)劃中的特點(diǎn)

      智能機(jī)器人路徑規(guī)劃中主要存在以下特點(diǎn),①復(fù)雜性,是指環(huán)境復(fù)雜,機(jī)器人的路徑規(guī)劃復(fù)雜,且路徑規(guī)劃過程中需要很大的計(jì)算量支持。②隨機(jī)性,是指工作環(huán)境的變化復(fù)雜,存在較多的不確定因素和隨機(jī)性。③約束性,在機(jī)器人運(yùn)動的過程中,其速度、形狀等方面均存在約束。

      2 智能機(jī)器人路徑規(guī)劃的算法研究

      (1)局部路徑規(guī)劃算法研究

      1)模糊邏輯控制法

      在環(huán)境模型不完善的情況下,可以使用模糊邏輯算法。這種算法的推理和計(jì)算簡單,對傳感器信息的要求較低,且對機(jī)器人的行為有較高的穩(wěn)定性、一致性以及連續(xù)性,能夠有效的解決在路徑規(guī)劃過程中遇到的一些問題。雖然這種算法能夠圓滿的解決未知環(huán)境下的規(guī)劃問題,但仍存在靈活性較差、無法學(xué)習(xí)的不足之處。

      2)遺傳算法

      遺傳算法是解決最佳化的搜索方法,屬于進(jìn)化算法的一種。這種算法最初借鑒了進(jìn)化生物學(xué)中突變、自然選擇、交叉和變異等現(xiàn)象而發(fā)展起來的,它采用群體搜索技術(shù),實(shí)施選擇、交叉、變異等一系列遺傳操作后,使種群在迭代中不斷進(jìn)化。這種算法的理論推導(dǎo)簡單,問題的最優(yōu)解能夠直接得出。遺傳算法的基本思想是路徑轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制串,首先將路徑群體實(shí)施初始化操作,然后對路徑群體實(shí)施選擇、復(fù)制等一系列遺傳操作。通過多次進(jìn)化后,達(dá)到最佳的進(jìn)化狀態(tài),停止進(jìn)化并將當(dāng)前存在的最優(yōu)個(gè)體輸出。雖然遺傳算法得推導(dǎo)理論簡單,但路徑規(guī)劃過程中仍存在效率低、個(gè)體編碼不合理等問題。

      (2)全局路徑規(guī)劃算法研究

      1)構(gòu)型空間法

      構(gòu)型空間法主要包括優(yōu)化算法和可視圖法。第一,優(yōu)化算法。第二,可視圖算法。路徑圖主要由機(jī)器人中的一維網(wǎng)絡(luò)曲線自由空間中的節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。因此,在同路徑圖中,路徑初始狀態(tài)的點(diǎn)一一與目標(biāo)狀態(tài)的點(diǎn)相對應(yīng),從而促使點(diǎn)間搜索路徑問題替代了路徑規(guī)劃問題。這就要求點(diǎn)與點(diǎn)之間的連線是無法穿越障礙物,即機(jī)器人與障礙物點(diǎn)、目標(biāo)點(diǎn)與障礙物點(diǎn)、以及頂點(diǎn)與障礙物頂點(diǎn)之間的連線是可視的,然后,采取有效的搜索方法,搜索最優(yōu)路徑(起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)),從而使搜索最優(yōu)路徑問題演變?yōu)榭梢曋本€最短距離的問題??梢晥D法雖然能夠得到最短路徑。第二,優(yōu)化算法。采用優(yōu)化算法時(shí),為了簡化可視圖和減少路徑搜索時(shí)間,有部分可有可無的連線可以刪除,最終實(shí)現(xiàn)求得最短路徑的目的。

      2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種自適應(yīng)非線性動態(tài)系統(tǒng),主要是由大量神經(jīng)元組成。在工作環(huán)境廣泛、精度要求高的條件下,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法表示環(huán)境,將會取得顯著效果。在全局路徑規(guī)劃中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,能夠?qū)⒄系K約束變成懲罰函數(shù),并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來描述碰撞懲罰函數(shù)進(jìn)而將約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)變?yōu)闊o約束最優(yōu)問題,實(shí)現(xiàn)全局路徑規(guī)劃。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,但整體應(yīng)用于路徑規(guī)劃中的效果不明顯,這是因?yàn)橹悄軝C(jī)器人的工作環(huán)境復(fù)雜,并伴有一定的隨機(jī)性,數(shù)學(xué)公式無法進(jìn)行準(zhǔn)確的描述。

      3 嵌入式智能機(jī)器人路徑規(guī)劃算法的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)

      嵌入式智能機(jī)器人的組成部分主要有驅(qū)動控制器和嵌入式微處理器。嵌入式智能機(jī)器人的硬件結(jié)構(gòu)有較高的可擴(kuò)展性、良好的獨(dú)立性以及較小的功耗等特征,且能夠得到嵌入式系統(tǒng)的充分支持。嵌入式智能機(jī)器人的主板是機(jī)器人的大腦,主要擔(dān)任機(jī)器人運(yùn)動過程中的實(shí)時(shí)計(jì)算工作。隨著嵌入式技術(shù)的不斷發(fā)展,為智能機(jī)器人的路徑規(guī)劃算法的實(shí)現(xiàn)和運(yùn)用提供了無限的可能性,再加上以S OC 技術(shù)為基礎(chǔ)的高性能32位嵌入式微處理器的廣泛應(yīng)用,為智能機(jī)器人研究領(lǐng)域中,引入實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)提供了強(qiáng)有力的物質(zhì)基礎(chǔ),同時(shí)這將是機(jī)電控制系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢。嵌入式智能機(jī)器人路徑算法的主要從獲取和決策兩方面實(shí)現(xiàn),獲取是指通過感知系統(tǒng)獲取所需要的環(huán)境信息,決策是指通過決策運(yùn)算后,得出的控制數(shù)據(jù)由伺服控制系統(tǒng)接收,同還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他機(jī)器人的通訊和人機(jī)交互。嵌入式智能機(jī)器人路徑規(guī)劃的運(yùn)用,需要嵌入式操作系統(tǒng)有較好的實(shí)時(shí)性、可靠性,并對系統(tǒng)成本提出了更高的要求,此外,根據(jù)系統(tǒng)擁有的定制和裁減的特點(diǎn),在開展多任務(wù)管理的同時(shí)也能夠保證工作的實(shí)時(shí)性能。嵌入式智能機(jī)器人路徑算法,不需要使用復(fù)雜的系統(tǒng)即功能,如文件系統(tǒng)等。嵌入式智能機(jī)器人路徑技術(shù)的研究重點(diǎn)主要在仿人智能和仿生智能兩方面,隨著我國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,嵌入式智能機(jī)器人與多種學(xué)科交叉和結(jié)合,比如,人工智能、認(rèn)知科學(xué)等,使其智能化的行為程度不斷的提升。此外,嵌入式系統(tǒng)還適用于在功能、體積等方面有嚴(yán)格規(guī)定的專業(yè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具體專用性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性好、微內(nèi)核精簡等優(yōu)勢,由此可見將嵌入式智能機(jī)器人路徑規(guī)劃算法與嵌入式技術(shù)相結(jié)合是未來智能化機(jī)器人的重要發(fā)展方向。

      4 總結(jié)

      隨著我國科技水平的不斷提高,遙感技術(shù)、控制技術(shù)等諸多技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,在智能機(jī)器人研究領(lǐng)域,嵌入式智能機(jī)器人路徑技術(shù)也已經(jīng)取得了顯著的成就。在未來的機(jī)器人系統(tǒng)中,遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊邏輯控制法等將會進(jìn)一步應(yīng)用于嵌入式智能機(jī)器人的研究中,使機(jī)器人的各方面性能得到顯著提升。

      【參考文獻(xiàn)】

      [1]王思德.基于Cortex A9平臺的雙目立體視覺機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D].山東大學(xué),2016.

      [2]蔣江紅.基于憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D].陜西師范大學(xué),2016.

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