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路徑規劃

多視角拍攝點云融合,構建完整的3D模型,根據實際的應用生成機器人執行路徑。


應用

根據真實環境,可自動生成機械臂運動路徑,在運動中實現障礙物躲避和防碰撞功能,適配國內外主流機械臂。


智能路徑規劃方法
  1. 基于模糊邏輯的路徑規劃。模糊邏輯避障是一種仿人控制過程,其原理就是根據總結的規則確定輸出值。該方法最大的特點是參考人的駕駛經驗,計算量不大,易做到邊運動邊規劃,能夠滿足實時性要求并克服了勢場法的局部最優的問題。其缺點是人的經驗也不一定是完備的;輸入量增多時,推理規則和模糊表會急劇膨脹。
  2. 基于神經網絡方法的路徑規劃。路徑規劃是感知空間到行為空間的一種映射。映射關系可以用不同的方式表示,但很難用精確地數學方程表示。而神經網絡巧妙地避開了這一難題,通過其網絡的自學習來達到建立精確模型的目的。缺點是:典型樣本獲得難度較大,網絡訓練速度不一,學習機制會有缺陷。
  3. 基于遺傳算法的路徑規劃。以自然遺傳機制和自然選擇等生物進化理論為基礎,構造了一類隨機化搜索算法。他利用選擇、交叉和變異等遺傳操作來培養控制機構的計算過程,在某種程度上對生物進化過程做數學方式的模擬。其特點為:對參數的編碼進行操作而不是參數本身;作為并行算法,在某種程度上適用于全局搜索;是用的是隨機搜索過程;對于待優函數基本上沒有任何要求,只利用適應度信息。缺點是:運算速度不快進行眾多的規劃要占用較大的存儲空間和運算時間;有時候會提前收斂。
未來發展
  1. 先進路徑規劃算法的改進。任何一種算法在實際應用過程中都要而對諸多困難,特別是自身的局限性。例如:A*算法作為一種啟發式搜索算法具有魯棒性好,快速響應的特點,但是應用于實際中還是存在弊端,對于A*算法應用于無人機航跡規劃時的弊端,李季等提出了改進A*算法,解決了A*算法難以滿足直飛限制并且有飛機最小轉彎半徑等約束的局限性這一問題。
  2. 路徑規劃算法的有效結合(即混合算法)。任何的單一路徑規劃算法都不可能解決所有實際應用中的路徑規劃問題,特別是在而對交叉學科的新問題時,研究新算法的難度大,路徑規劃算法間的優勢互補為解決這一問題提供了可能。對于多空間站路徑規劃問題,金飛虎等把蟻群算法和神經網絡方法相結合解決了這一問題,并避免了單純運用神經網絡算法時出現的局部最小問題。
  3. 環境建模技術和路徑規劃算法的結合。而對復雜的二維甚至三維連續動態環境信息時,算法所能做的是有限的,好的建模技術和優秀路徑規劃算法相結合將成為解決這一問題的一種方法。如柵格法和蟻群算法的結合, C空間法和Dijkstra算法的結合等。
  4. 多智能體并聯路徑規劃算法設計。隨著科學技術的應用發展,多智能體并行協作己經得到應用。其中,多機器人協作和雙機械臂協作中的路徑沖突問題日漸為人們所關注,如何實現其無碰路徑規劃將成為日后研究的熱點之一。


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