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红外<b>避障小车</b>

  • 机器人避障算法---人工势场法,在java的实现,采用simbad平台

    机器人避障算法---人工势场法,在java的实现,采用simbad平台

    标签: simbad java 机器人 人工势场

    上传时间: 2017-07-01

    上传用户:王庆才

  • 基于vc 的环境下机器人自主避障的算法 图形处理 具有载物功能

    基于vc 的环境下机器人自主避障的算法 图形处理 具有载物功能

    标签: 环境 机器人 图形处理 有载

    上传时间: 2017-08-25

    上传用户:heart520beat

  • 动态环境下基于势场原理的避障方法 提出了一种新颖的控制方案

    动态环境下基于势场原理的避障方法 提出了一种新颖的控制方案,即采用神经网络预测控制器来控制机器人的力/位置.这种控 制器能任意逼近机器人这种不确定对象,不用知道系统的精确结构,同时由于预测控制的加入,使系 统在线计算方便,控制质量提高了

    标签: 动态 环境 控制 方案

    上传时间: 2013-12-16

    上传用户:LouieWu

  • To use this function just define a variable say var, var = pnseq(a, b, c) for a, b and c refe

    To use this function just define a variable say var, var = pnseq(a, b, c) for a, b and c refer to the zip file

    标签: var function variable define

    上传时间: 2014-01-06

    上传用户:zhuoying119

  • 基于FPGA的超声波避障系统设计

    基于FPGA的超声波避障系统设计。。可用于倒车雷达设计。

    标签: 基于FPGA的超声波避障系统设计

    上传时间: 2015-06-03

    上传用户:s20870255

  • 超声避障程序

    一款很好用的超声波避障程序,调试起来也是非常的简单快捷。

    标签: 程序

    上传时间: 2017-06-01

    上传用户:975882070

  • matlab机器人避障

    matlab机器人避障,可实现避障过程的动画演示

    标签: matlab机器人避障

    上传时间: 2018-06-20

    上传用户:gswang

  • 多智能体避障

    基于人工势场的多智能体的避障,使用MATLAB编程

    标签: 多智能体 人工势场 避障 matlab

    上传时间: 2019-12-16

    上传用户:ASHENYAOGAO

  • 基于MSP430G2553单片机的循迹避撞小车(循迹模块+超声波模块)之欧阳地创编

    该文档为基于MSP430G2553单片机的循迹避撞小车(循迹模块+超声波模块)之欧阳地创编概述文档,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看………………

    标签: msp430g2553 单片机

    上传时间: 2021-12-16

    上传用户:

  • 基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制

    基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要:利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制.该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化.在仿真实验中。取得了理想的效果. 关键词;BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中,避障轨迹的生成是一个重要的问 题.对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成, 是较为困难的.有关这方面的研究,目前已有许多方 法.一些神经网络模型被设计出来,产生实时的轨迹 生成.文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况.[3]提供的神经网络模型,能为智能机器 人产生导航的避障轨迹,然而模型在计算上相当复 杂.文献[43提供了Hopfield神经网络模型,能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成,并在文献[5] 中,严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题.并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来,每层构造相似于[43中的网络结构.它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型,然而它却加倍了计算量,尽管文献[4,6]提供的 方法能在动态环境下,产生时实避障轨迹,但都具有 较慢的运动速度,在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行,因为机器人要比较好地完成避障动 作,必须不能滞后于障碍物动作变化

    标签: 神经网络 智能机器人

    上传时间: 2022-02-12

    上传用户:得之我幸78