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题名基于多维数据挖掘的智能机器人避障路径自适应选择
被引量：2
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作者
王苗
李明倩
刘芳
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机构
武汉城市学院
武汉大学
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出处
《微型电脑应用》
2023年第10期192-196,共5页
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文摘
针对当前智能机器人避障效果不佳的问题,提出基于多维数据挖掘的智能机器人避障路径自适应选择方法。通过固连坐标系描述机器人具体位置和作业姿态,获得机器人运动参数信息。采用可视图方式简化障碍物,建立作业环境模型,获取全局视图。利用视觉、超声波和红外传感器实现障碍物形状数据多维挖掘,结合数据挖掘结果检测机器人与障碍物间距。综合时间、路程和转弯次数最少三个约束条件,建立路径选择目标函数。将环境多维数据作为蚁群算法参数输入,设置状态转移规则,计算蚂蚁到达下个目标点的概率,更新全局和局部信息素,当满足最大迭代次数要求时输出最佳避障路径。仿真证明,该算法在静态和动态环境下都能选择出最佳路径,避免碰撞现象,实现快速收敛。
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关键词
多维数据挖掘
智能机器人
避障路径选择
蚁群算法
目标函数
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Keywords
multidimensional data mining
intelligent robot
obstacle avoidance path selection
ant colony algorithm
objective function
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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