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时间:2020-03-25
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1、第3l卷第7期计算机仿真2014年7月文章编号:1006-9348(2014)07-0375-04机器人视觉中纠缠快速摆脱建模仿真陶荣1,杜宏保‘(1.洛阳理工学院计算机与信息工程系,河南洛阳471023;2.河南科技大学审计处,河南洛阳471023)摘要:研究机器人视觉中纠缠摆脱方法,提高摆脱速度。机器人在一些特殊的环境下,会被随机缠绕住,在摆脱缠绕过程中,传统的机器人视觉处理配合PH曲线规划算法受到纠缠无序性的影响,存在连续重复试错问题,导致机器人摆脱的速度和位置出现较大的扰动,摆脱视觉路径规划结果存在较大偏差,减慢摆脱速度。为解决上述问题,提出了一种基于
2、人工蜂群算法的机器人视觉中纠缠摆脱方法。对机器人视觉图像进行二进制编码,对编码结果进行二值变换,根据视觉图像二值变换结果进行特征点统计,获取对应的直方图。对观察蜂和采蜜蜂的蜜源空间位置进行更新,计算观察蜂选取蜜源的概率,并对新蜜源进行搜索。实验结果表明,利用改进算法进行机器人视觉中纠缠快速摆脱处理,能够提高摆脱速度,并且使机器人能够按照合理的路径运行。关键词:机器人;纠缠摆脱;人工蜂群中图分类号:F127文献标识码:BSimulationofModelingofRapidGettingRidofEntanglementsinRobotVisionTAORon9
3、1,DUHong-ba02(1.DepartmentofComputerandInformation,LuoyangInstituteofScienceandTechnology,LuoyangHenan471023,China;2.AuditDepartment,HenanUniversityofScienceandTechnology,LuoyangHenan471023,China)ABSTRACT:Inthispaper,themethodforgettingridofentanglementinrobotvisionwasstudiedinorder
4、toimprovethespeedofgeaingridofentanglements.Insomespecialcircumstances,robotcanberandomlyentangled.Tosolvetheproblem,thispaperpresentedamethodforgettingridoftheentanglementsinrobotvisionbasedonartificialbeecolonyalgorithm.BinaryencodingWasconductedfortherobotvisionimage,andthebinary
5、transformationofeneo。dingresultswerecarriedout.Basedonthebinarytransformationresultsofvisionimage.也estatisticsofthefeaturepointswerecarriedouttoobtainthecorrespondinghistogram.ThenspatiallocationofnectarSOUrCeoftheobservingbeesandthecoUectinghoneybeeswereupdated,theprobabilityofsele
6、ctingnectarsourcebyobservingbeesWascal-culatedandthenewnectarsourcewassearched.Experimentalresultsshowthatusingtheimprovedalgorithmforrap-idlygeaingridofentanglementsprocessinginrobotvision,canincreasethespeed,andmaketherobotrunningac。cordingtoareasonablepath.KEYWORDS:Robot;Gettingr
7、idofentanglements;Artificialbeecolony1引言随着智能技术的不断发展和普及,如何利用智能技术为生产和生活提供便利已经成为该领域的发展趋势⋯。在机器人运行过程中,都会为机器人规划合理的路径,使机器人从初始点到达目的地旧】。但是,如果机器人在运行过程中被缠绕,将阻止机器人的进一步运行HJ。因此,机器人纠缠摆脱方法,已经成为智能领域需要研究的核心问题,受到了很基金项目:河南省自然科学基金(132300410085)收稿13期:2013—12-05多学者的广泛关注Hj。现阶段,主要的机器人纠缠摆脱方法包括基于人工势场法的机器人纠缠摆脱
8、方法、基于遗传算法的机器人纠缠摆脱方法
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