遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标,提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法,并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上,针对路径规划问题的特点,增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明,此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好,其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。

串联集装箱动态单箱称重系统研究

提出了一种基于串联式集装箱的动态单箱称重系统的设计方法。首先,介绍了该系统的硬件组成结构,构建了动态称重系统的模型;其次,采用RBF神经网络对系统模型进行了仿真,并建立了重心偏移自适应修正算法;最后,以Visual Studio2010为开发环境研发了一套动态单箱称重软件,该软件操作简单、实用性强,提高了集装箱动态称重效率。整个系统实现了模型构建、数据采集、算法仿真、数据存储、查询和打印等功能,并且称重误差率控制在3%以内,有较好的商业应用前景。

视频中的人体检测算法

本文介绍了一种基于滤波器的相关边缘幅度图像的人体检测算法。关键是训练滤波器所使用的技术:平均合成的精确滤波器(ASEF)。算法对图像进行大小归一化和预处理,并使用ASEF滤波器能产生良好的目标与背景分离,最终实现了对于稀疏人群实现94.5%的检出率。