基于改进RRT算法的智能分拣机器人路径规划研究

文章聚焦于改进的RRT算法在智能分拣机器人路径规划中的应用。传统RRT算法存在搜索盲目、耗时长、收敛慢以及路径不平滑等问题,导致路径规划结果不够理想。为此,提出了一种改进的RRT算法,通过引入目标点导向偏置,引导随机树向目标点生长;采用区域限制以加快路径收敛;进行路径优化以获取最优路径。在二维地图模拟的快递驿站场景中进行的实验表明,改进后的算法在缩短路径长度、加快搜索速度和避免障碍物方面具有显著优势。此外,对不同场景下的算法性能进行了评估与比较,旨在为智能分拣机器人的路径优化提供有价值的参考,有助于增强其在物流和制造等领域的应用效果。

基于改进TEB算法的阿克曼移动机器人局部路径规划研究

目标点跟踪是移动机器人导航和路径规划中的关键任务,其中局部路径规划尤为受到关注。作为一种局部路径规划算法,时间弹性带(TimeElasticBand,TEB)算法具有较好的适应性和鲁棒性。然而,在复杂动态环境中使用传统TEB算法时,机器人在障碍密集区可能会出现颠簸现象,并且在发生碰撞时速度过快且轨迹不够平滑。为了解决这些问题,文章以阿克曼移动机器人为研究对象,对传统TEB算法进行了改进,采用了一种区域规划策略,使机器人能够优先选择安全区域行驶。此外,设计了一种自适应调节参数的动态模块,用于在发生碰撞冲突时实时调节机器人的速度,优化其运动轨迹。最后,通过仿真平台进行实现。实验结果表明,改进后的机器人在障碍密集区的轨迹更加平滑,速度变化得到了更好地控制。

商业银行人事管理若干问题探讨

人力资源是银行最宝贵和最重要的资源。因为商业银行的每一项投资决策均要通过人力的操作才能发挥出他应有的效用,银行管理过程中的各项决策,也都需要人去判断和付诸实施,所以人力资源的管理是银行经营管理的重要组成部份。商业银行的人事管理是指银行职工的吸收录用,确定岗位、制定岗位责任,以及对职工的考核、奖惩、任免、培训、工资、福利、调配、辞退和离退休等具体工作。其核心是人尽其才、才尽其用,充分发挥和利用职工的劳动力、调动职工的积极性、主动性、创造性。人事管理的目的在于:充实银行组织系统,提高职工队伍素质,充分利用人力资源,节约工作时间,提高劳动效率,以最小的劳动耗费,取得最大的经济效益。本文试就商业银行人事管理作如下探讨。