水果采摘机器人自主寻径避障轨迹优化研究—基于启发式智能算法

寻径避障是水果采摘机器人中一个重要的经典问题。随着我国机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业突飞猛进的发展,对水果采摘机器人自主寻径避障有了更高的要求。为了更好地满足现代农业种植生产的需要,启发式智能学习型寻径避障成为采摘机器人研究的热点。为此,基于启发性智能轨迹优化算法,采用传感器检测系统,设计和研究了水果采摘机器人自主寻径避障系统,并利用Mat Lab仿真软件进行了验证分析。结果表明:在复杂路况环境下,针对不同目标和路径要求,该采摘机器人能灵活避开作业途径中障碍物,具有很强的学习和适应能力,且系统运行稳定、可靠性强。

基于小生境免疫的遗传算法求解动态避障迷宫寻路问题

本文综合运用小生境技术和人工免疫系统思想,提出了一种小生境免疫遗传算法来求解动态的避障迷宫问题。通过仿真实验与标准遗传算法和加入小生境的遗传算法的对比分析,本文提出的算法能有效地提高动态环境下求解避障迷宫路径问题的搜索能力。