基于Eband算法的运动控制平滑性优化

为提高机器人行走的速度与动作的连贯性,减少机器人运动卡顿,使用一种类似时间弹性带(timed elastic band,TEB)的局部路径规划算法——Eband(elastic band)。该局部规划器动态避障效果显著,可以提前规划出避开障碍物的路径,使机器人更早做出动作和反应。但其运动控制随着“气泡”的波动变化,导致路径平滑性有所欠缺,主要针对Eband的运动控制平滑性进行曲率算法优化、速度乘积因子去噪和速度插值,通过对比实验验证了算法的有效性和可行性。

电脑动画中3D虚拟人自主运动的研究

电脑动画中复杂环境下3D虚拟人自主运动的研究,是计算机图像处理技术发展过程中急待突破的一个环节。主要原因是传统处理的方式过于复杂耗时。针对上述问题,应用计划分离器建立虚拟人的运动模型,使虚拟人在高低不平的环境中实现正步走、侧走、跑步及跳跃等程序性动画。实验结果表明:提出的方法简单、快捷。

基于第3代智能农机鸿鹄T30的无人驾驶路径规划算法研究

路径规划算法是第3代智能农机的关键核心技术之一。在实际的测试中,由于自然因素,如车辆打滑、农田崎岖、GPS信号短时间丢失等,会导致农机产生路径偏移。在这种情况下Pure-pursuit局部路径规划器会使得农机首先要回到偏移之前的初始点,极大增加农机的偏移误差。由于粒子群(particle swarm optimization,PSD)算法具有全局收敛和收敛速度快的优点,因此提出了一种基于粒子群(PSO)算法优化的Pure-pursuit局部路径规划算法(PSO-pursuit)。当农机发生偏移时,根据当前车身状态,插入一组新的跟踪点作为粒子群的初始点,以新的跟踪点和原路径点的欧氏距离作为粒子群算法的评价标准,使得农机逐渐逼近原始路径。以第3代智能农机鸿鹄T30为测试载体进行实际测试,结果表明,所提出的算法大大缓解了农机实际运动中振荡严重的现象,具有很强的适用性和稳定性。