基于四叉树环境模型的轮式移动机器人平滑路径生成方法

生成平滑的路径是轮式动移机器人路径规划的要求 .基于四叉树环境模型 ,本文提出了生成平滑路径的算法 .首先简单介绍了基于位置码的四叉树环境模型 ,然后详细分析了在该环境模型下路径搜索结果的组成特点 ,并提出了相应的平滑路径生成策略 .最后给出了路径生成的算法 ,并通过仿真实验验证了算法的正确性 .

基于平滑移动模型的k连通网络拓扑控制算法研究

为了使移动无线Mesh网络能够进行可靠的数据传输,保证移动网络的连通性,针对移动无线Mesh网络骨干网路由节点的移动特性,对基于平滑移动模型的k连通网络拓扑控制算法进行了研究。该算法采用节点的接收信号强度指示,实现节点在移动过程中邻居列表的动态更新。实验结果表明,该算法能够有效保证移动无线Mesh网络的连通性,提升网络的数据吞吐量,并延长了网络的生命周期。

基于视觉的轮式移动机器人导航问题研究

环境建模和路径规划是轮式机器人视觉导航的关键技术。针对传统视觉导航中环境建模实时性较差的问题,提出利用边缘延伸原理对轮式机器人视觉环境进行感知的方法;针对人工势场法在路径规划中出现局部最优解、路径震荡的问题,提出改进的逆势场导向法,给出新的人工势场函数,得到广义上的轮式机器人安全通道;针对轮式机器人路径不能出现急转急停的问题,提出一种曲率映射法,将轮式机器人的运动轨迹映射成曲率,设计相应的平滑路径生成策略。最后给出路径生成的算法,通过仿真研究与实验验证了该算法的有效性和正确性。

基于平滑高斯半马尔可夫模型的移动无线传感器网络生成树算法

针对以往移动无线传感器网络研究只是单纯地对移动群体进行分簇而没有充分利用组群移动的内部稳定性的问题,结合组移动模型中节点运动的规律和内聚性原理,采用平滑高斯半马尔可夫移动模型刻画组内单个节点移动特征,构建了一种适合移动网络的稳定生成树算法(GM-base stable spanning tree algorithm,GSST);实验证明,该算法从单个节点运动变化入手,在预测未来节点运动情况,选择稳定的链路构建网络结构方面,提高了移动网络的稳定性;同时,利用树的分层特征,简化移动网络的组网过程,并实现网络重组局部化;该算法有效延长节点存活率,均衡数据传输量。

基于半马尔科夫平滑移动模型的AdHoc网络节点相对速率分析

针对基于半马尔科夫平滑移动模型(SMS)的无线Ad Hoc网络节点相对运动速率概率分布展开研究,指出了现有基于SMS模型的节点相对运动速率概率分布分析方法存在的局限性:(1)现有分析方法得到的加速阶段节点速率概率分布与仿真结果相比偏差较大,在节点速率较小的情况下,偏差更为严重;(2)随着最小运动速率的增加,现有分析方法得出的相对速率概率分布与仿真结果相比偏差增大.针对上述局限性,本文首先通过分析得到了节点运动速率的概率分布函数,然后在此基础上提出了分析节点相对运动速率概率分布的新方法.仿真结果证明了本文提出的节点相对速率分析方法的有效性.