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福建省教育厅资助项目(JB10140)

作品数:2 被引量:3H指数:1
相关作者:吴晓更多>>
相关机构:福州大学莆田学院更多>>
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相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇遗传算法
  • 2篇自定位
  • 2篇机器人
  • 2篇绑架
  • 1篇地图匹配
  • 1篇图匹配
  • 1篇自定位方法
  • 1篇足球机器人
  • 1篇基于遗传算法
  • 1篇机器人自定位
  • 1篇机器视觉
  • 1篇改进遗传算法

机构

  • 1篇福州大学
  • 1篇莆田学院

作者

  • 2篇吴晓

传媒

  • 1篇华中科技大学...
  • 1篇华南理工大学...

年份

  • 2篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于改进遗传算法的足球机器人自定位方法被引量:2
2011年
为解决中型组比赛环境下足球机器人的自定位、绑架和跟踪问题,提出一种基于改进遗传算法的机器人自定位方法.首先建立根据图像上白线点与模型地图对应点距离之和最小来评定目标函数的遗传算法数学模型;然后在遗传算法的全局自定位基础上,利用梯度优化算法局部修正主位姿,以提高自定位的精度和算法的鲁棒性;最后针对绑架和跟踪,提出机器人运动时观测点与真实点的距离误差应符合高斯分布,并以此来更新种群状态,实现机器人的跟踪;同时,在种群的个体适应度急剧下跌时,动态自适应调整变异概率,可以减少种群匮乏效应,实现绑架恢复自定位.仿真和实验结果表明,文中方法较基于传统遗传算法和蒙特卡罗算法的自定位方法具有更好的性能,所得自定位平均跟踪误差为(0.046m,0.22°).
吴晓
关键词:机器人自定位机器视觉绑架遗传算法
基于遗传算法的机器人自定位被引量:1
2011年
为了解决中型组比赛环境下的足球机器人自定位、绑架和跟踪问题,提出一种基于遗传算法的机器人连续自定位方法.首先,从全景图像中提取出场上黑线与机器人辐射线的交点;然后,把该交点与环境地图对应黑线间距离之和的最小值做为适应度函数;最后,以机器人中心坐标做为个体,进行选择、交叉和变异操作,收敛到机器人的自定位坐标.另外,针对绑架和连续定位,在遗传算法全局自定位基础上利用梯度优化算法局部修正主位姿,提高了自定位精度和算法的鲁棒性.仿真结果和场地环境机器人自定位试验说明了该定位方法的有效性.
吴晓
关键词:机器人自定位地图匹配绑架遗传算法
共1页<1>
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