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基于fpga的六自由度智能移動(dòng)機(jī)器人設(shè)計(jì)畢業(yè)論文(參考版)

2025-07-06 21:21本頁(yè)面
  

【正文】 參考文獻(xiàn) [1] 王樹國(guó)等 .智能機(jī)器人的現(xiàn)狀及未來 [J].機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用 ,20xx,8. [2] 宗光華 .機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計(jì)與實(shí)踐 [M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社 ,20xx. [3] Robin 著 ,杜軍平譯 .人工智能機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論 [M].北京:電子工業(yè)出版社, 20xx. [4] 席裕庚 , 一類動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下機(jī)器人的滾動(dòng)路徑規(guī)劃 [J].自動(dòng)化學(xué)報(bào) , 20xx, 28. [5] 諸靜 . 機(jī)器人與控制技術(shù) [M]. 杭州: 浙江大學(xué)出版社 , 1991. [6] 霍迎輝 , 張連明 . 一種智能機(jī)器人的路徑規(guī)劃算法 [J]. 自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用 , 20xx, 22 [7] Erdinc S C. Path planning using potential fields for highly redundant manipulators[J]. Robotics and Autonomous Systems, 20xx, 52(2): 209228. [8] Dennis B, Jeroen H, Renvan M. Realtime motion path generation using subtargets in a rapidly changing Environment[J]. Robotics and Autonomous Systems,20xx, 55(3): 470479. [9] Velagic J, Lacevic B, PerunicicB. New concept of the fast reactive mobile robot navigation using a pruning of relevant obstacles[C]. IEEE Int Symposium on IndustrialElectronics. Dubrovnik, 20xx: 161166. 。這種遺傳算法能使機(jī)器人在復(fù)雜的環(huán)境中優(yōu)化出一條合適的路徑。 總結(jié) 本文提出一種基于 FPGA 的六自由度的智能移動(dòng)機(jī)器人,其中采用基于遺傳算法的路徑規(guī)劃最優(yōu)算法。在 3 幅不同的地圖上都達(dá)到了 90%以上的算法成功率,并且相對(duì)其它算法有明顯提高。上面的仿真的群體規(guī)模都是 100,進(jìn)化 50 次,染色體變異概率 ,權(quán)重系數(shù) a1, a2 分別是 1, 1000。而改進(jìn)型變異算子優(yōu)先選取和障礙物相交的線段的端點(diǎn)進(jìn)行變異,同時(shí)限制變異所得的路點(diǎn)坐標(biāo)在障礙物之外, 并且使變異所得的路點(diǎn)新坐標(biāo)滿足: newiinewi OPOPl ?? ?1? 11 ?? ?? iinewi OPOPl new? ( 7) ? ? ? ? ? ? ? ?iin e win e wi lflflflf ???? ??? ?? 11 通過這樣的約束條件保證了每次變異對(duì)路徑優(yōu)化的非負(fù)效果。 對(duì)于給定路徑, 該操作對(duì)路徑上的各路點(diǎn) pi 以一定的概率改變其坐標(biāo)。 除此之外還要考慮交叉點(diǎn)數(shù)的選取,前面的交叉操作會(huì)使最后的染色體很短,? ? ???? 10ilf? ? ? ?iii lflfg ?? ?1所以后續(xù)的操作要設(shè)定染色體的長(zhǎng)度,設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)如下。對(duì)于 2號(hào)父?jìng)€(gè)體, 選擇過程恰好相反 , 選擇 gi 為 1 時(shí)對(duì)應(yīng)的變化點(diǎn)作為 2 號(hào)父?jìng)€(gè)體的第一分割點(diǎn), 選擇緊隨該點(diǎn)之后使得 gi 為 1 的變化點(diǎn)作為第 2 分割點(diǎn)。為 1 時(shí)第 i+1 點(diǎn)前段直線與障礙物不相交后一段相交, 1 的時(shí)候相反,為 0 的時(shí)候說明前后段的情況相同。這里給出一個(gè)線段的相交函數(shù): ( 4) 0 表示第 i 段直線與所有的障礙物不相交, 1 表示第 i 段直線與障礙物相 交。對(duì)交叉算子的改進(jìn)是使為了獲得更低函數(shù)值的適應(yīng)度函數(shù)。 基本的操作如下圖 所示: 圖 8 多點(diǎn)交叉操作 在圖中,父染色體被隨機(jī)四個(gè)分割點(diǎn)分為五部分,標(biāo)有箭頭的部分互換。 ( 5) 遺傳操作 交叉算子 交叉操作對(duì)兩個(gè)對(duì)象操作,對(duì)對(duì)象進(jìn)行隨即分割,然后重組得到兩個(gè)新的個(gè)體。其中 γ 為使直線段不與障礙物相交所要移動(dòng)的? ?nOPOPOPT ???? 21 ,?? ???? ?? 112111)( Ni iNi iK aaTF ????? Mj iji 0????????????????0)2(1 2 soossij ddddd??最短距離, do 為直線段到障礙物的距離,稱 ds 為安全距離 ,當(dāng) do ≥ ds 后 ,算法將不再試圖使路徑進(jìn)一步遠(yuǎn)離障礙物 ,稱該線段和障礙物無排斥。定義為: ( 3) 共 3 項(xiàng)分別對(duì)應(yīng) : ① 直線段與障礙物相交時(shí) 。第一項(xiàng)表示路徑的總長(zhǎng)度,第二項(xiàng)是障礙物的排斥函數(shù)。在這個(gè)適應(yīng)度函數(shù)中以路徑長(zhǎng)度和障礙物作為評(píng)價(jià)指標(biāo),并使所求解向指標(biāo)漸小的方向進(jìn)化。 ( 4) 適應(yīng)度函數(shù) 規(guī)劃出路徑的優(yōu)劣程度要有一個(gè)評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)。 ( 3) 群體初始化 群體初始化往往是隨即產(chǎn)生的,這里所講的兩種遺傳算法都是隨即生產(chǎn)從出發(fā)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的任意一條可行路徑集合作為初始群體。于是 于是整個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑可以表示為如下的路點(diǎn)矢量集合: 設(shè) Pi 的坐標(biāo)點(diǎn)可以表示為( xi, yi),那么在算法實(shí)現(xiàn)時(shí),路徑就可以以坐標(biāo)點(diǎn)形式儲(chǔ)存。 如圖所示 圖 ( 2)編碼在機(jī)器人的工作環(huán)境圖中可以看到,機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡由若干直線段構(gòu)成,每段直線段是機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的基本單位。 ( 1)所謂建模是指建立合理的數(shù)學(xué)模型來描述機(jī)器人的工作環(huán)境 .本次涉及的機(jī)器人工作環(huán)境都是障礙物已知的二維空間。 遺傳算法包括三個(gè)基本操作:選擇,交叉和變異。 前面對(duì)路徑規(guī)劃的方法做了整體的介紹,下面則要講解的具體的算法:遺傳算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用。為提高路徑規(guī)劃問題的求解質(zhì)量和求解效率,研究者在其基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。 ( 2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( NN)的機(jī)器人路徑規(guī)劃 主要是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)造出來能量函數(shù),根據(jù)路徑點(diǎn)與障礙物位置的關(guān)系,選取動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)方程 ,規(guī)劃出最短路徑。 智能路徑規(guī)劃方法 ( 1)基于模糊邏輯算法( fuzzy logic algorithm)的機(jī)器人路徑規(guī)劃 此方法基于傳感器的實(shí)時(shí)信息,參考人的的經(jīng)驗(yàn),通過查表獲得規(guī)劃信息,實(shí)現(xiàn)局部路徑規(guī)劃。 ( 3)人工勢(shì)場(chǎng)法( artificial potential field) 既是把機(jī)器人工作環(huán)境模擬成一種力場(chǎng)。 ( 2)圖搜索法 采用預(yù)先定義的幾何形狀構(gòu)造自由空間,并將其表示為連通圖,然后通過搜索連通圖進(jìn)行路徑規(guī)劃。 算法設(shè)計(jì) 傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法 ( 1)自由空間法 ( free space approach) 基于簡(jiǎn)化問題的思想 , 采用“結(jié)構(gòu)空間” 來描述機(jī)器人及其周圍的環(huán)境。本設(shè)計(jì)采用雙端口RAM,來實(shí)現(xiàn) DSP 與 FPGA 之間的并行通訊,其中雙端口 RAM 是基于 FPG
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