秉持自主创新精神 发展现代物流装备——访沈阳新松机器人自动化股份有限公司智能移动机器人事业部总经理张雷

物流设施与设备是现代物流系统的重要内容,先进的物流设施与设备是物流全过程高效、优质、低成本运行的保证。AGV是一种无人驾驶的自动导引运输车,AGV小车系统涉及机械、电子、光学、计算机等多个领域,广泛应用于自动化物流系统中。其作用是在上位计算机的调度和管理下,指挥AGV车辆完成一系列的作业如托盘运输等,解决一系列的问题如计算机与计算机之间的通讯和调度、上     

基于多种障碍环境建模的机器人路径规划

移动机器人路径规划问题一直受到人们的广泛关注.针对不同复杂程度的障碍物环境分别采用传统算法和智能化算法进行控制.针对环境简单、障碍物较少且分散的情况,使用人工势场法进行局部路径规划.当环境复杂、障碍物数量较多且密集时,采用蚁群算法进行路径规划.首先使用栅格法对全局环境建立数学模型,然后模拟蚂蚁群体觅食过程,通过多次信息交流和数据更新最终在全局环境中规划出一条最优路径.在蚁群算法的模拟实验中,通过大量对比实验和仿真结果确定最佳组合参数设置,然后将这组参数用在不同的障碍物环境进行实验,均得出了最优路径.结果证实人工势场法和蚁群算法分别用于较简单和较复杂的路径规划环境是可行的且参数选取是合理的.     

基于矢量场的移动机器人路径规划算法研究

路径规划技术是移动机器人成功走向应用的关键技术,为了解决该问题,已经涌现出了诸多求解方法,但是已有算法不同程度都存在一定的局限性,尤其对未知工作环境,不少路径规划算法的复杂度会大大增加,甚至无法求解,因此本论文提出了矢量场法用于移动机器人的路径规划,该方法对环境依赖程度低,仿真结果验证了矢量场法能够有效的进行未知环境下的路径规划,并且算法简单,程序易于实现。     

无人驾驶还有多远?

未来不需要每个人都买车,却人人都有车开,因为汽车会成为类似电子邮箱或者QQ这样的"云资源",你只需要设立一个自己的汽车账户,便能随需随用。如果骑马可以从一项主流交通运输方式变成一种纯消遣活动,为什么汽车驾驶不能从一项技能变成一种娱乐社交工具?"人们一直在忽略科技变化所带来的意义,比如柯达还有成片倒下的     

挑战前沿 创新以恒——专访无人驾驶技术智能车研究专家清华大学何克忠教授

<正>1986年以来,在何克忠教授的带领下,清华智能车技术不断取得创新,为国内该领域的科技发展带来了先进的理念和启发。清华大学智能技术与系统国家重点实验室THMR课题组,以何克忠教授为创新带头人,先后承担了与无人车技术有关的"七五"至"十一五"国家科技重点项目6项,国家863计划"智能交通"等科技研究项目8项,同时还承担了由国家邮政研究所、徐工集团、Omron公司等国内外企业支持的与无人车技术有关的研发课题6项。先后设计和研制成室内智能移动机器人THMR-Ⅰ、THMR-Ⅱ、THMR-ⅡA和室     

基于蚁群算法的移动机器人的路径规划方法的研究

蚁群运动的路径总是趋近于信息素浓度最大的路径，但信息素浓度最强的路径未必一定是最优路径的情况依然存在。本文针对初始蚁群算法不易生成最优或次最优解并且时间长的问题，提出改进蚁群算法。通过仿真试验证明，改进算法能够快速得到最优或次最优解。     

小型移动机器人即将登场

正价格35000美元的移动单臂机器人即将应用于研究实验室里。也许它们在仓库中也能派上用场。10月21日,创业公司Unbounded Robotics发布了一款价值35000美元的移动机器人UBR1。这款机器人只有一个手臂,身高3英尺2英寸。公司的CEO和联合创始人梅洛妮·怀斯(Melonee Wise)表示她首先会面向学术界和业界的研究人员销售机器人。这些研究人员现在要么需要支付数十万美元获得一个类似的机器人,要么就要自己做一个。但是UBR1的设计的性能和安全同样足以在工作场所起到作用,比如仓库和工厂。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划设计

蚁群算法是由于其良好的反馈信息、优秀的分布式计算和强鲁棒性等优点,在移动机器人的路径规划中受到了较多应用,同时该算法也存在着收敛速度较慢的问题。本文介绍了一种改进的蚁群算法,对于机器人移动环境进行建模分析,在原有蚁群算法的基础上,对于刺激概率和信息素的规则进行了优化调整。改进后算法提升了收敛速度,扩大了搜索区域,通过仿真的结果表明,改进算法具有更好的规划特性。     

微型机器人:小批量制造的好帮手

正由电磁控制的微型机器人三个一组,在牙签大小的碳杆上共同建造这个结构体。如果你向安?王?福伊(Annjoe WongFoy)在斯坦福国际咨询研究所(sRI International)的实验室门内看一眼,你可能会以为里面的设备上爬满了蚂蚁。一厘米见方的一个个方块在高架通道上来回穿梭,它们拿着小棒,在障碍物之间穿行。走近一看,原来这些方块实际上是正在忙碌的人造小机器人。斯坦福国际咨询研究所的高级研究人员王?福伊建起了一队电磁控制的钢铁小工人,来验证用"微型机器人"来组装电子元件或其他小型结构体是不是比     

动态环境下移动机器人路径规划研究

本论文主要任务是针对移动机器人技术领域中的动态环境下路径规划问题进行深入研究。在动态结构化环境中,通过设计不同的控制策略(算法),避开运动的障碍物,最终为移动机器人规划出一条从起始点到目标点的可行路径。然后基于MATLAB和VC++可视化编程语言,开发了基于遗传算法的机器人的路径规划仿真系统。并在动态环境下开展了移动机器人的仿真实验,分析了实验结果。