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  • 专利名称:一种确定性移动机器人路径规划方法      申请号:2020102750402     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 机器人路径规划   相似专利 发布日:2024/03/01  
    摘要: 本发明涉及机器人路径规划方法技术领域,具体是一种确定性移动机器人路径规划方法,包括四个步骤,本发明通过改进了路径适应值函数,同时增加路径和角度综合惩罚因子,有效的避免了路径中的局部连续转向的问题,通过对抗体进行正向构建和重构变异操作,避免设置进化代数、抗体数量、变异概率和克隆数量,实现了迭代搜索的确定性求解,减少了冗余计算,采用引入抗体重构提升率,对抗体适应值进行预估筛选,进而提高算法搜索空间与抗体数量的相关性,解决算法确定性与搜索空间之间的矛盾。
  • 专利名称:一种基于蚁群算法的移动机器人路径规划方法      申请号:2021105337577     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:计算机软件 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/10/17  
    摘要: 本发明涉及一种基于蚁群算法的移动机器人路径规划方法。本发明包括:采用栅格法对机器人的工作环境进行建模;根据禁忌表,判断蚂蚁是否陷入了死锁状态;基于A*算法的启发式代价,考虑蚂蚁前一个节点到当前节点的线段与当前节点到下一节点的线段之间的夹角,构造启发信息函数,根据启发式信息,在轮盘赌法算法的基础上计算蚂蚁在当前节点选择下一个节点的状态转移概率;判断蚂蚁是否到达目标节点G;判断迭代次数N是否达到最大迭代数。本发明利用A*算法作为路径搜索的启发式信息,在启发式信息中加入弯曲抑制算子,减少弯曲次数和累计弯曲角度,提高了全局路径的平滑度。通过仿真表明改进的蚁群算法收敛速度更快,路径更加优化。
  • 专利名称:一种基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法系统      申请号:2019112940735     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:计算机软件 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/10/17  
    摘要: 本发明属于机器人路径规划技术领域,公开了一种基于优化萤火虫算法的移动机器人路径规划方法及系统,对标准FA算法的目标函数与萤火虫移动方式进行优化,提出ADFA算法;选用二元非线性目标函数作为寻优对象,对ADFA算法进行寻优测试;采用栅格法来建立移动机器人路径规划的环境模型,利用优化后萤火虫算法对移动机器人的路径进行规划。本发明提出的ADFA算法能有效的应用于移动机器人路径规划的问题上,具有运算能力快的优点,能非常快速的找到一条规避障碍物的最短路线,使得标准FA算法能够很好的处理易陷入局部最优解的问题,并且ADFA算法相对于蚁群算法具有更加优越的计算能力,具有很好的研究价值和意义。
  • 专利名称:一种复杂环境下的机器人路径规划方法     申请号:2021108527037     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 杂环 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/10/17  
  • 专利名称:一种针刺机器人路径规划方法      申请号:2018101199222     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 针刺机 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/09/14  
    摘要: 本发明公开一种针刺机器人轨迹规划方法,其特征在于包括:步骤一、基于预制体构件的数字模型和针刺步进量,在CATIA软件中批量生成针刺点和辅助点,并基于针刺点和辅助点的坐标批量计算针刺点处机器人末端的姿态信息;步骤二、根据机器人末端的姿态信息,计算旋转矩阵,并通过旋转矩阵求解欧拉角;步骤三、将步骤一和步骤二计算的每一个针刺点的位置和欧拉角数据传送给机器人,机器人按照生成的整体路径进行针刺。
  • 专利名称:一种基于A*算法和RRT*算法的移动机器人路径规划方法      申请号:2020111456808     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:计算机软件 R 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/09/14  
    摘要: 本发明公开了一种基于A*算法和RRT*算法的移动机器人路径规划方法,包括:取移动机器人本次运动的起点坐标和终点坐标,将连接起点坐标和终点坐标的线段离散成N个点;根据离散得到的N个点进行路径规划;根据路径规划后得到的路径中的控制节点控制移动机器人由起点坐标运动至终点坐标。本发明根据障碍物所在范围,采用A*算法和RRT*算法RRT*算法融合的方式,极大的降低了RRT*算法计算代价过高,且随机性过强的问题,有效加速路径规划,并且规划最优路径的可靠性高。
  • 专利名称:面向多机器人路径规划的增设路径障碍方法      申请号:2019112154978     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/09/14  
    摘要: 本发明涉及面向多机器人路径规划的增设路径障碍方法,以前一次路径规划的路径拓宽为障碍区域O,路径规划得road,当road与O没有交点时可以通行,否则将road与O在x轴上的投影值从小到大排列并取判断区间,将road内和前一次路径的所有点的横坐标的值在区间内的点分别存储于集合B和C中,C中两端的点连接得到线段D、扩展得Oi,以集合B中的点与Oi位置判断,存在交叉则淘汰路径road。本发明将前一次规划的路径拓宽,变成由若干矩形组成的近似宽曲线为障碍物O,下一机器人路径规划时必须与O无交点。本发明可有效保护可通行区域,为后续机器人的路径规划提供了更有利的可行区域,保证了后续机器人在路径规划上的优势。
  • 专利名称:一种基于混沌萤火虫算法的移动机器人路径规划方法     申请号:2016105692722     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 计算机软件 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/07/10  
  • 专利名称:一种基于异构双种群蚁群算法的移动机器人路径规划方法      申请号:2020100428679     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 计算机软件 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/07/10  
    摘要: 本发明涉及一种基于异构双种群蚁群算法的移动机器人路径规划方法,该方法首先将静态地图中位置坐标转为二进制数,并结合海明距离计算从起点到目标点整个分块地图中复杂度,将其与预测的复杂度阀值进行对比动态选择局部搜索效率高的蚁群算法还是收敛速度快的精英蚂蚁系统算法的信息素更新算子。其次,在迭代阶段,根据前一阶段选择的结果来选择在迭代前期是否增加较优路径上的蚂蚁的信息素浓度以进一步增加算法的探索度。
  • 专利名称:人机共融环境中移动型机器人路径规划采样方法及系统      申请号:202010301450X     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 采样 机器人路径规划   相似专利 发布日:2023/03/30  
    摘要: 本发明涉及一种人机共融环境中的移动型机器人路径规划采样方法及系统,包括:计算地图中的点到最近障碍物的距离,同时,对环境中的行人进行检测,并标记环境中行人的位置;选择起点位置作为根节点,初始化搜索树;在可行区域随机选取候选节点,计算搜索树上节点到所述候选节点的累计成本,选取成本最小的点作为生长点;对所述生长点和所述候选节点之间的连线作碰撞检测,判断碰撞检测是否通过;将所述候选节点连接到所述生长点上,判断所述候选节点是否为终点;从所述搜索树上获取从根节点到终点之间的节点连线集合,形成最终路径。本发明有利于形成更为安全可靠的路径。
  • 专利名称:一种机器人路径规划方法及装置      申请号:2016110295770     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 机器人路径规划   相似专利 发布日:2022/07/14  
    摘要: 本发明适用计算机技术领域,提供了一种机器人路径规划方法及装置,所述方法包括:当接收到机器人行进路径规划请求时,构造机器人的行进路径优化目标的多目标函数,所述行进路径优化目标的数量大于等于4;接收用户输入的机器人行驶区域的地图数据以及所述行进路径优化目标的约束条件;根据所述地图数据、所述约束条件和所述多目标函数,获取所述多目标函数的最优解集,确定所述最优解集为所述机器人的行进路径参数,从而在机器人优化目标数量大于等于四个时,对机器人行进路径进行快速规划,提高了机器人行进路径规划的效率。
  • 专利名称:基于粒子群算法的机器人路径规划方法、装置及终端设备      申请号:2018104641277     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:机器人 计算机软件 终端设备 机器人路径规划   相似专利 发布日:2022/07/14  
    摘要: 本发明适用于人工智能技术领域,提供了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法、装置及终端设备,包括:根据机器人活动场地的信息进行建模,生成模拟环境;根据所述机器人活动的起点和终点随机生成N条不与所述障碍物相交的初始路径,采用基于粒子群算法的方法在所述模拟环境中,对N条初始路径进行优化,在优化产生的路径中选出M条全局最优路径;采用基于Dijkstra算法的方法从所述M条全局最优路径中选出最终路径。本发明结合了粒子群算法与Dijkstra算法的优点进行机器人路径规划,既增加了最优路径的平滑度,也提升了计算效率。
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