【摘 要】
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以学习或知识为基础建立的机器人认知机制正面临着普适性、智能性及服务性差的挑战,物流机器人的自适应导航性能标志着划时代的技术大变革和进步,对于机器人认知准确性、避障能力的提升功不可没.文章以增量分层判别回归算法(IHDR)为核心,将阐述其在物流机器人自适应导航中的技术构成、具体实现方法,并通过静态、动态两种环境下的仿真试验,校检物流机器人自适应导航算法的可行性,以充实物流机器人领域的技术体系.
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以学习或知识为基础建立的机器人认知机制正面临着普适性、智能性及服务性差的挑战,物流机器人的自适应导航性能标志着划时代的技术大变革和进步,对于机器人认知准确性、避障能力的提升功不可没.文章以增量分层判别回归算法(IHDR)为核心,将阐述其在物流机器人自适应导航中的技术构成、具体实现方法,并通过静态、动态两种环境下的仿真试验,校检物流机器人自适应导航算法的可行性,以充实物流机器人领域的技术体系.
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