【摘 要】
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为了提高蚁群算法路径寻优的收敛精度和收敛速度，提出一种基于有效拐点的栅格图和基于最短距离最小步数路径（最短最小路径）的蚁群算法，用于搜索地面移动机器人从起点到终点的最短路径。在标准蚁群算法路径规划中，蚂蚁的搜索方式是有限方向有限邻域，本文采取无限邻域的搜索方式，可取捷径搜索任何可直通的栅格点，并提出有效拐点的概念，减小了单步搜索量。提出最短最小路径的概念，并用其取代欧氏距离作为启发值，提高了启发值
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为了提高蚁群算法路径寻优的收敛精度和收敛速度，提出一种基于有效拐点的栅格图和基于最短距离最小步数路径（最短最小路径）的蚁群算法，用于搜索地面移动机器人从起点到终点的最短路径。在标准蚁群算法路径规划中，蚂蚁的搜索方式是有限方向有限邻域，本文采取无限邻域的搜索方式，可取捷径搜索任何可直通的栅格点，并提出有效拐点的概念，减小了单步搜索量。提出最短最小路径的概念，并用其取代欧氏距离作为启发值，提高了启发值的准确度和可靠性，同时用起点到终点的最短最小距离，指导信息素更新，提高了蚁群算法迭代的质量。最后，在不同
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针对传统点云配准算法精度低、鲁棒性差以及放疗前后癌症患者无法实现精确放疗的问题，提出一种基于残差注意力机制的点云配准算法(ADGCNNLK)。首先，在动态图深度卷积网络（DGCNN）中添加残差注意力机制来有效的利用点云的空间信息，减少信息损失；然后，利用添加残差注意力机制的·DGCNN提取点云特征，使用添加残差注意力机制的DGCNN网络在提取点云特征时不仅可以在保持点云置换不变性的同时捕捉点云的局
室内环境中存在丰富的语义信息，可以使机器人更好地理解环境，提高机器人位姿估计的准确性。虽然语义信息在机器人同时定位与地图构建(SLAM)领域得到了深入研究和广泛应用，但是在环境准确感知、语义特征提取和语义信息利用等方面还存在着很多困难。针对上述难点，提出了一种基于视觉惯性里程计算法与语义信息相结合的新方法，该方法通过视觉惯性里程计来估计机器人的状态，通过校正估计，构建从语义检测中提取的几何表面的稀
在制孔工艺中,垂直度很大程度上影响着飞机装配精度、飞机使用寿命和安全性。开展基于先进视觉检测技术的姿态修正研究具有十分重要的意义。该文基于机器人制孔工艺流程,提出了基准孔位置和法向量检测的改进方法,设计了机器人视觉检测系统的工作原理和主要模块,搭建了仿真平台和原理样机;建立了法向量检测模块的三维测量模型,生成了工件表面的点云数据,通过基于无迹Kalman滤波的在线手眼标定方法,将相机坐标系中的点云
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